Large Language Model (LLM)

Bei Large Language Models oder kurz LLMs (auf Deutsch „Großes Sprachmodelle“) handelt es sich um eine bedeutende Entwicklung der letzten Jahre im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Sie bieten eine große Vereinfachung unseres täglichen Lebens und Arbeitens, indem sie natürliche Sprache verstehen, verarbeiten und selbst nachbilden können. Was die Definition eines Large Language Models ist, für welche Anwendungsfälle diese Modelle eingesetzt werden können und was ihre Vor- und Nachteile sind, erklären wir dir im Ratgeber. 

• Ein Large Language Model (LLM) ist ein Netzwerk zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das mithilfe großer Mengen an Textdaten, Milliarden von Parametern und Deep Learning trainiert wird

• Zu den bekanntesten Beispiele für LLMs gehören ChatGPT von OpenAI und Bard bzw. Gemini von Google, die verschiedene Anwendungsmöglichkeiten wie Textgenerierung, Übersetzung und KI-Assistenz bieten

• Die größten Vorteile dieser Sprachmodelle sind ihre hohe Skalierbarkeit, die Genauigkeit im Verständnis und in der Generierung von Text sowie ihre Flexibilität in verschiedenen Anwendungsbereichen

• Zu den zentralen Herausforderungen der Technologie gehören der hoher Ressourcenbedarf und ethische Herausforderungen wie Datenschutz und Urheberrecht der generierten Daten

Definition: Was ist ein LLM (Large Language Model)?

Large Language Models (LLMs) sind Modelle, die natürliche Sprache mithilfe von Machine Learning und Deep Learning analysieren und verarbeiten können (Natural Language Processing). Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer anhand von Daten Muster erkennen und Entscheidungen treffen, ohne explizit programmiert zu sein, während Deep Learning ein Unterfeld von Machine Learning ist, das neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet, um komplexe Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu lernen.

Die Modelle, wie beispielsweise ChatGPT, können menschliche Sprache verstehen und selbst Text generieren. Zu diesem Zweck greifen sie auf riesige Mengen an Trainingsdaten und Milliarden von Parametern zurück. Im Kontext von LLMs sind Parameter numerische Werte, die während des Trainings angepasst werden, damit das Modell Sprache besser versteht und verarbeitet. 

Die Anwendung von LLMs erstreckt sich über zahlreiche Bereiche, darunter Textgenerierung, Übersetzungen, Inhaltszusammenfassungen, und vieles mehr. Sie haben das Potenzial, sowohl im beruflichen als auch im privaten Bereich tiefgreifende Veränderungen herbeizuführen, indem sie Aufgaben automatisieren und die Interaktion mit Technologie erleichtern.

Wie funktionieren große Sprachmodelle?

Large Language Models (LLMs) nutzen fortschrittliche Algorithmen und Architekturen, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Ein zentrales Konzept dabei ist der Transformer, der es ermöglicht, große Mengen an Text effizient zu verarbeiten und gleichzeitig die Beziehungen zwischen den Wörtern im Kontext zu erkennen.

Transformers verwenden komplexe Mechanismen, die es dem Modell ermöglichen, wichtige Wörter und Phrasen in einem Satz zu identifizieren und deren Bedeutung im Kontext des gesamten Satzes zu berücksichtigen. Diese Mechanismen erlauben es den Modellen, lange Texte zu verstehen und relevante Informationen zu extrahieren.

Große Sprachmodelle bestehen aus mehreren Ebenen und Milliarden von Parametern. Eine der wichtigsten Komponenten ist dabei die Einbettungsschicht. Diese generiert die Einbettungen aus dem eingegebenen Text und erfasst mithilfe der Semantik und Syntax die Bedeutung einer Eingabe. Dadurch kann das Modell den Kontext verstehen. Die Feedforward-Schicht (FFN) kombiniert mehrere Ebenen und Parameter, um Eingaben zu abstrahieren und beispielsweise die Absichten der Nutzer zu erfassen, indem Milliarden von Datenpunkten analysiert werden. Die rekurrente Schicht bewertet die Wörter im Eingabetext und erfasst, in welchem Kontext diese zueinander stehen. Mithilfe der Beobachtungsschicht kann ein LLM bzw. großes Sprachmodell einzelne Aspekte der Nutzereingabe fokussieren und sehr genaue Ergebnisse liefern.

Typen von LLMs

Die verschiedenen Arten von großen Sprachmodellen unterscheiden sich nach der verwendeten Architektur und ihrem Anwendungszweck. Einige LLMs sind auf Machine Learning ausgelegt und nutzen Techniken zur Textgenerierung und -analyse. Diese Modelle sind auf umfangreichen Datensätzen vortrainiert. Andere konzentrieren sich auf die Analyse und das Verständnis bestehender Texte. Es gibt Modelle, die für allgemeine Aufgaben konzipiert sind, und solche, die für bestimmte Anwendungen optimiert wurden. Diese Vielfalt ermöglicht es, eine breite Palette von Anforderungen und Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung abzudecken.

