Neueste Entwicklungen in der Welt von Natural Language Processing: Ein Vergleich verschiedener Sprachmodelle

Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es darum, Computer so zu programmieren, dass sie menschliche Sprache in Form von Text, Sprache oder Bildern verstehen und interpretieren können. Wenn Sie eine ausführliche Erklärung von NLP lesen möchten, bevor Sie in diesen Artikel eintauchen, können Sie dies in unserem Blog-Eintrag zur Frage "Was ist NLP?" tun.

Sprachmodelle sind eine Implementierung von Natural Language Processing. Basierend auf dem vorherigen Eintrag verwenden Sprachmodelle maschinelles Lernen, um das wahrscheinlichste nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Anhand großer Textdatensätze trainiert, können Sprachmodelle die Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen in der Sprache lernen. Sie können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, z. B. für die Textproduktion, die Spracherkennung, die maschinelle Übersetzung und die optische Zeichenerkennung.

Sprachmodelle haben den Bereich des NLP revolutioniert. Dieser Abschnitt gibt einen kurzen Überblick über den Zweck, die Entwicklung, die Anwendungen und die Vorteile einiger Modelle. Wir werden uns mit Modellen wie BERT, GPT und Luminous befassen.

Zweck

Der im Mai 2020 von OpenAI veröffentlichte GPT-3 oder "Generative Pretrained Transformer" und insbesondere seine fein abgestimmte Variante namens "ChatGPT" beeindruckten die Welt. Die Hauptanwendung von GPT-3 ist die Generierung umfangreicher und menschenähnlicher Textantworten mit nur einer kleinen Textmenge als Eingabe. Die Qualität und Genauigkeit der vom GPT-3-Modell gelieferten Ausgabe ist so hoch, dass es sehr schwierig ist, festzustellen, ob ein Text von einem Menschen geschrieben wurde oder nicht. Es ist auch in der Lage, andere Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu erfüllen, von der Textzusammenfassung bis hin zur Generierung von Programmiercode.

Entwicklung

GPT-3 wurde unter Verwendung der Transformer-Architektur entwickelt, die sich auf das "T" in "GPT" bezieht. Die Transformer-Architektur ist eine neuronale Netzstruktur, die Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit anwendet, um Eingabesequenzen zu verarbeiten und zu verknüpfen. Für das Training von GPT-3 wurden rund 45 TB an Textdaten aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Büchern und Webtexten verwendet, was zu Entwicklungskosten von sage und schreibe 4,6 Millionen Dollar führte. Um genau zu sein, wurden diese Datensätze zum Trainieren des Modells verwendet:

• Common Crawl: Petabytes an Daten, die in acht Jahren Web-Crawling gesammelt wurden: Metadatenextrakte, Textextrakte mit leichter Filterung und Rohdaten von Webseiten 

• WebText2: Text aller Webseiten, auf die von Reddit-Beiträgen mit mehr als 3 Upvotes verlinkt wurde

• Books1 und Books2: internetbasierte Buchkorpora

• Wikipedia: englische Seiten der Enzyklopädie

Das Vortraining wurde zunächst mit kleineren Modellen (GPT-1, GPT-2) durchgeführt. Das Training der einzelnen Modelle wurde mit zunehmender Datenmenge und komplexeren Architekturen immer detaillierter. Dies führte zu erheblichen Leistungsverbesserungen von Modell zu Modell. Der anfängliche Trainingsprozess erfolgte dann durch unüberwachtes Lernen, d. h. das Sprachmodell wurde darauf trainiert, das nächste Wort eines bestimmten Satzes vorherzusagen.

Anwendungen

GPT-3 kann für eine breite Palette von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden, wie z. B:

• Erstellung von Inhalten: Die Textproduktion von GPT-3 ist in der Lage, ein breites Spektrum an Themen abzudecken. Da die Textausgabe fast nicht von menschlichem Text zu unterscheiden ist, wird es häufig für die Erstellung von Inhalten, Journalismus und Werbetexten verwendet. 

• Sprachübersetzung: GPT-3 ist in der Lage, Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, was für die Übersetzung von Websites und Kommunikationstools genutzt wird.

• Virtuelle Assistenten und Chatbots: Da GPT-3 in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen, wird es zur Erstellung intelligenter Chatbots verwendet, die den Nutzern auf unterhaltsame Weise antworten können.

