Large Language Models (auch große Sprachmodelle, kurz LLMs) haben generative KI in den Mittelpunkt des Interesses der Wirtschaft gerückt, da sie für verschiedene organisatorische Funktionen und Anwendungsfälle eingesetzt werden. Diese KI-Systeme erzeugen menschenähnliche Texte, indem sie aus großen Datenmengen lernen. Unternehmen nutzen LLMs derzeit für Sprachübersetzungen, die Erstellung von Inhalten und andere Anwendungen. Große Sprachmodelle entwickeln sich ständig weiter, verbessern und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Technologie nutzen, und machen sie zu einem beispiellosen Bestandteil der Geschäftseffizienz und der modernen digitalen Landschaft. In diesem Blogbeitrag wird daher untersucht, was LLMs sind, wie sie sich von der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) unterscheiden, wie ihre Arbeitsarchitektur aussieht und wie sie in Unternehmen eingesetzt werden. 

Was sind Large Language Models?

Large Language Models (auch große Sprachmodelle, kurz LLMs) sind eine Art von Foundation Models (auch Basismodelle, kurz FM), die auf großen Mengen von Textdaten trainiert werden. Dadurch sind sie in der Lage, Texte in natürlicher Sprache zu verstehen und auszugeben. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Text wie Menschen zu verstehen und zu produzieren. Zu den derzeitigen fortgeschrittenen Fähigkeiten von LLMs gehören:

• Schlussfolgerungen aus dem Kontext ziehen
• Generierung von kontextuell und kohärent relevanten Antworten
• Übersetzen von Text in andere Sprachen als Englisch
• Zusammenfassen von Text
• Beantwortung von Fragen
• Unterstützung bei der Codegenerierung

Large Language Models können aufgrund der Milliarden von Parametern, die die Erfassung komplizierter Sprachmuster erleichtern, eine so große Vielfalt an Textaufgaben erfüllen. Da große Sprachmodelle jedoch sehr groß sind und umfangreiche Ressourcen benötigen, werden kleine Sprachmodelle (SLMs) in Geschäftsanwendungen immer beliebter, da sie weniger Parameter benötigen. SLMs benötigen weniger Rechenleistung, sind für ein breites Spektrum von Forschern zugänglich und lassen sich leicht an Geschäftsanwendungen anpassen. Trotz ihrer Vorteile stellt die Wahl von SLMs gegenüber LLMs eine Herausforderung dar, da das Wissen von SLMs eingeschränkt ist und ihr Sprach- und Kontextverständnis begrenzt ist. Nichtsdestotrotz ist ihre Entdeckung ein bedeutender Schritt zur Demokratisierung der künstlichen Intelligenz (KI), da sie frei zugänglich gemacht wird. 

Erfahren Sie in unserem Grundlagenartikel alles über Foundation Models und wie diese in Unternehmen effektiv eingesetzt werden können, um Ihnen Wettbewerbsvorteile und beschleunigte Geschäftsabläufe zu bieten.

Foundation Models: Eine Einführung

Large Language Models vs. Natural Language Processing 

Large Language Models (LLMs) stellen einen bedeutenden Durchbruch im Natural Language Processing (NLP) dar. NLP ist ein weites Feld, das sich auf das Zusammenspiel zwischen Computern und Sprachen konzentriert. Es geht dabei um die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu interpretieren, zu verstehen und zu erzeugen. Dieser Prozess ermöglicht das Verstehen und Erzeugen von Texten, die Übersetzung von Sprachen und die Spracherkennung. LLMs, eine Untergruppe von NLP und spezifische Klassen von Modellen mit NLP-Fähigkeiten, ermöglichen ähnliche Funktionen und werden auch zur Verbesserung von NLP-Ergebnissen eingesetzt.

Die natürliche, gesprochene Sprache des Menschen ist der direkteste und einfachste Weg zur Kommunikation. Erfahren Sie, wie Maschinen und Algorithmen NLP innovativ nutzen:

Natural Language Processing (NLP): Natürliche Sprache für Maschinen

Architektur eines Large Language Models

Large Language Models (LLMs) arbeiten mit Deep-Learning-Techniken und großen Mengen von Textdaten. Sie basieren auf der Transformer-Architektur, wie z. B. dem generativen vortrainierten Transformer. Die Modelle zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, sequentielle Daten, wie z. B. Texteingaben, zu verarbeiten. LLMs bestehen aus mehreren Schichten von neuronalen Netzen, deren Parameter während des Trainings fein abgestimmt werden können. Der Aufmerksamkeitsmechanismus, der sich auf bestimmte Teile von Datensätzen konzentriert, verbessert diesen Prozess noch weiter. Um das Verständnis zu erleichtern, wollen wir zunächst die Kernkomponenten des LLM verstehen, gefolgt von seinem Trainingsprozess und seiner Beziehung zur generativen KI. 