• Generative Modelle: Modelle, wie ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI, erzeugen neuen Text basierend auf dem Kontext, den die Nutzer zuvor kommuniziert haben

• Discriminative Modelle: Diese Modelle analysieren und verstehen den Text, um spezifische Aufgaben wie beispielsweise die Textklassifikation durchzuführen

• Zero-Shot-Modelle: Einige LLMs sind nicht für spezielle Aufgaben trainiert und verfügen über umfassendes Wissen und die Fähigkeit, um in verschiedenen Kontexten zu verallgemeinern 

• Finetuned-Modelle: Diese Modelle werden für spezifische Aufgaben optimiert, indem sie mit zusätzlichen, spezialisierten Daten vortrainiert werden

• Domain-Specific-Modelle: Bestimmte große Sprachmodelle werden speziell für Branchen oder Anwendungsbereiche entwickelt und sind mithilfe von Daten aus einer bestimmten Domäne vortrainiert, um besonders präzise und relevante Ergebnisse zu liefern

Anwendungsfälle für Large Language Models

Large Language Models (LLMs) können in verschiedenen Branchen und Bereichen genutzt werden. Sie eignen sich beispielsweise für die Texterstellung, die Inhaltszusammenfassung umfassender Texte, als Chatbots und KI-Assistenten, für die Erstellung von Programmcode, die Analyse von Texten oder deren Übersetzung. 

Erstellung von Texten

Einer der größten Einsatzbereiche von Large Language Models ist die Erstellung kreativer Inhalte. Große Sprachmodelle können zusammenhängende Texte erstellen, die sich nicht mehr von Texten menschlicher Autoren unterscheiden lassen. Dadurch erleichtern LLMs den Schreibprozess erheblich und können besonders bei der Erstellung großer Mengen an Inhalten nützlich sein.

Inhaltszusammenfassungen

Ob im Journalismus, der Forschung oder Bildung: Eine der nützlichsten Anwendungen von großen Sprachmodellen ist ihre Fähigkeit, umfangreiche Texte zu analysieren und diese prägnant zusammenzufassen. In Bereichen, in denen die Hauptpunkte langer Dokumente schnell und überschaubar erfasst werden müssen, ohne zuvor den gesamten Text lesen zu müssen, birgt diese Einsatzmöglichkeit solcher Modelle entscheidende Vorteile.

KI-Assistenten (Chatbots)

Bereits heute werden Large Language Models für fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten eingesetzt. Mit diesen KI-Assistenten können Nutzer normale Gespräche führen und ihnen Fragen stellen. Diese Assistenten unterstützen Kunden bei der Navigation auf einer Website, dem Vereinbaren von Terminen oder dem Lösen von Problemen, wodurch sie die Effizienz und Benutzererfahrung in Kundenservice und Support deutlich verbessern können.

Erstellung von Code

In der Softwareentwicklung können LLMs bzw. Large Language Models eingesetzt werden, um bei Programmieraufgaben zu unterstützen. Die Sprachmodelle generieren Code-Snippets, finden Programmierfehler und erstellen auch Funktionen oder Module im Programmcode, indem sie Milliarden Zeilen an Quelltext analysieren. So helfen Entwicklern bei der produktiven Arbeit und tragen dazu bei, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Analyse von Texten

Durch die schnelle und umfassende Textanalyse können große Sprachmodelle Einblicke in Trends und relevante Entwicklungen bieten. Diese Fähigkeit ist vor allem in der Marktanalyse, Meinungsforschung und in den sozialen Medien gefragt, um Muster zu erkennen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Übersetzungen

Da sie einfache und komplexe Wörter, Sätze und Satzzusammenhänge verstehen, können große Sprachmodelle auch bei der Übersetzung von Texten zwischen unterschiedlichen Sprachen helfen. Die Modelle achten besonders darauf, die Bedeutung und den Kontext des Ausgangstextes möglichst originalgetreu wiederzugeben. Dadurch eignen sich Large Language Models für hochwertige Übersetzungen und bieten  oft bessere Übersetzungen als herkömmliche maschinelle Tools. 

Beispiele bekannter Large Language Models

Heute sind bereits zahlreiche beeindruckende LLMs bzw. Large Language Models im Einsatz. Aufgrund des großen Wettbewerbs und ihrer schwierigen und kostspieligen Entwicklung konnten sich besonders Modelle namhafter Unternehmen auf dem neuesten Stand der Technik etablieren. 