• Stimmungsanalyse: Dank seines unüberwachten Lernens aus umfangreichen Textdaten ist GPT-3 in der Lage, die Stimmung eines Textes zu analysieren. Dies macht es nützlich für Anwendungen wie Markenüberwachung, Social-Media-Analyse und Aktienhandel.

• Beantwortung von Fragen: Durch das Verstehen des Kontexts und der Bedeutung einer Frage ist GPT-3 in der Lage, präzise Antworten zu geben.

• Personalisierung: Das Modell ist in der Lage, Empfehlungen und personalisierte Inhalte zu erstellen, die auf dem Verhalten und den Vorlieben des Nutzers basieren.

• Medizinische Diagnose: Durch die Analyse medizinischer Daten kann GPT-3 bei der Diagnose und bei Behandlungsempfehlungen helfen.

Vorteile

GPT-3 ist in der Lage, große Textmengen in relativ kurzer Zeit zu erstellen, was die Produktion von textbasierten Inhalten effizient, schnell und einfach macht. Darüber hinaus ist die Genauigkeit des Sprachmodells sehr hoch, da GPT-3 auf einer großen Menge von Textdaten trainiert wurde. Außerdem trainiert OpenAI GPT-3 kontinuierlich. Da es mit immer mehr Daten konfrontiert wird, kann GPT-3 mit der Zeit lernen und sich verbessern, was dazu führt, dass es immer auf dem neuesten Stand der Sprachverwendungsmuster ist und präziser wird.

Zweck

BERT ist die Abkürzung für "Bidirectional Encoder Representations from Transformers", die von Google im Oktober 2018 veröffentlicht wurde. Das Sprachmodell kann die Leistung von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verbessern, da es sich um ein vortrainiertes Sprachmodell handelt, das für bestimmte Aufgaben fein abgestimmt werden kann. Es ist ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug für NLP-Programmierer, das auch bei begrenzter Trainingszeit und begrenzten Daten eine hochmoderne Leistung ermöglicht.

Entwicklung

Das BERT-Modell wurde ebenfalls auf der Transformer-Architektur entwickelt. Die wichtigste Innovation des BERT-Modells ist sein bidirektionaler Trainingsansatz. Dadurch kann das Modell bei seinen Vorhersagen den gesamten Kontext berücksichtigen, im Gegensatz zu früheren NLP-Modellen, die nur die Wörter berücksichtigten, die vor dem Zielwort standen. BERT wurde mit einer riesigen Menge an Textdaten trainiert - einschließlich des gesamten Wikipedia-Datensatzes und des BookCorpus-Datensatzes, der mehr als 800 Millionen Wörter enthält. Das Vortraining des Sprachmodells fand gleichzeitig mit zwei Aufgaben statt:

Anwendungen

• Sprachübersetzung: Das BERT-Modell wurde als vortrainiertes Modell für die maschinelle Übersetzung verwendet. Um die Präzision und Qualität der Übersetzung zu verbessern, kann das Modell auf ein bestimmtes Sprachpaar abgestimmt werden. 

• Google-Suche: Da BERT ein von Google entwickeltes Sprachmodell ist, wird es verwendet, um die Relevanz und Genauigkeit der Google-Suchergebnisse zu verbessern. 

• Textklassifizierung: Dieses Sprachmodell ist in der Lage, Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, z. B. Spam oder nicht Spam. 

• Textvorhersage: Das MLM-Vortraining von BERT kann für die Textvorhersage genutzt werden. Aufgrund seiner Feinabstimmungsmöglichkeiten kann es für diese Aufgabe angepasst werden. 

• Beantwortung von Fragen: BERT verbessert die Genauigkeit von Frage-Antwort-Systemen, da das Modell durch sein Training in der Lage ist, eine präzise Antwort aus einem gegebenen Kontext zu geben. Wenn Sie mehr darüber lesen möchten, haben wir auch einen Blogeintrag über die Beantwortung von Fragen mit BERT erstellt.

• Stimmungsanalyse: Das Sprachmodell ist in der Lage, Textstimmungen in die Kategorien positiv, neutral und negativ zu klassifizieren. 

Vorteile

Die Möglichkeit der Feinabstimmung von BERT für eine breite Palette von Aufgaben macht es zu einem wirklich leistungsstarken und flexiblen Werkzeug. Das Training auf einem großen Datenkorpus erleichtert die Verwendung des Modells für bestimmte Aufgaben. Ein weiterer Vorteil dieses Sprachmodells sind die häufigen Aktualisierungen, die eine hervorragende Genauigkeit ermöglichen. Außerdem hat BERT eine extrem hohe Verfügbarkeit: Es ist in mehr als 100 Sprachen verfügbar und vortrainiert, was es zu einer praktikablen Option für nicht-englische Projekte macht.

