Was sind Large Language Models (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Sprachmodell, das riesige Mengen an Daten verarbeitet und unter anderem Texte verstehen, zusammenfassen und generieren kann. Es basiert auf maschinellem Lernen und arbeitet mit Mustern, die es innerhalb der Sammlung an Daten erkennt.

Welche Eigenschaften zeichnen ein Large Language Model aus?

Large Language Models (LLMs) bzw. große Sprachmodelle oder auch KI-Sprachmodelle sind im weitesten Sinne neuronale Netzwerke. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass Computer mit ihrer Hilfe eigenständig Probleme lösen und ihre Fähigkeiten verbessern können. Dank künstlicher Intelligenz und Deep Learning können sich LLMs selbst trainieren, sofern genügend aktuelle Daten eingespeist werden.

Tipp

Large Language Models zählen zu den sogenannten Foundation Models (FMs)?. Lesen Sie in unserem separaten Beitrag, was es mit diesen KI-Basismodellen auf sich hat.

Große Sprachmodelle können verschiedene Aufgaben in natürlicher Sprache ausführen, zum Beispiel folgende:

  • Text erstellen
  • Inhalte zusammenfassen
  • Inhalte übersetzen
  • Textmuster erkennen und vorhersagen
  • Informationen bereitstellen
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Wofür werden Large Language Models eingesetzt?

LLMs können für eine Reihe von Aufgaben und Anwendungsfeldern trainiert werden. Besonders beliebt ist der Einsatz als Generative AI, also als KI-Lösung, die neue Inhalte oder Daten erzeugen kann, die denen ähneln, mit denen sie trainiert wurde. Die Bedienung des Dienstes gelingt in diesem Fall per Prompt Engineering. Wir haben einige der beliebtesten Use Cases für Large Language Models zusammengefasst:

  • Texterstellung: LLMs eignen sich perfekt für AI-Tools, die Sie bei der Generierung von Texten unterstützen. Dabei spielt es weder eine Rolle, ob Sie ein Gedicht, eine E-Mail, einen Blogartikel, einen Nachrichtenbeitrag oder einen Produkttext benötigen, noch, wie viele Wörter der Text umfassen soll.
  • Textanalyse und -optimierung: Ein gut trainiertes Large Language Model kann Ihnen dabei helfen, vorhandenes Textmaterial auf Fehler oder Verbesserungspotenzial zu überprüfen. Auch die Übersetzung in andere Sprachen ist ein typisches Anwendungsszenario.
  • Programmierung: Auch in der Anwendungsentwicklung bieten die Möglichkeiten von KI-Sprachmodellen großartige Chancen. So kann man geschriebenen Code auf Korrektheit überprüfen oder wiederkehrende Bausteine automatisiert erstellen lassen.
  • Sentiment-Analyse: Große Sprachmodelle ermöglichen es Ihnen, die Stimmungslage von Kundenrezensionen, Blog-Kommentaren oder Social-Media-Reaktionen im Rahmen einer Sentiment-Analyse zusammenzufassen und auszuwerten.
  • Chatbots: Für die schnelle Beantwortung von Nutzerfragen zu Produkten, Dienstleistungen oder Services sind Chatbots auf LLM-Basis die perfekte Lösung.
  • DNA-Forschung: Bei der Analyse von DNA-Sequenzen sorgen KI-Tools, die auf ein Large Language Model zurückgreifen, für eine erhebliche Vereinfachung der Arbeit. Sie helfen beispielsweise, wiederkehrende bzw. auffällige Muster in DNA-Strängen zu erkennen.
  • Audio- und Bildmaterial verarbeiten: In der täglichen Arbeit mit Bild und Ton können LLMs Sie ebenfalls tatkräftig unterstützen. Es ist unter anderem möglich, Untertitel in verschiedenen Sprachen zu erzeugen, Sprachmuster und Gesichter zu erkennen und neue Bilder oder Songs zu generieren.

Wie funktionieren LLMs?

