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Große Sprachmodelle entschlüsselt: Eine Einführung zu LLMs

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben sich als äußerst leistungsfähig erwiesen - sie haben die Grenzen der natürlichen Sprachverarbeitung neu definiert und eine neue Ära der menschenähnlichen Spracherzeugung und der Mensch-Computer-Interaktion eingeleitet.

Was sind LLMs?

Architektur: Die Intelligenz hinter LLMs

Das Herzstück jedes LLM ist seine Modellarchitektur, die in erster Linie auf einer Transformer-Architektur basiert. Dieses Design befähigt das Modell, die Bedeutung und die komplizierten Zusammenhänge zwischen Wörtern innerhalb von Sätzen durch den Mechanismus der "Aufmerksamkeit" ("Attention") zu erkennen (s. Paper "Attention is all you need"), ähnlich wie unser menschlicher Verstand Prioritäten setzt und Sprache analysiert, um Kontext und Bedeutung zu verstehen.

Modellgröße: Der entscheidende Faktor

LLMs zeichnen sich durch ihre beachtliche Größe aus, da sie Millionen oder sogar Milliarden von Parametern enthalten. Die Parameter sind die Speicherzellen des Modells, die das während des Trainings erworbene Wissen speichern. Mehr Parameter führen zu einem besseren Gedächtnis, das es dem Modell ermöglicht, kohärente, kontextuell genaue und kontextuell relevante Texte zu generieren.

Trainingsdaten: Die Wissensbasis

Trainingsdaten sind für LLMs unerlässlich. Sie bestehen aus großen Textsammlungen aus dem Internet, Büchern oder Artikeln. Die Vielfalt und der Umfang dieser Datenquelle sind entscheidend für die Vielseitigkeit und das Wissen des Modells. Dank dieser umfangreichen Datenquellen ist das Modell in der Lage, ein breites Spektrum an Sprachen, Dialekten und Themen zu verstehen, wodurch es sich bei Aufgaben wie Texterstellung, Übersetzung, Zusammenfassung und vielem mehr auszeichnen kann.

Der Trainingsprozess: Entwicklung für aufgabenoptimierte Leistung

Ein LLM von Grund auf zu trainieren ist ein zeitaufwändiger und rechenintensiver Prozess, der Wochen oder sogar Monate in Anspruch nimmt. Während dieses Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, und verfeinert nach und nach sein Verständnis von Grammatik, Kontext und Bedeutung.

Die entscheidende Anpassungsphase - das Finetuning (s. Blogartikel) - ist von grundlegender Bedeutung, um ein verantwortungsvolles Verhalten und die Einhaltung ethischer und gesellschaftlicher Standards zu gewährleisten.

Finetuning ist optional, doch für eine bestimmte nachgelagerte Aufgabe verbessert es die Anpassungsfähigkeit und den Nutzen des Modells enorm und macht Large Language Models zu wertvollen Werkzeugen für zahlreiche Anwendungen.

Sprache generieren: Ein Schritt nach dem anderen

Durch den Trainingsprozess lernt das Modell, die Fortsetzung einer Textpassage in Abhängigkeit von ihrem Anfang mit einer genauen Wahrscheinlichkeit zuzuordnen. Dies wird erreicht, indem immer das nächste zu erzeugende Wort betrachtet wird. Jedem möglichen Wort oder Teilwort - im Fachjargon Token genannt - wird eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet, dass es das nächste sein wird. Auf diese Weise einen kohärenten und aussagekräftigen Text zu erzeugen, ist jedoch nicht ganz einfach.

Nimmt man z. B. immer das nächste Token mit der höchsten Chance, schneidet man vergleichsweise schlecht ab. Stattdessen könnte man für mehr Kohärenz die gemeinsame Wahrscheinlichkeit mehrerer nachfolgender Wörter oder Phrasen betrachten. Sobald man die granulare und sequentielle Art der Generierung versteht, ist es umso bemerkenswerter, wie gut geschrieben selbst lange Antworten von LLMs geworden sind.

