Large Language Models (LLMs) fördern das Geschäftswachstum durch Dienste wie die Beantwortung von Fragen, das Verfassen von E-Mails und die Generierung von Code. Sie verbessern generative KI-Anwendungen und sind für ihre menschenähnlichen Textgenerierungsfähigkeiten bekannt. LLMs sind durch umfangreiches Training an großen Textmengen aus verschiedenen Bereichen und die Erkennung von Mustern innerhalb des Textes ein leistungsfähiges Werkzeug für Unternehmen. Eine zentrale Rolle spielen dabei die Parameter, die die Fähigkeiten der LLMs beeinflussen, jedoch oft missverstanden werden. Missverständnisse bestehen hinsichtlich der Funktion der Parameter, ihrer verschiedenen Typen und dem Einfluss ihrer Größe auf die Leistung der LLMs. Dieser Blogbeitrag klärt diese Fragen.

Welche Bedeutung haben Parameter in Large Language Models?

Parameter sind anpassbare Einstellungen, die die Textgenerierungsfähigkeiten eines Large Language Models (LLMs) steuern. Sie beeinflussen die Vielfalt, Kreativität und Qualität des generierten Textes und dienen dazu, die Leistung des Modells zu optimieren. Die Anpassung von Parametern verbessert den Prozess der Vorhersage des nächsten Tokens in einer Sequenz. Ein Token ist eine Texteinheit wie ein Wort, eine Wortkombination oder eine Interpunktion, die für die Verarbeitung durch das LLM formatiert wird.

Der Trainingsprozess eines LLMs beginnt mit der Festlegung der Parameter auf einen Anfangswert, der auf früherem Training oder Zufallswerten basiert. Das Modell wird mit großen Mengen an Textdaten trainiert. Es nimmt Eingaben entgegen und sagt die entsprechende Ausgabe voraus. Diese Vorhersage wird dann mit dem tatsächlichen Text verglichen, um die Genauigkeit zu überprüfen. Das Modell lernt iterativ aus Fehlern und passt seine Parameter kontinuierlich an, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

Durch diesen iterativen Prozess aus Vorhersage, Fehlerprüfung und Anpassung der Parameter wird das LLM zunehmend präziser und leistungsfähiger in seinen sprachlichen Fähigkeiten.

Large Language Models verbessern durch ihre menschenähnliche Textgenerierung die technologische Effizienz in Unternehmen und finden vielfältige Anwendung in der Geschäftswelt.

Large Language Models: Eine Einführung

Typen von Parametern

Im Folgenden finden Sie eine Übersicht der verschiedenen Arten von LLM-Parametern und deren Vorteile. Diese Zusammenstellung bietet einen Leitfaden zur effektiven Nutzung von Parametern durch Beispiele, die die Auswirkungen unterschiedlicher Einstellungen und Werte auf die Ausgabe verdeutlichen. Die Wahl der Parameterwerte sollte stets auf die spezifische Modellanwendung und die Geschäftsziele abgestimmt sein.