Zu den bekanntesten Large Language Models gehören u.a.:

• ChatGPT: Das generative Sprachmodell ChatGPT ist ein Chatbot von OpenAI und ermöglicht eine Konversation mit der KI durch textbasierte Nachrichten und kann auch als virtueller Assistent genutzt agieren

• Jasper: Das leistungsfähige generatives Sprachmodell nutzt fortschrittliche NLP-Techniken zur hochwertigen Produktion von Texten und bietet im Grunde ähnliche Funktionen wie ChatGPT

• Claude: Claude ist ein von Anthropic entwickeltes Sprachmodell, das auf ethische und sichere KI-Interaktionen spezialisiert ist und natürliche, sichere Dialoge führt

• LLaMA: Metas (ehemals Facebook) KI LLaMA (Large Language Model Meta AI) wird für unterschiedliche Aufgaben in der Sprachverarbeitung eingesetzt, darunter die Übersetzung und Generierung von Texten, wozu das LLM Milliarden von Datensätzen und Parametern nutzt

• Bard/Gemini: Googles Modell Bard bzw. Gemini zeichnet sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung und -transformation aus und wird häufig für Aufgaben wie Textzusammenfassungen, Übersetzungen und Textwiedergaben verwendet

Vorteile großer Sprachmodelle

Large Language Models (LLMs) bieten unterschiedliche Vorteile:

• Effizienz und Automatisierung in der Analyse, Verarbeitung und Erstellung von Textdaten

• Erstellen von kreativen Texten in natürlicher Sprache

• Hohe Genauigkeit dank umfangreicher Trainingsdaten

• Flexible Anwendungsfälle in unterschiedlichen Aufgaben und Branchen

Large Language Models revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Texten arbeiten. Diese Modelle erhöhen die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Textverarbeitung und liefern gleichzeitig hochwertige Ergebnisse in natürlicher Sprache. Auch komplexe Analysetätigkeiten wie Stimmungsanalysen und Markttrends in Echtzeit werden mithilfe dieser KI-Modelle deutlich effizienter, was besonders im Marketing und bei Finanzdienstleistungen von Vorteile ist. 

Darüber hinaus fördern sie die Entwicklung intelligenter Systeme wie fortschrittlicher Chatbots und virtueller Assistenten. Diese unterschiedlichen Modelle sind dank der Integration von generativer KI in der Lage, personalisiert und kontextbezogen mit den Benutzern umzugehen. Durch ihre Fähigkeit zur Übersetzung und mehrsprachigen Textverarbeitung bauen diese Modelle Sprachbarrieren ab und erleichtern den weltweiten Zugang zu Informationen.

Schwachstellen von Large Language Models

Neben zahlreichen Vorteilen bergen Large Language Models auch einige Schwachstellen:

• Großer Energie- und Ressourcenverbrauch für Training und Betrieb

• Generierung von falschen oder sensiblen Inhalten

• Textausgaben der Modelle basieren auf statistischen Mustern

• Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bei der Verarbeitung von Daten

• Anfälligkeit für Prompt Injections (Manipulation durch den Nutzer)

• Übernahme von Vorurteilen und Verzerrungen aus den Trainingsdaten

Trotz ihrer beeindruckenden Möglichkeiten, unser Leben und Arbeiten zu vereinfachen, sollten sich Nutzer der Schwachstellen großer Sprachmodelle bewusst sein. Neben dem immensen Ressourcenaufwand für das Training und den Betrieb der unterschiedlichen Modelle ist eine der größten Risiken, durch bewusste Manipulation der Nutzer (Prompt Injections) oder einen Mangel an Informationen sensible oder falsche Inhalte generiert werden. 

Da Large Language Models auch kein echtes Verständnis für Sprache haben und ihre Arbeit auf den zur Verfügung gestellten Trainingsdaten beruht, handelt es sich bei den erstellten Inhalten lediglich um statistische Muster. Die Modelle ermitteln, welcher Content am ehesten zur gestellten Frage passt, statt die Infos wirklich zu analysieren und kontextualisieren. Daher kann es auch dazu kommen, dass Vorurteile und einseitige Darstellungen aus den Trainingsdaten übernommen werden. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Nutzer die Informationen eines LLM sorgfältig prüfen und Fakten selbst recherchieren. 

LLMs, Sicherheit und Recht

Aufgrund der unzähligen Trainingsdaten, dem Zugriff auf teils sensible Datenbanken und der thematischen Vielfalt an generierten Texten bringen Large Language Models (LLMs) große Herausforderungen hinsichtlich Sicherheit und rechtlicher Fragen. Der Einsatz dieser Modelle erfordert daher besondere Sorgfalt, um den Anforderungen des Datenschutzes und der Datensicherheit sowie ethischer Standards gerecht zu werden.

