Large Language Models (kurz LLMs) bieten Unternehmen in vielen Bereichen einen großen Mehrwert. Um mit den Fortschritten auf dem Laufenden zu bleiben, ist es wichtig zu wissen, wie das Training eines großen Sprachmodells abläuft und wann ein Unternehmen sich auf das eigenständige Training eines LLM mit seinen Daten oder die Feinabstimmung eines bestehenden Large Language Models konzentrieren sollte. Wenn Sie sich entscheiden, LLMs für Ihr Unternehmen zu nutzen, müssen Sie die Herausforderungen verstehen, die sich daraus ergeben können. Unabhängig davon, ob Sie ein LLM trainieren oder ein bestehendes verwenden, müssen Sie sich über den Trainingsprozess im Klaren sein, da er Ihnen die Möglichkeit gibt, seine Ergebnisse zu hinterfragen, bevor Sie das Modell in größerem Umfang einsetzen. In diesem Blog-Beitrag werden diese komplexen Zusammenhänge aufgeschlüsselt und Sie erhalten die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models (zu Deutsch große Sprachmodelle oder kurz LLMs) sind das Rückgrat verschiedener generativer KI-Anwendungen. Die Modelle werden auf großen Mengen von Textdaten trainiert und können menschliche Sprache verstehen, interpretieren und generieren. Zu den gängigen LLMs gehören BERT, ChatGPT und Llama. Bitte lesen Sie Einführung in Large Language Models für ein detailliertes Verständnis der Architektur von LLMs und Anwendungsfälle von Large Language Models, um zu verstehen, welchen Wert LLMs für verschiedene Unternehmen bieten. 

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

Die 3 Trainingsphasen großer Sprachmodelle 

Das Training eines Large Language Models ist ein vielschichtiger Prozess. In diesem Abschnitt bieten wir eine detaillierte Beschreibung des selbstüberwachten, überwachten und verstärkenden Lernens, da sie eine entscheidende Rolle dabei spielen, LLMs in die Lage zu versetzen, Ergebnisse zu erzeugen, die verschiedene Geschäftsanwendungen unterstützen. Es ist wichtig zu beachten, dass, obwohl jede Trainingsphase ihre eigene Rolle hat, die kollektive Rolle der drei Phasen zu einem effektiven und gut funktionierenden LLM führt.   

1. Self-Supervised Learning: In der ersten Trainingsphase wird das Modell mit riesigen Mengen an Rohdaten gefüttert und lässt fehlende Teile davon vorhersagen. Durch diesen Prozess lernt das Modell etwas über die Sprache und den Bereich der Daten, um wahrscheinliche Antworten zu generieren. Das Hauptaugenmerk beim Self-Supervised Learning liegt auf der Vorhersage von Wörtern und Sätzen. 

• Supervised Learning: Supervised Learning (auf Deutsch überwachtes Lernen) ist die zweite Stufe beim Training von Large Language Models und ist die entscheidende Phase, die auf dem grundlegenden Wissen aufbaut, das in der Phase des selbstüberwachten Lernens erworben wurde. In dieser Phase wird das Modell ausschließlich darauf trainiert, Anweisungen zu befolgen, und es lernt, auf spezifische Anfragen zu reagieren. Das Modell wird in dieser Phase interaktiver und funktioneller. In dieser Phase wird das Modell darauf vorbereitet, mit den Benutzern zu interagieren, ihre Anfragen zu verstehen und wertvolle Antworten zu geben. 

• Reinforcement Learning: Dies ist die letzte Stufe des Trainingsprozesses. Hier werden erwünschte Verhaltensweisen gefördert und unerwünschte Ergebnisse verhindert. Dem Modell werden keine exakten Ergebnisse vorgegeben, sondern es bewertet die von ihm erzeugten Ergebnisse. Der Prozess beginnt mit einem Modell, das in der Lage ist, Anweisungen zu folgen und Sprachmuster vorherzusagen. Anschließend verwenden Datenwissenschaftler menschliche Anmerkungen, um zwischen guten und schlechten Ergebnissen zu unterscheiden. Diese Anmerkungen dienen dem Modell als Leitlinien und erleichtern ihm das Verständnis für bevorzugte und nicht bevorzugte Antworten. Das aus den Kommentaren gewonnene Feedback wird verwendet, um ein Belohnungsmodell zu trainieren. Das Belohnungsmodell ist von entscheidender Bedeutung, da es das Modell dazu anleitet, mehr erwünschte Antworten zu produzieren und weniger erwünschte zu unterdrücken. Diese Methode ist besonders vorteilhaft, wenn es darum geht, schädliche und beleidigende Sprache zu unterdrücken und qualitativ hochwertige Antworten des Sprachmodells zu fördern. 