Ein Large Language Model hat die folgenden Hauptkomponenten, nämlich

• Kodierer-Dekodierer-Setup: Der Encoder verarbeitet den Eingabetext, und der Decoder erzeugt den Ausgabetext. Sowohl der Kodierer als auch der Dekodierer bestehen aus mehreren Schichten. 
• Aufmerksamkeits-Mechanismus: Der Mechanismus ermöglicht es dem Modell, sich auf die Eingabesegmente zu konzentrieren, die für die Erzeugung jedes Teils der Ausgabe am relevantesten sind.

Das Training eines Large Language Models erfordert die folgenden übergeordneten Schritte:

1. Identifizierung des Ziels: Der LLM-Ausbildungsprozess beginnt mit einem spezifischen Anwendungsfall für das Modell, da das Ziel die Datenquellen für die Ausbildung des Modells bestimmt. Das Ziel und der LLM-Anwendungsfall entwickeln sich ständig weiter, um neue Elemente während des Trainings und des Fine-tuning einzubeziehen.
2. Pre-Training: Nach der Identifizierung des Anwendungsfalls ist es notwendig, die Daten zu sammeln und zu bereinigen, um sie zu standardisieren. 
3. Tokenisierung: Sobald der standardisierte Datensatz fertig ist, ist es wichtig, den Text innerhalb des Datensatzes in kleinere Einheiten zu zerlegen. Dies erleichtert es dem LLM, Wörter und Unterwörter zu verstehen. Der Prozess der Tokenisierung ermöglicht es dem LLM, Sätze, Absätze und Dokumente zu verstehen, da er zunächst Wörter und Teilwörter lernt. Dieses Verfahren ermöglicht die Aktivierung des Transformermodells und des neuronalen Netzes, die zu einer Kategorie von KI-Modellen gehören, die in der Lage sind, den Kontext von sequentiellen Daten zu verstehen.
4. Auswahl der Infrastruktur: Der nächste Schritt ist die Bereitstellung geeigneter Rechenressourcen, z. B. eines leistungsstarken Computers oder eines Cloud-basierten Servers.  
5. Training: Sobald die Rechenressourcen vorhanden sind, ist es an der Zeit, die Parameter für den Trainingsprozess festzulegen, z. B. die Stapelgröße oder die Lernrate.
6. Fine-Tuning: Sobald das Modell Daten zum Training erhält, werden seine Ergebnisse bewertet und die Parameter weiter angepasst, um die Ergebnisse des LLM zu verbessern. Dieser Prozess wird als Fine-tuning bezeichnet und hilft bei der Anpassung des Modells an eine bestimmte Aufgabe. 

Alle Large Language Models fallen unter die Kategorie der generativen KI. Generative KI deckt ein breites Spektrum von KI-Modellen ab, die neue Inhalte wie Text, Bilder, Videos und mehr erstellen. Sowohl große Sprachmodelle als auch generative KI können eine Transformatorarchitektur nutzen. Transformatoren erfassen effizient kontextuelle Informationen und weitreichende Abhängigkeiten, was sie für verschiedene Sprachaufgaben besonders nützlich macht. Transformatoren können auch eingesetzt werden, um Bilder und andere Arten von Inhalten zu erzeugen. 

Large Multimodal Models schließen die Lücke herkömmlicher Sprachmodelle, indem sie mit verschiedenen Datenmodalitäten wie Bildern, Ton und Text arbeiten und das Potenzial zur Verbesserung von Geschäftsabläufen besitzen.

Large Multimodal Models: Kompakt erklärt

Beispiele für relevante LLMs 

Die LLM-Landschaft ist voll von Optionen; daher wollen wir in diesem Abschnitt einige der beliebtesten Large Language Models untersuchen und ihre wichtigsten Vorteile für Unternehmen hervorheben. 

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

Anwendungsfälle für LLMs in Unternehmen

Large Language Models (LLMs) erobern die Arbeitsabläufe von Unternehmen, indem sie verschiedene Aspekte von Geschäften umgestalten. In diesem Abschnitt untersuchen wir die Rolle der LLMs bei der Neudefinition von Geschäftsprozessen und die spannenden Möglichkeiten und Herausforderungen, die sie mit sich bringen:  

Automatisierung des Kundensupports

Beschreibung: Large Language Models bieten Unternehmen die Möglichkeit, Kundensupportprozesse in Unternehmen zu automatisieren. Große Sprachmodelle können Kundenanfragen analysieren, präzise Antworten geben oder sie an geeignete menschliche Mitarbeiter weiterleiten. 