Zweck

Luminous wurde im April 2022 von der deutschen KI-Firma Aleph Alpha auf den Markt gebracht und ist der Oberbegriff für eine Familie von großen Sprachmodellen. Im Folgenden beziehe ich mich auf "Luminous-supreme", das leistungsfähigste Modell der Familie. Es soll dazu beitragen, Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache effizienter und fortschrittlicher zu gestalten, insbesondere im Bereich der konversationellen KI. Der Haupteinsatzbereich ist die Verarbeitung und Produktion von menschlichem Text, wobei menschenähnliche Antworten nachgeahmt werden. Auch wenn Luminous weniger populär ist als die GPT-Familie und BERT, ist es das erste Sprachmodell aus Europa, das mit den weltweit führenden Modellen konkurrieren kann.

Entwicklung

Das Luminous-Sprachmodell wurde in fünf verschiedenen Sprachen trainiert: Spanisch, Englisch, Deutsch, Italienisch und Französisch. Da Aleph Alpha ein privates Unternehmen ist, sind tiefere Einblicke in die Entwicklung leider nicht öffentlich zugänglich.  

Anwendungen

• Virtuelle Assistenten: Luminous kann für die Erstellung von virtuellen Assistenten verwendet werden, die in der Lage sind, Benutzeranfragen zu verstehen und zu beantworten. Dies ermöglicht eine personalisierte und effiziente Erfahrung für den Nutzer. 

• Stimmungsanalyse: Wie andere Sprachmodelle kann auch Luminous für die Stimmungsanalyse verwendet werden. Es ist in der Lage, die Emotionen und den Ton eines Textes zu analysieren, um die Gefühle der Menschen zu einem bestimmten Thema zu verstehen. 

• Übersetzung: Luminous ist ein Sprachmodell, das für die maschinelle Übersetzung verwendet werden kann, wodurch die automatische Übersetzung von Texten möglich wird.

• Chatbots: Durch die Unterstützung von Chatbots kann Luminous auch für die Automatisierung von Kundendienstprozessen und anderen Konversationen eingesetzt werden.

Vorteile

Im Gegensatz zu GPT-3 und BERT ist Luminous in der Lage, mit Bildern zu arbeiten. Es kann für verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache angepasst werden, was es zu einem vielseitigen Werkzeug macht. Ein weiterer Vorteil ist die Geschwindigkeit, die im Vergleich zu Konkurrenzmodellen doppelt so hoch ist, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet, wie Sie in der Grafik unten sehen können. Darüber hinaus ist Luminous darauf ausgelegt, eine natürliche Sprache mit menschenähnlichen Antworten zu verstehen und zu erstellen, was es extrem genau macht. Und schließlich gewährleistet das Luminous-Modell die Sicherheit der Nutzerdaten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie CCPA und GDPR machen es zu einer praktikablen, zuverlässigen und vertrauenswürdigen Option, die sich gut für Unternehmen eignet, die mit sensiblen Daten umgehen.

Zweck

Zu guter Letzt sei noch der Nachfolger des berühmten GPT-3-Sprachmodells, das GPT-4, erwähnt. Das am 14. März 2023 auf den Markt gebrachte Modell hat den gleichen Zweck wie seine Vorgänger (GPT-3), während Leistung und Fähigkeiten erheblich verbessert wurden. Seine Entwicklungskosten beliefen sich auf etwa 100 Millionen Dollar, und es ist derzeit das fortschrittlichste Sprachmodell von OpenAI.

Entwicklung

Leider gibt es nicht viel über die Entwicklung von GPT-4 zu sagen, da OpenAI keine detaillierten Angaben dazu gemacht hat. Laut dem technischen Bericht, der mit der Einführung von GPT-4 herausgegeben wurde, waren "die Wettbewerbslandschaft und die Sicherheitsimplikationen von groß angelegten Modellen" die Gründe, warum technische Details wie die Modellgröße, die Architektur und die Hardware, die während des Trainings von GPT-4 verwendet wurde, darin nicht erwähnt wurden. Während diese Punkte ausgeklammert wurden, wird beschrieben, dass das Modell mithilfe von überwachtem Lernen auf einem riesigen Datensatz trainiert wurde, gefolgt von verstärktem Lernen, das sowohl KI als auch menschliches Feedback nutzt.