Eine kompakte Einleitung in die Definition und Begrifflichkeiten hinter Reinforcement Learning erhalten Sie in unserem Grundlagenartikel zur Methodik:

Reinforcement Learning: kompakt erklärt

Wann ist es sinnvoll, ein eigenes LLM zu trainieren?

Training eines LLM auf eigener Datenbasis

Die Bewertung des Prozesses und der Durchführbarkeit der Feinabstimmung oder der Domänenanpassung für bestimmte Anwendungsfälle kann bei der Entscheidung helfen, ob ein Unternehmen große Sprachmodelle mit seinen eigenen Daten trainieren sollte oder nicht. Bei der Feinabstimmung handelt es sich um eine Technik, die dabei hilft, ein allgemeines, vorab trainiertes Modell für eine bestimmte Anwendung zu trainieren. Andererseits hilft die Domänenanpassung dabei, ein LLM weiter zu trainieren, um eine domänenspezifische Sprache zu verstehen. Die Domänenanpassung kann dem Modell beispielsweise helfen, medizinischen, juristischen und technischen Fachjargon zu verstehen. 

Wenn Sie also feststellen, dass die Vorhersagequalität der vorhandenen Modelle Ihren Anwendungsfall nicht angemessen erfasst oder wenn Ihre Dokumente eine domänenspezifische Sprache verwenden, die die vorhandenen domänenspezifischen Modelle wie LEGAL-BERT oder SciBERT nicht abbilden können, dann ist es am besten, die Datenannotation zu nutzen und die vortrainierten Modelle ein paar weiteren Trainingsschritten zu unterziehen. 

Proprietäre und Open-Source-Modelle

Ein Unternehmen sollte sorgfältig abwägen, ob es seine eigenen transformatorbasierten Sprachmodelle von Grund auf trainieren möchte, da dieser Prozess äußerst zeit- und ressourcenintensiv ist. Der Trainingsprozess kann Wochen oder sogar Monate dauern und erfordert umfangreiche Ressourcen wie GPUs, CPUs, RAM, Speicher und Netzwerke. Selbst wenn ein Unternehmen über ausreichend Zeit und Ressourcen verfügt, um Large Language Models (LLMs) zu trainieren, benötigt es auch das entsprechende menschliche Fachwissen, insbesondere in den Bereichen Maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP), um die Vision des Unternehmens erfolgreich umzusetzen. Zudem müssen die Trainingsdaten umfangreich und gut aufbereitet sein, um effektive Modelle zu entwickeln. Nicht zuletzt erfordert die Pflege und Wartung von LLMs einen erheblichen Aufwand, weshalb Unternehmen diese Faktoren sorgfältig berücksichtigen sollten, bevor sie den Weg des eigenen Modelltrainings einschlagen.

Eine Alternative zum eigenen Modelltraining bieten proprietäre Modelle, die von Unternehmen wie OpenAI und Google entwickelt wurden. Diese Modelle sind bereits auf großen Datenmengen trainiert und können eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen. Unternehmen haben die Möglichkeit, diese Dienste zu nutzen und die Nutzung der LLMs je nach Bedarf zu skalieren. Dadurch können sie sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren, während sie die Vorteile vorgefertigter LLMs nutzen, ohne den komplexen und ressourcenintensiven Trainingsprozess selbst durchlaufen zu müssen.

Zusätzlich zu proprietären Modellen gibt es auch Open-Source-Modelle, die eine Anpassung durch Feinabstimmung mit den spezifischen Daten eines Unternehmens ermöglichen. Diese Option führt zu maßgeschneiderten Lösungen, die besser auf die individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind. Open-Source-Modelle profitieren von einer großen Entwicklergemeinschaft, die kontinuierlich an der Verbesserung und Fehlerbehebung dieser Modelle arbeitet, was die Qualität und Funktionalität dieser LLMs ständig erhöht.

Insgesamt bieten sowohl proprietäre als auch Open-Source-Modelle einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen, selbst ohne eigenes Training. Die Wahl zwischen diesen Optionen hängt von den spezifischen Bedürfnissen, den verfügbaren Ressourcen und den Anforderungen an die Datensicherheit des Unternehmens ab. Es ist entscheidend, die Vor- und Nachteile beider Modelle sorgfältig abzuwägen, um die optimale Lösung für das eigene Unternehmen zu finden.

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

Herausforderungen beim Training eines Large Language Models

Es folgt eine tabellarische Beschreibung der Herausforderungen, denen ein Unternehmen beim Training von Large Language Models begegnen: 

Erfahren Sie, wie Explainable AI (XAI) die Entscheidungslogik hochkomplexer KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) verständlich und vertrauenswürdig macht.