• Temperature: Dieser Parameter steuert die Zufälligkeit im Textgenerierungsprozess und beeinflusst die Qualität, Vielfalt und Kreativität der Ergebnisse. Eine hohe Temperatureinstellung erzeugt vielfältige und unvorhersehbare Antworten, indem das Modell weniger wahrscheinliche Token auswählt. Eine niedrige Temperatureinstellung führt zu kohärenteren und konsistenteren Antworten, indem häufigere Token bevorzugt werden. Zum Beispiel kann bei der Frage „Wie lernt man am besten Programmieren?“ ein hoher Temperaturwert von 1,0 zu kreativen, aber ungenauen Antworten wie „Am besten lernt man Programmieren, wenn man in die Vergangenheit geht und die Erfinder der Programmiersprachen trifft“ führen. Ein niedriger Wert von 0,1 würde hingegen eine vorhersehbare und praktische Antwort wie „Am besten lernt man Programmieren, indem man viel übt und Online-Tutorials verfolgt“ liefern. Extreme Temperatureinstellungen sollten vermieden werden, da sie zu unsinnigen Ausgaben führen können.
• Token-Anzahl: Dieser Parameter steuert die Länge des generierten Textes. Eine höhere Anzahl von Token führt zu längeren, ausführlichen Ausgaben, während eine geringere Anzahl zu knappen und prägnanten Antworten führt. Die Wahl der Token-Anzahl sollte sich nach dem Zweck und den Anforderungen der Anwendung richten. Bei der Frage „Was ist ein LLM?“ könnte eine höhere Token-Anzahl (z. B. 100) zu einer detaillierten Erklärung wie „Es ist ein Modell, das auf großen Datenmengen trainiert wird. Es interpretiert menschliche Sprache und generiert Antworten auf Aufforderungen. LLMs können Gedichte, Artikel, Berichte und andere Texte erzeugen“ führen. Eine geringe Token-Anzahl (z. B. 10) würde eine kürzere Antwort wie „Es ist ein Modell, das menschenähnlichen Text generiert“ liefern. Extreme Werte sollten vermieden werden, da sie zu redundanten oder unvollständigen Ausgaben führen können.
• Top-p: Dieser Parameter steuert die Auswahl der Wörter während der Texterstellung, indem er die Kandidaten für das nächste Wort begrenzt. Ein hoher top-p-Wert führt zu vielfältigen und kreativen Antworten, während ein niedriger Wert genauere und vorhersehbare Ergebnisse liefert. Zum Beispiel würde bei der Aussage „Die wichtigste Fähigkeit eines Buchhalters ist“ ein hoher top-p-Wert von 0,9 zu kreativen Antworten wie „Die wichtigste Fähigkeit eines Buchhalters ist Telepathie“ führen, während ein niedriger Wert von 0,1 eine sachlichere Antwort wie „Die wichtigste Fähigkeit eines Buchhalters ist das Lösen von Problemen“ ergeben würde. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zu finden, um eine übermäßige Abweichung in der Qualität der Ergebnisse zu vermeiden.
• Presence Penalty: Dieser Parameter beeinflusst, wie stark die generierte Ausgabe das Vorhandensein bestimmter Wörter oder Ausdrücke reflektiert. Eine hohe Präsenzstrafe fördert die Erkundung verschiedener Themen und vermeidet Wiederholungen, während eine niedrige Strafe zu redundanten Ausgaben führen kann. Bei der Aussage „Die beste Sportart ist“ würde eine hohe Präsenzstrafe von 1,0 zu einer vielfältigen Antwort wie „Die beste Sportart ist Fußball, Kricket, Schach“ führen, während eine niedrige Strafe von 0,0 zu „Die beste Sportart ist Fußball, Fußball, Fußball“ führen könnte. Der Parameter bestraft das Modell für die Wiederverwendung bereits verwendeter Token unabhängig von deren Auftreten im Prompt.
• Frequency Penalty: Dieser Parameter skaliert basierend auf der Häufigkeit eines Tokens im Text, einschließlich der Eingabeaufforderung. Tokens, die häufiger auftreten, erhalten eine höhere Strafe, was ihre Wahrscheinlichkeit verringert. Dadurch wird die Neuartigkeit und Variation des Textes gefördert und Wiederholungen reduziert. Zum Beispiel führt bei der Aussage „Der beste Sport ist Fußball“ eine hohe Frequenzstrafe zu einer vielfältigeren Ausgabe wie „Der beste Sport ist Fußball, Fußball macht Spaß und ist spannend“. Eine niedrige Strafe von 0,0 könnte hingegen zu einer sich wiederholenden Ausgabe wie „Der beste Sport ist Fußball, Fußball macht Spaß, Fußball ist voller Spannung“ führen. Auch hier ist ein ausgewogenes Setzen der Werte entscheidend, um eine kohärente und sinnvolle Ausgabe zu gewährleisten.

Erfahren Sie, wann Unternehmen ein eigenes Large Language Model trainieren oder ein bestehendes Modell feinabstimmen sollten, um den besten Mehrwert zu erzielen.

Training von Large Language Models: Kompakt erklärt

Wie beeinflusst die Anzahl der Parameter die Leistung eines LLM?

Data Scientists stellen häufig die Frage nach der optimalen Anzahl an Parametern für ein Large Language Model (LLM). Im Folgenden wird der Einfluss der Parametergröße auf die Leistung eines LLMs erläutert. Abschließend werden die unterschiedlichen Anwendungsbereiche von großen Sprachmodellen und deren spezifische Anforderungen diskutiert.

Ein weitverbreitetes Missverständnis ist, dass eine höhere Anzahl von Parametern automatisch zu einer besseren Leistung führt. Zwar kann ein Modell mit mehr Parametern die menschliche Sprache detaillierter verarbeiten, da es mehr Einstellungen zur Erfassung der sprachlichen Komplexität vornehmen kann. Dennoch ist die Anzahl der Parameter allein nicht ausschlaggebend für die Leistung eines Modells. Vielmehr sind die Qualität der Trainingsdaten, die verfügbaren Rechenressourcen und die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung entscheidend. Ein Modell, das auf hochwertigen Daten trainiert wurde, kann semantische Feinheiten besser erfassen als ein gleich großes Modell, das mit minderwertigen Daten trainiert wurde. Ein kleines Modell mit qualitativ hochwertigen Trainingsdaten übertrifft daher ein großes Modell, das auf schlechten Daten basiert.