Anwendungen

• Betrug bei Finanztransaktionen:  Durch die Analyse von Finanzdaten ist GPT-4 in der Lage, Muster zu erkennen und betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

• Erstellung von Inhalten: Von Blogbeiträgen bis hin zu Büchern - GPT-4 kann qualitativ hochwertige Inhalte erstellen, die nahezu identisch mit von Menschen geschriebenen Texten sind.

• Bereitstellung von Programmiercode: GPT-4 kann mit genaueren Vorschlägen bei der Programmierung helfen und ist in der Lage, große Teile des Codes zu schreiben. 

• Erweiterte virtuelle Assistenten und Chatbots: Wie GPT-3 ist auch GPT-4 in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen. Aufgrund seiner verbesserten Leistung und Geschwindigkeit kann er für die Entwicklung anspruchsvollerer KI-gestützter Chatbots verwendet werden, die in der Lage sind, genauer auf Benutzeranfragen zu reagieren. Diese können in Branchen wie dem Kundendienst und dem Bildungswesen eingesetzt werden.

• Bilderkennung: Aufgrund seiner Fähigkeit, Bilder zu erkennen, kann GPT-4 die visuelle Zugänglichkeit verbessern. 

• Forschung: Mit dem GPT-4 können große Mengen akademischer Literatur gesichtet werden, so dass Forscher Trends und wichtige Erkenntnisse schnell zusammenfassen können. 

Vorteile

Im Gegensatz zu GPT-3 kann GPT-4 sowohl mit Text als auch mit Bildern arbeiten. Aufgrund der größeren Anzahl von Parametern verfügt es über eine verbesserte Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. GPT-4 verfügt über ein erweitertes Verständnis von Kontext, Syntax und Semantik und kann daher kohärentere und angemessenere Antworten liefern. Die hohe Anzahl von Parametern führt auch zu einer höheren Wiedergabetreue und einer Verringerung der Fehlerquote. 

Die Entwicklung von Sprachmodellen und NLP ist unaufhaltsam und schnell, und es werden erhebliche Verbesserungen und neue Entwicklungen versprochen. Im Folgenden gebe ich einen Ausblick auf die Situation des NLP-Marktes sowie auf die Chancen und Herausforderungen, denen sich NLP in den kommenden Jahren stellen wird. 

Die Situation auf dem NLP-Markt

Laut dem Bericht von Markets & Markets werden die Investitionen in den NLP-Markt weiterhin mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 25 % wachsen. Darin heißt es, dass der NLP-Markt, der im Jahr 2022 etwa 16 Milliarden US-Dollar betrug, bis 2027 voraussichtlich 50 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Diese beeindruckende CAGR ist hauptsächlich auf drei Faktoren zurückzuführen: 

Fortschritte bei den Technologien des maschinellen Lernens 

Die Modellgröße von NLP-Systemen nimmt ständig zu, da die Hersteller von KI-Chips Prozessoren entwickeln, die mehr Parameter verarbeiten können. Je leistungsfähiger die Chips sind, desto mehr menschenähnliche Interaktionen können von NLP-Modellen durchgeführt werden. Im Jahr 2018 konnten Modelle wie "ELMo" zum Beispiel rund 100 Millionen Parameter trainieren. Das größte Modell, der Megatron-Turing NLG, ist in der Lage, 530 Milliarden Parameter zu trainieren. 

Verbesserte Verfügbarkeit und Qualität der Daten

Ein weiterer Faktor, der die Fähigkeiten von NLP-Systemen verbessert, ist die exponentiell wachsende Verfügbarkeit von Daten, die Sie in der Grafik sehen können. Um diese Daten richtig zu nutzen, können Beschriftungstools die Qualität der Trainingsdaten verbessern. Die Verbesserung von Text- und Audio-Annotationstools ist ebenfalls ein Grund für das Wachstum des NLP-Marktes.

Kundenerwartungen

Eine Studie von Accenture hat ergeben, dass 75 % aller CEOs ihre Verfahren zur Verwaltung von Kundenbeziehungen ändern wollen, um mit den sich ändernden Kundenbedürfnissen Schritt zu halten. Da die Kunden schnelle Interaktionen mit den Marken erwarten, wird die Implementierung von NLP-Modellen eine Notwendigkeit sein, um Kundenbeziehungen zu verwalten.

