Large Language Model (LLM)
Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Ein Large Language Model ist ein fortschrittliches KI-System, das auf enormen Textdatenmengen trainiert wurde und menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und generieren kann. Diese Modelle nutzen Deep-Learning-Techniken und verfügen über Milliarden von Parametern, wodurch sie eine breite Palette sprachbezogener Aufgaben ohne spezielle Anpassungen bewältigen können.
LLMs basieren auf der Transformer-Architektur, die 2017 eingeführt wurde und es ermöglicht, längere Textsequenzen parallel zu verarbeiten. Diese neuronalen Netzwerke bestehen aus Encoder- und Decoder-Komponenten mit Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die Bedeutungen aus Textsequenzen extrahieren und Beziehungen zwischen Wörtern verstehen.
Wie funktionieren Large Language Models?
LLMs arbeiten durch Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz basierend auf dem Kontext der vorherigen Wörter. Der Trainingsprozess gliedert sich in mehrere Phasen:
Vortraining: Die Modelle werden mit unüberwachtem Lernen auf riesigen Textdatenmengen trainiert, oft Petabytes an Daten von Quellen wie Wikipedia, GitHub oder dem Common Crawl mit über 50 Milliarden Webseiten. Während dieser Phase lernen die Modelle Sprachmuster, Grammatik und Beziehungen zwischen Konzepten.
Fine-Tuning: Zur Optimierung für spezifische Aufgaben werden die Modelle mit gelabelten Daten nachtrainiert. Alternativ kann Prompt-Tuning durch Few-Shot- oder Zero-Shot-Prompting erfolgen, wobei das Modell durch Beispiele oder klare Anweisungen lernt.
Selbstaufmerksamkeitsmechanismus: Die Transformer-Architektur verwendet Gewichtungen, um die Relevanz verschiedener Tokens zu bewerten und Beziehungen im Text zu verstehen.
Welche Anwendungsbereiche haben LLMs?
LLMs revolutionieren verschiedene Branchen durch ihre vielseitigen Einsatzmöglichkeiten. Die wichtigsten Anwendungsbereiche umfassen:
Content-Erstellung: LLMs generieren Artikel, Berichte, kreative Texte und sogar Programmcode, wodurch Autoren und Entwickler bei mechanischen Schreibaufgaben entlastet werden.
Kundenservice: Chatbots und Conversational AI bieten rund um die Uhr personalisierten Support, verstehen Kontext und Sentiment und eskalieren komplexe Anfragen automatisch.
Sprachübersetzung: LLMs übersetzen nicht nur Texte, sondern berücksichtigen kulturelle Nuancen für kontextuell angemessene Lokalisierung.
Datenanalyse: In der Audiodatenanalyse erstellen LLMs Zusammenfassungen von Meetings, extrahieren Schlüsselpunkte und beantworten Fragen zu Aufzeichnungen.
Bildung und Training: Personalisierte Lerninhalte, Tutoring-Systeme und adaptive Übungen unterstützen individuelles Lernen.
Welche Vorteile bieten Large Language Models?
LLMs zeichnen sich durch ihre außergewöhnliche Flexibilität und Anpassungsfähigkeit aus. Ein einzelnes Modell kann völlig unterschiedliche Aufgaben wie Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen, Sprachen übersetzen und Sätze vervollständigen.
Effizienz und Skalierbarkeit stellen weitere Hauptvorteile dar. LLMs automatisieren datenanalytische Aufgaben, reduzieren manuellen Aufwand und können große Datenvolumen verarbeiten. Ihre mehrsprachigen Fähigkeiten fördern globale Kommunikation und Informationszugang.
Kontinuierliche Verbesserung erfolgt durch In-Context-Learning, wobei LLMs aus wenigen Beispielen lernen, ohne zusätzliche Parameter zu benötigen. Die Modellleistung steigt mit mehr Daten und Parametern kontinuierlich an.
Anpassungsflexibilität ermöglicht es Unternehmen, LLMs durch zusätzliches Training und Fine-Tuning an spezifische Anforderungen anzupassen.
Welche Herausforderungen und Limitationen bestehen?
Halluzinationen gehören zu den bedeutendsten Problemen von LLMs. Modelle können faktisch falsche oder erfundene Informationen mit hoher Überzeugung präsentieren, was besonders in medizinischen, rechtlichen oder sicherheitskritischen Anwendungen problematisch ist.
Rechenintensive Anforderungen stellen erhebliche Barrieren dar. Das Training großer Modelle erfordert hunderte GPU-Jahre und kostet mehrere Millionen Dollar. Diese hohen Kosten beschränken den Zugang auf wenige Organisationen mit entsprechenden Ressourcen.
Bias und Vorurteile entstehen durch verzerrte Trainingsdaten. Studien zeigen, dass große Sprachmodelle bei politisch aufgeladenen Themen in 19% der Fälle voreingenommene Texte produzieren.
Begrenzte Aktualität resultiert aus statischen Trainingsdaten. LLMs kennen keine Ereignisse nach ihrem Trainingsstichtag und können veraltete Informationen liefern.
