Das KI-Tool ChatGPT ist vielen ein Begriff. Die Grundlage solcher KI-Chatbots sind Large Language Models (LLMs), welche einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz darstellen, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und der Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
Definition von LLMs
Large Language Models (LLMs) sind ein zentrales Element der generativen Künstlichen Intelligenz (generative AI). Generative AI bezieht sich auf Technologien und Modelle, die in der Lage sind, neue Daten zu generieren, die menschenähnlich wirken. LLMs sind genau darauf spezialisiert, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was sie zu einem wichtigen Bestandteil der generativen AI macht.
LLMs sind hochentwickelte Modelle, die auf den Prinzipien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens basieren. Diese Modelle sind speziell darauf trainiert, große Mengen an Textdaten zu analysieren und zu verstehen, um Texte zu generieren, die der menschlichen Sprache ähneln. Durch die Verarbeitung umfangreicher Datenmengen können LLMs komplexe Sprachaufgaben, wie Übersetzungen, Zusammenfassungen und Frage-Antwort-Systeme bewältigen.
Funktionsweise von LLMs
LLMs (Large Language Models) nutzen fortschrittliche Deep Learning-Techniken und arbeiten mit äußerst umfangreichen Textdatensätzen. Die Menge und Art der verwendeten Daten variieren je nach Modell und können Unternehmensdaten, Webseiteinhalte, Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Veröffentlichungen und Programmcode umfassen.
Diese Modelle basieren auf der Transformer-Architektur, einem speziellen neuronalen Netzwerk. Transformer-Netzwerke lernen Kontext und Bedeutung von Wörtern, indem sie die Beziehungen zwischen den einzelnen Wörtern oder Wortteilen, sogenannten Tokens, analysieren.
Typischerweise verfügen LLMs über Milliarden von Parametern. Mit der Anzahl der Parameter steigt auch die Komplexität und Leistungsfähigkeit des Modells. Die Parameter der vielen Schichten neuronaler Netze werden durch einen unüberwachten Lernprozess verfeinert. Das unüberwachte Lernen ermöglicht es den Modellen, unbekannte Muster in Daten anhand von unmarkierten Datensätzen zu erkennen. Dies reduziert den Bedarf an aufwändigem Data Tagging, das eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Modellen darstellt.
Arten von LLMs
Es gibt verschiedene Arten von LLMs, die für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet sind:
- Nur Encoder: Diese Modelle sind in der Regel für Aufgaben geeignet, die Sprache verstehen können, wie Klassifizierung und Stimmungsanalyse. Ein Beispiel ist BERT.
- Nur Decoder: Diese Klasse von Modellen ist sehr gut für die Generierung von Sprache und Inhalten geeignet und wird am häufigsten eingesetzt. Beispielsweise können Geschichten geschrieben oder Fragen beantwortet werden. Beispiele sind GPT-3 und LLaMA.
- Encoder-Decoder: Diese Modelle kombinieren die Encoder- und Decoder-Komponenten der Transformer-Architektur, um Inhalte sowohl zu verstehen als auch zu generieren. Anwendungsfälle für diese Architektur sind Übersetzung und Zusammenfassung. Ein Beispiel ist T5.
Integration von LLMs im industriellen Umfeld
Eine Herausforderung bei der Integration von LLMs in industriellen Umgebungen ist die unzureichende Datensicherheit vieler Cloud-Lösungen. Die InoNet Computer GmbH hat spezielle Server für On-premise LLMs entwickelt, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Diese leistungsstarken Edge AI Server nutzen modernste Hardware um in Kombination mit Open-Source-Lösungen für generative AI große Mengen an Unternehmensdaten effizient zu verarbeiten, ohne die Sicherheit zu gefährden.