LLM Explainability: Warum das „Warum“ so wichtig ist

Das Modell-Training: Ablauf und Prozess

Das folgende Beispiel bietet einen ersten Überblick über das Training von Large Language Modellen: 

1. Definition der Unternehmensziele: Sie müssen wissen, was Sie mit dem Large Language Model erreichen wollen. LLMs werden zum Beispiel erfolgreich für die Übersetzung von Sprachen, die Beantwortung von Fragen, die Erstellung von Inhalten usw. eingesetzt. Die Wahl des Anwendungsfalls auf der Grundlage der Geschäftsziele wird Ihnen helfen, Ihre Entscheidungen während des gesamten Prozesses zu treffen. 
2. Erfassen und Verarbeiten von Daten: Eine erfolgreiche LLM-Implementierung hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab, auf denen sie trainiert wird. Daher ist es eine große Verantwortung, Daten zu sammeln, die mit den Geschäftszielen und der Anwendung übereinstimmen und frei von Verzerrungen und Fehlern sind. In dieser Phase müssen auch irrelevante Informationen aus den Daten entfernt und die Daten korrekt formatiert werden. Dieser Schritt kann Tokenisierung, Normalisierung und Datenerweiterung umfassen. 
3. Auswahl eines vortrainierten Modells oder einer Architektur: Als Nächstes müssen Sie eine vortrainierte Architektur auswählen, die Ihren Geschäftszielen entspricht. Einige Beispiele sind GPT, BERT und T-5. Sie sollten entscheiden, ob Sie ein öffentlich verfügbares, vortrainiertes Modell, wie z. B. das von Hugging Face oder Google AI, oder eine benutzerdefinierte Architektur verwenden möchten. 
4. Einrichten Ihrer Trainingsumgebung: Diese Phase umfasst die Beschaffung der erforderlichen Hardware, wie z. B. leistungsstarke Grafikprozessoren oder spezialisierte KI-Beschleuniger, und Software-Tools, wie Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.
5. Abstimmung der Hyperparameter: Hyperparameter sind Einstellungen innerhalb der Architektur, die den Trainingsprozess beeinflussen. Einige Beispiele sind die Stapelgröße und die Lernrate. Um die optimale Hyperparameterkonfiguration für Ihre spezifischen Ziele zu finden, müssen Sie experimentieren.
6. Training des Modells: In dieser Phase lernt das Sprachmodell aus den Daten. Das Modell verarbeitet die Daten iterativ und passt seine internen Parameter an, um seine Fähigkeit zu verbessern, das nächste Wort vorherzusagen oder menschenähnlichen Text zu erzeugen. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und kann je nach Größe und Komplexität des Modells Tage oder Monate in Anspruch nehmen. 
7. Evaluierung und Überwachung: Es ist wichtig, die Leistung von Large Language Models auf einem separaten Datensatz, der nicht für das Training verwendet wurde, kontinuierlich zu bewerten. Messen Sie aufgabenspezifische Metriken wie Genauigkeit, BLEU-Score (für Übersetzungsaufgaben) oder ROGUE-Score (für Zusammenfassungen). Identifizieren Sie potenzielle Fehlerprobleme durch Techniken wie Protokollierung und Visualisierung. 
8. Feinabstimmung: Dies ist ein optionaler Schritt, wenn Ihre Unternehmensziele spezifisch sind. In solchen Fällen können Sie die Feinabstimmung des vortrainierten LLM auf einem kleineren, auf Ihren Bereich zugeschnittenen Datensatz vornehmen. Dieser Prozess hilft dem Modell, sich an Ihren speziellen Anwendungsfall anzupassen und die Leistung zu verbessern.
9. Einsatz: Sobald die Leistung zufriedenstellend ist, ist sie bereit für die Integration in die gewünschte Anwendung oder den gewünschten Dienst. Dies kann die Einrichtung von APIs beinhalten, die es anderen Programmen ermöglichen, mit Ihrem Sprachmodell zu interagieren. 
10. Wartung und Verbesserung: Es ist notwendig, mit den neuesten Fortschritten auf dem Gebiet auf dem Laufenden zu bleiben und zu erwägen, Ihr Modell mit neuen Daten oder verbesserten Techniken neu zu trainieren, um seine Effektivität zu erhalten und zu verbessern. 

Training von Large Language Models: Eine Frage der Ressourcen und Ziele eines Unternehmens

Large Language Models haben sich als wertvoller Aktivposten für Unternehmen in verschiedenen Bereichen erwiesen. Die Entscheidung, mit dem Training fortzufahren, sollte auf der Fähigkeit der vorhandenen Modelle basieren, den Anwendungsfall angemessen zu erfassen, sowie auf der Verfügbarkeit von Ressourcen und Fachwissen, die für den Trainingsprozess erforderlich sind. Letztendlich kann ein durchdachter Ansatz zur Training und Feinabstimmung von LLMs zur Entwicklung hocheffektiver und wirkungsvoller Sprachmodelle für Geschäftsanwendungen führen.