Wie bereits erwähnt können LLMs anfällig für Sicherheitsbedrohungen wie Prompt Injections sein. Dabei wird durch manipulierte Eingaben das Verhalten des Modells verändert, um schädlichen Content zu erzeugen. Ein weiteres rechtliches Risiko besteht darin, dass LLMs vertrauliche Informationen aus den Daten bereitstellen können, mit denen sie vortrainiert wurden. Durch den Zugriff auf umfangreiche Datensätze besteht immer die Gefahr, dass private oder geschützte Informationen im generierten Text ausgegeben werden.

Rechtliche Fragen betreffen vor allem den Datenschutz und das Urheberrecht. Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten ist die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO entscheidend. Unternehmen müssen zu jedem Zeitpunkt sicherstellen, dass die Trainingsdaten rechtlich einwandfrei sind und keine Rechte Dritter verletzt werden. Außerdem muss geklärt werden, wer für die generierten Inhalte der Modelle haftbar ist. Das ist besonders bei potenziell falschen, irreführenden oder schädlichen Inhalten von entscheidender Bedeutung.

Neben den klar juristischen Fragen spielen auch ethische Überlegungen eine wichtige Rolle. Die KI-Modelle müssen faire und nicht diskriminierende Ergebnisse liefern. Nur durch die nötige Transparenz im Prozess der Textgenerierung können Nutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden.

Fazit: Wie Large Language Models den Alltag revolutionieren

Large Language Models (LLMs) können unseren Alltag grundlegend verändern und viele Prozesse in unserem Leben vereinfachen. Indem sie natürliche Sprache verstehen und generieren, ermöglichen sie eine Vielzahl von Anwendungen in den unterschiedlichsten Bereichen. Sie können helfen, kreative Blockaden zu überwinden, Schreibprozesse zu automatisieren, komplexe Texte zusammenzufassen und die Inhalte einfach zu vermitteln, als Chatbots und virtuelle Assistenten dienen, Programmcode schreiben und komplexe Texte zu übersetzen. 

Dabei müssen Anwender aber auch die diversen Sicherheitsbedenken hinsichtlich der generierten Inhalte sowie die Datenschutzbedenken beachten. Zwar arbeiten Betreiber großer Sprachmodelle kontinuierlich an deren Weiterentwicklung und an der Verbesserung bestehender Probleme und Risiken, Nutzer sollten die erstellten Inhalte dennoch auf Korrektheit überprüfen und fachmännisch redigieren, um die Qualität ihrer Texte sicherzustellen.

Häufige Fragen zum Thema Large Language Models

Hier findest Du Antworten und Erklärungen zu den meistgestellten Fragen zur Volatilität.

Was heißt Large Language Model auf Deutsch?

Ein LLM oder Large Language Model wird auf Deutsch als „großes Sprachmodell“ bezeichnet. Hierbei steht „Large“ für die große Menge an Parametern und Trainingsdaten beim Training dieser Modelle. LLMs verfügen teilweise über Milliarden bis hunderte Milliarden Parameter. „Language“ bezieht sich auf die natürliche Sprache, die LLMs verarbeiten und verstehen können. „Model“ beschreibt die eingesetzte mathematische und algorithmische Struktur für die Analyse und Generierung von Sprache.

Wie sieht das Training von LLMs aus?

Während des Trainings von KI-Modellen werden große Mengen an Text und oft Milliarden an Wörtern gesichtet. Dabei lernt das Sprachmodell, welche Muster und Zusammenhänge zwischen den Wörtern bestehen, um zukünftig Prompts (Anfragen) präzise zu verstehen und kontextbezogene Antworten auszuspielen. 

Zunächst wird eine große Menge an Textdaten unstrukturiert und in der Regel ohne Aufsicht gesammelt und vorverarbeitet. Anschließend wird der Text in kleinste Bestandteile (Token) zerlegt und das Modell auf die Erkennung dieser Daten sowie die Erkennung ihrer Kombinationsmöglichkeiten vortrainiert. Nach dem Vortraining erfolgt die Feinabstimmung auf spezifische Daten, um die Leistung für konkretere Aufgaben zu verbessern. Für den gesamten Prozess sind große Rechenressourcen notwendig sowie die durchgehende Evaluierung der Daten. Nur so kann sichergestellt werden, dass die generierten Ergebnisse präzise und relevant sind.

Was ist der Unterschied zwischen Large Language Models, einfachen Language Models und NLP?

Large Language Models sind fortschrittliche und umfassendere Versionen einfacher Sprachmodelle (Language Models). Sie werden mit deutlich größeren Datensätzen und mit mehr Parametern trainiert, um komplexere Aufgaben zu bewältigen. NLP (Natural Language Processing) beschreibt dabei alle Technologien zur Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache, inklusive einfacher (LM) und großer Sprachmodelle​ (LLM).

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