Potentiale: Der Einsatz von LLMs zur Automatisierung des Kundensupports kann die Abläufe im Kundenservice rationalisieren, die Reaktionszeiten verkürzen und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessern. 

Herausforderungen: Es ist eine Herausforderung sicherzustellen, dass Sprachmodelle den Kontext richtig verstehen. LLMs sind derzeit nicht in der Lage, komplexe Anfragen effektiv zu bearbeiten. Die Integration von großen Sprachmodellen in die bestehende Infrastruktur des Kundensupports erfordert zusätzliche Ressourcen, um die Konsistenz und Qualität der Dienstleistungen zu gewährleisten.

Erstellung von Inhalten für soziale Medien und Marketing

Beschreibung: Large Language Models erstellen verschiedene Arten von Inhalten, wie z. B. Werbeartikel, Produktbeschreibungen und Marketingtexte für Unternehmen aus verschiedenen Branchen.

Potentiale: LLMs können Unternehmen dabei helfen, ihre Content-Produktion zu skalieren und Inhalte effizienter auf bestimmte Zielgruppen zuzuschneiden. 

Herausforderungen: Es ist ein mühsamer Prozess, sicherzustellen, dass die generierten Inhalte mit der Markensprache und den Nachrichtenrichtlinien übereinstimmen und die Originalität erhalten bleibt, während Plagiate vermieden werden. Marketingteams und KI-Spezialisten müssen spezielle Zeit und Ressourcen für die Integration von LLMs in die Arbeitsabläufe der Inhaltserstellung bereitstellen. 

Datenanalyse und Gewinnung von Erkenntnissen

Beschreibung: Unternehmen nutzen Large Language Models, um große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren, z. B. Kundenpräferenzen, Feedback, Markttrends und Konversationen in sozialen Medien. 

Potentiale: LLMs können Geschäftsentscheidungen unterstützen, indem sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen. 

Herausforderungen: Die Analyse von Daten mithilfe von großen Sprachmodellen kann dazu führen, dass Unternehmensdaten dem Datenschutz unterliegen. Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von LLMs gewonnenen Erkenntnisse sicherzustellen und diese Erkenntnisse in bestehende Analyseplattformen zu integrieren. Die Interpretation und Umsetzung der Ergebnisse von LLMs erfordert Investitionen in die menschliche Aufsicht, um voreingenommene oder irreführende Schlussfolgerungen zu vermeiden, was die Kosten für das Unternehmen in die Höhe treiben könnte. 

Unterstützung bei der Einhaltung von Rechtsvorschriften

Beschreibung: Large Language Models können Unternehmen dabei helfen, sich in komplexen rechtlichen Rahmenbedingungen zurechtzufinden, indem sie relevante Informationen bereitstellen, Dokumente verfassen und Verträge analysieren. 

Potentiale: Dies kann dazu beitragen, rechtliche Prozesse zu straffen, Kosten zu senken und Compliance-Risiken zu minimieren. 

Herausforderungen: Die Sicherstellung der Richtigkeit und Aktualität der rechtlichen Informationen, auf die LLMs zugreifen, und die Berücksichtigung potenzieller ethischer Bedenken, wie die Wahrung der Vertraulichkeit von Mandanten, ist ein mühsamer Prozess. Die Integration von LLMs in juristische Arbeitsabläufe erfordert außerdem eine enge Zusammenarbeit zwischen Rechtsteams und KI-Experten, um sicherzustellen, dass die Technologie das menschliche Fachwissen effektiv ergänzt.

Mit großen Sprachmodellen zur Industrie 5.0

Große Sprachmodelle haben die Geschäftswelt aufgrund ihrer umsatzsteigernden und kostensenkenden Anwendungen revolutioniert. Die Technologie ist erst seit ein paar Jahren öffentlich und kommerziell zugänglich, aber wir müssen noch abwarten, wie sie sich in den kommenden Jahren entwickelt, da ihre Herausforderungen wie Datenverzerrungen und enorme Anforderungen an die Rechenleistung noch bestehen. Nichtsdestotrotz verspricht die Zukunft für Large Language Models eine stärkere Integration und einen größeren Einfluss auf alle Branchen.