Beschränkungen: Mit großer Macht kommt große Verantwortung

Da die Fähigkeiten von Sprachmodellen so weit wachsen, dass sie eine nahtlose, menschenähnliche Kommunikation ermöglichen, wird die Genauigkeit der von ihnen gelieferten Informationen immer wichtiger. Leider erweist es sich als eine schwierige Aufgabe für ein LLM zu kommunizieren, wenn es die Grenzen seines Wissens erreicht hat. Dies führt oft dazu, dass das Modell selbstbewusst Fakten erfindet, ein Phänomen, das als Halluzinationen bezeichnet wird.

Außerdem ist die schiere Größe von LLMs an sich schon ein begrenzender Faktor. Es ist sehr schwierig, ein LLM lokal auf üblichen PCs zu verwenden, und in der Regel ist spezielle und teure Hardware erforderlich. Das initiale Trainieren ("Pre-Training") und damit die anfängliche Gestaltung des Tools ist Unternehmen mit großen finanziellen Ressourcen vorbehalten.

Anwendungen von LLMs

Herkömmliche NLP-Ansätze stützen sich häufig auf vordefinierte Vorlagen und Regeln, Keyword-Abgleiche und kuratierte Datensätze. LLMs hingegen haben die Fähigkeit, die Feinheiten und semantischen Beziehungen eines Textes zu verstehen. Dadurch können sie auf verschiedene Arten von Benutzeranfragen schließen und deren Bedeutung extrahieren, um spezifische und maßgeschneiderte Ergebnisse zu liefern. Werfen wir einen Blick auf typische Anwendungen.

Interaktive Werkzeuge

Chatbots

Chatbots haben sich dank LLMs von rudimentären regelbasierten Systemen zu anspruchsvolleren Gesprächsagenten entwickelt. LLM-gestützte Chatbots können ein breiteres Spektrum an Benutzereingaben verstehen und Antworten darauf generieren. Sie machen Interaktionen natürlicher, ansprechender und können sich an komplexe, dynamische Dialoge anpassen. Ihre Fähigkeit, menschenähnliche Textantworten zu verstehen und zu generieren, verbessert das Benutzererlebnis beim Kundensupport, bei virtuellen Assistenten und einer Vielzahl anderer Anwendungen.

Beantwortung von Fragen

Aufgaben zur Beantwortung von Fragen waren schon immer ein Maßstab für die Fähigkeiten von NLP. Im Vergleich zum traditionellen NLP können LLMs Fragen verstehen und beantworten, indem sie auf einen umfangreichen Wissensbestand zurückgreifen, der in den Modellgewichten gespeichert ist. Bei Retrieval Augmented Generation wird zusätzliches Wissen aus einer vorselektierten Menge von Dokumenten abgerufen, die zusammen mit der ursprünglichen Anfrage an das LLM geparst werden, um den Kontext zu erweitern. Die Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit, mit dem Text zu argumentieren, ermöglichen es LLMs, umfassende und kontextbewusste Antworten zu geben, selbst in Szenarien mit offenen Fragen.

Informationsbeschaffung

Die Informationsbeschaffung, ein Eckpfeiler von Suchmaschinen, wurde durch LLMs erheblich verbessert. Herkömmliche Suchmaschinen hatten oft Probleme mit mehrdeutigen oder kontextabhängigen Abfragen. LLMs können die Absicht des Benutzers besser interpretieren und bieten kontextabhängige Suchergebnisse. Dies führt zu einer erheblich verbesserten Benutzererfahrung, insbesondere bei komplexen oder mehrdeutigen Suchanfragen.