Modelle mit vielen Parametern sind in der Regel teuer in der Ausführung, benötigen mehr Speicher und haben längere Verarbeitungszeiten, was ihre Effizienz und Zugänglichkeit einschränkt. Daher ist es oft sinnvoller, die vorhandenen Ressourcen effizient zu nutzen, zum Beispiel durch das Fine-Tuning der Parameter. Eine gezielte Optimierung der Parameter für spezifische Aufgaben kann für Unternehmen von größerem Nutzen sein als eine reine Erhöhung der Parameterzahl. Unterschiedliche Anwendungen erfordern unterschiedliche Parametereinstellungen: Ein Chatbot benötigt beispielsweise Einstellungen, die natürliche Konversationen ermöglichen, während ein Textgenerierungstool präzise und strukturierte Artikel produzieren sollte.

Mit der Weiterentwicklung der LLMs ändern sich auch deren Anforderungen. Bei der Veröffentlichung von ChatGPT als Open-Source-Tool lag der Fokus zunächst auf den vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten und Geschäftsanwendungen. Mit der zunehmenden Verbreitung und den damit verbundenen Auswirkungen auf die Nutzer rückten jedoch auch Datenschutzfragen in den Vordergrund, was Diskussionen über die ethische Nutzung von LLMs auslöste. Unternehmen fordern mittlerweile von ihren Teams, effizientere Modelle zu trainieren, die den Kundenanforderungen entsprechen, und spezialisierte Modelle für spezifische Anwendungen zu entwickeln. Anfangs lag der Fokus der Unternehmen auf dem Training großer LLMs mit umfassenden Datenmengen. Mit der Erkenntnis der hohen Kosten und der Effizienzvorteile kleinerer Modelle verlagert sich der Trend nun hin zu Mini-LLMs (bzw. Small Language Models, SLMs).

Unternehmen müssen die Chancen der Künstlichen Intelligenz nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Anwendungen gesetzlichen und ethischen Standards entsprechen. Erfahren Sie hier, wie Sie konforme Prozesse aufstellen:

KI und Compliance: Die wichtigsten Fakten

Übersicht der Parameteranzahl großer Sprachmodelle

Die Namen von LLMs bestehen oft aus einem Akronym, gefolgt von einer Zahl, die auf die Anzahl der Parameter hinweist, die das Modell enthält, wie beispielsweise Vicuna-13B oder Llama-7B. Die Zahl nach dem Bindestrich gibt die Parameteranzahl an, was auf die Komplexität und Kapazität des Modells hinweist. Im Folgenden wird eine tabellarische Übersicht prominenter Large Language Models (LLMs) sowie einiger Small Language Models (SLMs) und deren Parameteranzahl dargestellt. Es ist zu beachten, dass die genaue Anzahl der Parameter je nach spezifischer Version und Konfiguration des Modells variieren kann, sodass die angegebenen Werte als ungefähre Angaben zu verstehen sind.

Große Sprachmodelle transformieren die Interaktion mit Technologie und erweitern deren Anwendung von Content-Erstellung bis zum Kundenservice. Unsere Übersicht stellt Ihnen 14 relevante Vertreter im Detail vor:

Die 14 wichtigsten großen Sprachmodelle: Ein umfassender Überblick

Optimale Parameterwahl als Schlüssel zur Effizienz von Large Language Models

Parameter sind essenzielle Komponenten, die das effiziente Funktionieren eines LLM ermöglichen. Zu den verschiedenen Parametern zählen Temperature, Token-Anzahl, top-p, Presence Penalty und Frequency Penalty, wobei jeder Parameter in spezifischer Weise das generierte Ergebnis beeinflusst. Die Wahl der Parameterwerte sollte sorgfältig auf die jeweilige Geschäftsanwendung und den Zweck abgestimmt werden, wobei extrem hohe oder niedrige Werte vermieden werden sollten, um unerwünschte Ergebnisse zu verhindern. Für eine optimale Leistung eines LLM ist eine Kombination mehrerer Faktoren entscheidend; die bloße Erhöhung der Parameteranzahl garantiert nicht automatisch eine bessere Performance.