Wie wir oben gesehen haben, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache ein sich schnell entwickelnder und wachsender Bereich, der in den kommenden Jahren noch mehr Potenzial freisetzen wird. In diesem Sinne werde ich drei wichtige Möglichkeiten und Trends des NLP umreißen und erläutern

Stimmungsanalyse

In der Verbesserung der Stimmungsanalyse durch NLP liegt ein großes Potenzial. Unternehmen könnten durch die Analyse von Online-Inhalten, z. B. in sozialen Medien, sehr wertvolle Einblicke in die Kundenstimmung gewinnen. Diese Informationen können sie dann nutzen, um ihre Dienstleistungen und Produkte zu verbessern.

Maschinelle Übersetzung

Obwohl die maschinelle Übersetzung in verschiedenen Anwendungen wie DeepL oder Google Translate bereits weit verbreitet ist, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit den Fortschritten der NLP-Technologie können wir in Zukunft noch genauere und differenziertere Übersetzungen erwarten.

Konversationelle KI

Konversationelle KI ist die Anwendung von NLP, die das größte Potenzial hat. Es gibt bereits virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa, die verstehen können, was wir sagen, aber nicht, was wir meinen. Für die Zukunft von NLP können wir erwarten, dass sich das ändert und fortschrittlichere und personalisierte Konversationssysteme entstehen, die auch die Bedeutung der natürlichen Sprache verstehen können. Dies wird zu genaueren und relevanteren Antworten führen. 

Während die Möglichkeiten von NLP eine glänzende Zukunft versprechen und in der Tat beeindruckend sind, müssen auch die Herausforderungen, die mit diesen Möglichkeiten einhergehen, in Betracht gezogen werden. Im Zuge der massiven Entwicklung steht NLP vor großen Herausforderungen:

Datenschutz

Wie bereits erwähnt, benötigen Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache große Mengen an Daten, um richtig trainiert zu werden, was der Schlüssel zur Verbesserung dieser Modelle ist. Die Sammlung und Nutzung dieser Daten kann jedoch echte und berechtigte Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen. Daher muss der Datenschutz stärker in den Mittelpunkt gerückt werden. Dies kann durch die Einführung neuer Vorschriften und die Entwicklung von Praktiken zum Schutz der Daten der Nutzer geschehen.

Erklärbarkeit

Die zunehmende Komplexität von NLP-Modellen macht es schwieriger, zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen kommen. Die Entwickler müssen sich darauf konzentrieren, Modelle zu erstellen, die verständlich sind, so dass der Weg, auf dem diese Modelle zu einer bestimmten Entscheidung führen, klar ist.

Voreingenommenheit

Eine weitere große Herausforderung bei der Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Voreingenommenheit der Modelle. Wenn sie sich unfair verhalten oder gegenüber bestimmten Bevölkerungsgruppen voreingenommen sind, kann dies zu diskriminierenden Ergebnissen führen. Um dies zu verhindern, müssen sich NLP-Entwickler in Zukunft darauf konzentrieren, faire und unvoreingenommene Modelle zu entwickeln.

Wie aus dem Vergleich hervorgeht, eignen sich die verschiedenen Sprachmodelle im Grunde alle für die gleichen Anwendungen, wobei die wirklichen Unterschiede in der Leistung, Effizienz, Genauigkeit und Qualität der Antworten liegen. Neuere Modelle wie GPT-4 sind wesentlich leistungsfähiger als ältere Modelle, was auf neue Technologien zurückzuführen ist, die eine Verbesserung der Trainingsqualität ermöglichen, sowie auf die Verwendung von wesentlich mehr Daten zum Trainieren neuer Modelle. Wir haben gesehen, dass frühere Modelle zwar sehr viel zur Entwicklung von Sprachmodellen beigetragen haben, neuere Modelle jedoch noch fortschrittlichere Verstehens- und Generierungsfähigkeiten versprechen, was den raschen Fortschritt im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verdeutlicht. 

All diese Durchbrüche verdeutlichen jedoch auch die entscheidenden Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert sind: Ethische Erwägungen, Datenschutz und die Erklärbarkeit von Sprachmodellen sind Themen, die immer gut durchdacht und beachtet werden müssen. Das enorme positive Potenzial von KI, NLP und Sprachmodellen ist nur schwer vorstellbar, und das gilt auch für die negativen Aspekte.