Eingeschränktes Langzeitgedächtnis bedeutet, dass jede Sitzung mit einem leeren Zustand beginnt, es sei denn, vorherige Kontexte werden explizit bereitgestellt.
Welche technischen Spezifikationen definieren LLMs?
Die Größe von LLMs wird typischerweise in Parametern gemessen, wobei „groß“ meist mindestens eine Milliarde Parameter bedeutet. Parameter sind die während des Trainings erlernten Gewichtungen zur Vorhersage des nächsten Tokens.
Bekannte Beispiele umfassen Modelle mit 110 Millionen Parametern bis hin zu Systemen mit bis zu 340 Milliarden Parametern. Einige der größten verfügbaren Modelle verfügen über 175 bis 178 Milliarden Parameter.
Token-Limits beschränken die gleichzeitig verarbeitbare Textmenge. Moderne Modelle können bis zu 100.000 Tokens pro Prompt verarbeiten, was hunderten Seiten technischer Dokumentation entspricht.
Häufig gestellte Fragen zum LLMs
Was unterscheidet LLMs von herkömmlichen Sprachmodellen?
LLMs verarbeiten exponentiell größere Datenmengen und verfügen über deutlich mehr Parameter als traditionelle Sprachmodelle, wodurch sie komplexere Sprachaufgaben ohne spezifische Anpassungen bewältigen können.
Können LLMs in Echtzeit lernen?
LLMs demonstrieren In-Context-Learning, wobei sie aus wenigen Beispielen im aktuellen Prompt lernen, ohne ihre grundlegenden Parameter zu ändern.
Wie sicher sind LLMs vor Manipulation?
LLMs sind anfällig für Prompt-Hacking, wobei geschickt formulierte Eingaben das System dazu bringen können, unangemessene oder schädliche Inhalte zu generieren.
Welche Branchen profitieren am meisten von LLMs?
Technologie, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Bildung, Einzelhandel und Medien nutzen LLMs für verschiedene Anwendungen von Automatisierung bis hin zu personalisierten Dienstleistungen.
Wie entwickelt sich die LLM-Technologie weiter?
LLMs entwickeln sich durch größere Modelle, bessere Trainingsmethoden und spezialisierte Anwendungen kontinuierlich weiter, wobei Foundation Models als Basis für multiple Anwendungsfälle dienen.
Verwandte Begriffe:
- Transformer-Architektur
- Natural Language Processing
- Generative KI
- Foundation Models
- Parameter
- Token
- Fine-Tuning
- Prompt Engineering
- Selbstaufmerksamkeit
- Deep Learning
Ein Large Language Model, kurz LLM (englisch, vereinzelt übertragen großes Sprachmodell), ist ein Sprachmodell, das sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung auszeichnet. Es handelt sich um ein computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das statistische Wort- und Satzfolge-Beziehungen aus einer Vielzahl von Textdokumenten durch einen rechenintensiven Trainingsprozess erlernt hat. Für die mathematische Beschreibung siehe Sprachmodell.
Große Sprachmodelle erlangen diese Fähigkeiten durch die Verwendung gigantischer Datenmengen, um während des Trainings riesige Mengen von Parametern zu lernen. Dabei verbrauchen sie extrem viel Rechenressourcen. Große Sprachmodelle sind im weiteren Sinne künstliche neuronale Netze und werden (a priori) entweder durch selbstüberwachtes Lernen oder halbüberwachte Lernmethoden trainiert. Stand 2024 werden meistens Transformer als Netzwerkarchitektur gewählt.
Große Sprachmodelle arbeiten als selbstanpassende Sprachmodelle, die „verschiedene Aufgaben in natürlicher Sprache ausführen können, z. B. das Zusammenfassen, Übersetzen, Vorhersagen und Erstellen von Texten, indem sie einen Eingabetext nehmen und wiederholt das nächste Token oder Wort vorhersagen“. Bis 2020 bestand die einzige Möglichkeit, ein Modell an bestimmte Aufgaben anzupassen, in der Feinabstimmung. Größere Modelle, wie z. B. das inzwischen populäre GPT-3, wurden jedoch so konzipiert, dass sie mit Hilfe von Prompt Engineering ähnliche Ergebnisse erzielen können. Zusätzlich zu der Fähigkeit, Kenntnisse über Syntax, Semantik und „Ontologie“ in menschlichen Sprachkorpora zu erwerben, wird angenommen, dass große Sprachmodelle auch in der Lage sind, Ungenauigkeiten und Verzerrungen in den Korpora zu erfassen.
LLMs werden beispielsweise bei Open Assistant, ChatGPT, Ernie Bot und Grok eingesetzt. Einige große Sprachmodelle sind die GPT-Modellreihe von OpenAI (z. B. GPT-3.5 und GPT-4, die in ChatGPT und Microsoft Copilot verwendet werden), Googles PaLM, Gemini und Gemma 2, Metas LLaMA-Familie von Open-Source-Modellen, Anthropics Claude und X.AIs Grok-1. Daneben gibt es auch leistungsfähige LLMs chinesischer Firmen wie diejenigen von Alibaba, Deepseek, 01 AI und Zhipu AI.