Generierung

Generierung von Content

Die Erstellung von Inhalten, sei es für Marketingmaterial, Produktbeschreibungen oder Nachrichtenartikel, war bisher arbeitsintensiv und zeitaufwändig. LLMs haben die Erstellung von Inhalten revolutioniert, indem sie die automatische Generierung von hochwertigem schriftlichen Material ermöglichen. Die Fähigkeit von LLMs, den Kontext, die Zielgruppe und den erforderlichen Tonfall zu verstehen, ermöglicht die Erstellung kontextbezogener und ansprechender Inhalte, die von von Menschen geschriebenen Texten kaum zu unterscheiden sind. Dies macht sie zu einem unschätzbaren Wert in Branchen, in denen Inhalte sehr gefragt sind, wie z. B. Blogging, Marketing und Nachrichtenberichterstattung. Durch diese Fähigkeit wird die Produktion von Inhalten erheblich rationalisiert und der Bedarf an manuellen Eingriffen verringert.

Generierung von Code

In der Welt der Softwareentwicklung ist die Erstellung von Code eine wichtige und oft zeitraubende Aufgabe. LLMs werden mittlerweile für die Generierung von Programmcode eingesetzt, so dass Entwickler die Programmieraufgaben teilweise in natürlicher Sprache beschreiben können und die Modelle entsprechende Codeschnipsel generieren, wobei die vorhandene Codebasis als zusätzliche Information einbezogen wird. Diese Innovation verbessert die Effizienz der Softwareentwicklung erheblich und eröffnet Nicht-Programmierern die Möglichkeit, sich an Programmieraufgaben zu beteiligen.

Zusammenfassungen

Zusammenfassen von Inhalten

Die Zusammenfassung ist seit langem eine wichtige NLP-Aufgabe, und LLMs haben diese Aufgabe wirklich neu definiert. Traditionelle NLP-Ansätze haben Schwierigkeiten, kohärente und kontextuell relevante Zusammenfassungen zu erstellen. LLMs hingegen können abstrakte Zusammenfassungen erstellen, die die wesentlichen Informationen erfassen. Ihre Fähigkeit, Text zu kontextualisieren und zu paraphrasieren, hat die Qualität von Zusammenfassungen erheblich verbessert.

Was kann dida tun?

dida als Anbieter von individueller Prozessautomatisierungssoftware ist darauf spezialisiert, maßgeschneiderte und kundenspezifische Anwendungen mit modernsten Methoden aus dem Bereich Machine Learning zu entwickeln. Das bedeutet, dass dida gemeinsam mit dem Kunden die Bedürfnisse und Anforderungen des Anwendungsfalls erörtert, um die am besten geeignete Automatisierungslösung zu implementieren und in bestehende Workflows und IT-Infrastrukturen zu integrieren.

Die oben genannten Anwendungen erfordern typischerweise ein erfahrenes Software-Engineering, um sie in dem Sinne anzupassen, dass das LLM kundenspezifisches Domänenwissen einbezieht. dida ist Experte für das Finetuning von Sprachmodellen auf kundenspezifischen Daten und die Entwicklung von Inferenzstrategien, um die Fähigkeit des Modells zu verbessern, domänenspezifischen Text zu generieren. Dies ermöglicht es, das Potential von LLMs für industrielle Anwendungen zu nutzen und gleichzeitig das Problem von Ungenauigkeiten und Halluzinationen zu minimieren.

LLMs benötigen aufgrund der großen Anzahl von Parametern viel Speicherplatz. Dies stellt eine Herausforderung für das ordnungsgemäße Hosting dieser Modelle auf gewöhnlichen Servern dar. Dies könnte jedoch wünschenswert sein, da die Verwendung von Modellen wie ChatGPT die gemeinsame Nutzung interner Unternehmensdaten mit Dritten erfordert. Das Hosten eigener Modelle bedeutet, dass die optimierten Modelle dem Kunden gehören und dass keine Daten an nicht vertrauenswürdige Stellen geschickt werden. Der ML-Betrieb (MLOps), einschließlich Bereitstellung, Wartung und Überwachung, ist ein kritischer Teil der Einführung von ML-Modellen in die Produktion. dida ist zuverlässiger Partner bei der Umwandlung modernster ML-Techniken in produktive industrielle Anwendungen und kümmert sich um den gesamten MLOps-Lebenszyklus.