Künstliche Intelligenz kann grundsätzlich nichts mit unstrukturierten Daten wie Fließtexten oder Bildern anfangen – sie ist auf numerische Werte angewiesen. Damit sie mit natürlicher Sprache arbeiten können, basieren LLMs daher auf sogenannten Transformer- bzw. Transformator-Modellen. Diese sorgen dafür, dass eingegebene Prompts in Token umgewandelt werden. Jedes Token umfasst dabei einen Wortbestandteil, dem wiederum eine eindeutige ID zugeordnet wird. Auf diese Weise hat das Large Language Model einen numerischen Wert für jedes einzelne Token zur Verfügung und kann die einzelnen Bestandteile der Eingabe erfassen und verstehen. Für die bestmögliche Verarbeitung kommen teilweise mehrere hundert Milliarden Parameter zum Einsatz, die stetig optimiert werden.

Hinweis

Als mögliche LLM-Token-Form wären prinzipiell auch ganze Wörter oder Sätze möglich. Die Verwendung von Wortbestandteilen hat jedoch den Vorteil, dass diese auch in Wörtern vorkommen, die das KI-Sprachmodell noch nicht kennt, was das Training effizienter macht.

Das LLM stellt statistische Verbindungen zwischen den einzelnen erfassten Token her und erkennt auf diese Weise Muster – zum Beispiel, in welchem Kontext die jeweiligen Wortbestandteile am häufigsten vorkommen, aber eben auch, wie Sätze eines Abschnitts zueinander in Beziehung stehen. Bei der Ausgabe generiert ein großes Sprachmodell zunächst Tokens, die dann in natürliche Sprache umgewandelt werden. Die Antwort basiert dabei auf Wahrscheinlichkeiten: Token mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit kommen seltener zum Einsatz als solche mit hoher Wahrscheinlichkeit. Durch die Anpassung des Parameters „temperature“ (je höher der Wert, desto kreativer die Antworten) kann man ein Large Language Model auch dazu bringen, seltenere Begriffe zu wählen.

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Welche KI-Sprachmodelle gibt es?

Large Language Models nehmen in der heutigen Business-Welt eine wichtige Rolle ein. In passender Weise eingesetzt, bringen sie einem Unternehmen verschiedenste Vorteile wie eine verbesserte Kundenbindung, Innovation, eine verbesserte Entscheidungsfindung und vor allem eine gesteigerte Produktivität bzw. Effizienz. Die große Zahl an verfügbaren KI-Sprachmodellen ist daher keine große Überraschung. Nachfolgend haben wir einige der wichtigsten Lösungen auf dem Markt für Sie zusammengefasst:

  • GPT-3.5 und GPT-4: GPT-3.5 und GPT-4 von OpenAI zählen zu den bekanntesten großen Sprachmodellen. Die beiden Vertreter der GPT-Familie (Generative Pretrained Transformer) sind die Basis des weltweit erfolgreichen Chatbots ChatGPT. Version 4 arbeitet vermutlich mit über 1 Billion Parametern.
  • BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Large Language Model aus dem Hause Google, das bereits für eine Reihe von Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wurde – von Suchmaschinen (u. a. Google selbst) bis hin zu Chatbots. In seiner großen Ausführung BERT large kommen 340 Millionen verschiedene Parameter zum Einsatz.
  • PaLM: Mit PaLM (Pathways Language Model) bzw. PaLM 2 hat Google außerdem eine direkte LLM-basierte Konkurrenz zu ChatGPT im Angebot. Der Bot, der auf 540 Milliarden Parametern basiert, zeichnet sich unter anderem durch ein ausgefeiltes Verständnis von formaler Logik, Mathematik und Kodierung aus.
  • LlaMA: Das quelloffene Large Language Model LlaMA (Large Language Model Meta AI) stammt aus der Feder des Facebook-Entwicklers Meta. Es soll Entwickelnden, Forschenden und Unternehmen die Möglichkeit bieten, generative KI-Ideen zu entwickeln, zu erproben und verantwortungsvoll zu skalieren. Je nach gewähltem Modell werden 8 bzw. 70 Milliarden Parameter berücksichtigt.
  • Claude: Bei Claude handelt es sich um eine LLM-Lösung von Anthropic, die so konzipiert wurde, dass Ergebnisse möglichst hilfreich, harmlos und genau sind. Das Ziel ist eine AI, die ethischer und verantwortungsvoller als andere Alternativen ist.
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