Large Language Model
Was ist ein Large Language Model?
Ein Large Language Model (LLM) ist eine fortschrittliche KI-Technologie, die sich auf das Verstehen und Analysieren von Text konzentriert. Es ist genauer als herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens, weil es die Komplexität der natürlichen Sprache erfassen kann. Um dies zu erreichen, benötigen LLMs eine Menge Trainingsdaten, wie Bücher und Artikel, um zu lernen, wie Sprache funktioniert. Sie können aussagekräftige Antworten generieren und durch die Verarbeitung großer Textmengen wertvolle Erkenntnisse liefern. LLMs sind für Übersetzungs-, Frage-Antwort- und Textvervollständigungsaufgaben sehr begehrt. Mit weiteren Fortschritten können wir in Zukunft noch leistungsfähigere Sprachmodelle erwarten.
Wie läuft das Training von Large Language Models (LLMs) ab?
Der Prozess des Trainings von Large Language Models (LLMs) umfasst mehrere Schritte:
- Datenerfassung: Sammeln einer Vielzahl von Textdaten aus verschiedenen Quellen.
- Vorverarbeitung: Bereinigung und Standardisierung der gesammelten Textdaten.
- Tokenisierung: Unterteilung des vorverarbeiteten Textes in kleinere Einheiten, die Token genannt werden.
- Auswahl der Architektur: Wählen Sie eine geeignete Deep-Learning-Architektur, beispielsweise ein Transformer-Modell.
- Training: Der eigentliche Trainingsprozess, um das Modell zum Lernen der Daten zu bringen.
- Verbesserung der Ergebnisse: Optimierung des Modells durch Anpassungen und Feinabstimmung.
- Bewertung: Bewertung der Ergebnisse und der Genauigkeit des Modells.
- Bereitstellung: Bereitstellung des Modells auf einem Live-System zur Verwendung.
Wie werden LLMs verwendet?
Eines der beliebtesten Einsatzgebiete von Large Language Models liegt im Verstehen natürlicher Sprache. Ein Modell kann darauf trainiert werden, die Grammatik, Bedeutung und Absicht eines Satzes aus einem Korpus oder einer Wortfolge zu erkennen. Mit dieser Technologie kann man natürliche Dialoge verstehen und sogar Sprachen übersetzen.
Eine weitere Anwendung für Sprachmodelle ist die Stimmungsanalyse. Mit dieser Technik kann ein Modell die Stimmung von internem Text, wie beispielsweise Kundenrezensionen, verstehen und sogar komplexe Themen und Debatten erkennen.
Large Language Models können auch für die Texterstellung verwendet werden. Ein KI-basiertes Modell kann so trainiert werden, dass es Sätze aus einem gegebenen Kontext generiert. Diese Technologie kann Menschen dabei helfen, ihre Konversationsfähigkeiten in natürlicher Sprache zu verbessern oder sogar ganze Essays, Kurzgeschichten und Blogeinträge zu erstellen.
Schließlich können Large Language Models auch zur Zusammenfassung und Beschaffung von Informationen verwendet werden. KI-basierte Modelle können aussagekräftige Informationen aus umfangreichen Textdokumenten extrahieren und sie in kürzere, leichter verständliche Zusammenfassungen umschreiben.
Welche Vorteile bieten LLMs?
- Erweiterte NLP-Funktionen: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat die Fähigkeit von KI-Maschinen revolutioniert, menschliche Texte und gesprochene Worte zu verstehen und zu interpretieren. Mit dem Aufkommen von Sprachlernmodellen (LLMs) wie GPT-3.5, ChatGPT und BARD sind KI-basierte Tools beim Verstehen menschlicher Sprache effizienter geworden. Dies hat ihre Fähigkeit, Gespräche zu führen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, drastisch verbessert.
- Verbesserte generative Funktionen: Die generative Fähigkeit von LLMs hat die Konversationsfähigkeit von KI-Maschinen verbessert. Die Modelle analysieren riesige Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die sie in die Lage versetzen, effektiv mit Menschen zu interagieren und genaues Feedback zu gegebenen Aufforderungen zu geben. Dieses Potenzial der LLMs hat die Aufmerksamkeit der Branchenführer auf sich gezogen.
- Gesteigerte Effizienz: Die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen, macht LLMs ideal für die Erledigung mühsamer oder zeitraubender Aufgaben. Finanzfachleute können beispielsweise Finanztransaktionen und Datenverarbeitung mithilfe von LLMs automatisieren und so den manuellen Aufwand verringern. Dies ist einer der Gründe, warum Unternehmen jetzt Sprachlernmodelle für die Arbeit auf Unternehmensebene einsetzen.
- Übersetzung von Sprachen: Large Language Models können auch für die Übersetzung zwischen Sprachen verwendet werden. Diese Modelle nutzen Deep Learning-Algorithmen wie rekurrente neuronale Netze, um die linguistische Struktur zweier Sprachen zu verstehen und so Sprachbarrieren zu überbrücken und die interkulturelle Kommunikation zu erleichtern.
Welche Gefahren bergen derartige groß angelegte Sprachmodelle?
Groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) sind mit gewissen Risiken und Bedenken verbunden:
- Bias-Verstärkung: LLMs können unbeabsichtigt bestehende Verzerrungen in den Trainingsdaten verstärken, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann.
- Fehlinformationen und Manipulation: LLMs sind anfällig für die Verbreitung von Fehlinformationen, die Erzeugung von Fake News oder die Manipulation der öffentlichen Meinung.
- Ethische Implikationen: LLM-generierte Inhalte werfen ethische Bedenken auf, einschließlich Plagiaten, Urheberrechtsverletzungen und der Erstellung von irreführenden oder schädlichen Informationen.
- Datenschutz und Datensicherheit: Für das Training von LLMs werden persönliche und vertrauliche Daten benötigt, die bei unsachgemäßer Handhabung Risiken für den Datenschutz und die Datensicherheit darstellen können.
- Energieverbrauch: Das Training und die Ausführung von LLMs verbrauchen beträchtliche Rechenressourcen, was zu einem hohen Energieverbrauch und einer hohen Umweltbelastung führt.
- Mangelnde Verantwortung: Der Entscheidungsfindungsprozess der LLMs und die Quellen der generierten Inhalte können undurchsichtig sein, was Bedenken hinsichtlich Transparenz und Verantwortung weckt.
- Abhängigkeit und Verdrängung: Ein übermäßiger Rückgriff auf LLM kann zur Verdrängung von Arbeitsplätzen und zum Verlust von Fachwissen führen, was sich auf sozioökonomische Faktoren auswirken kann.
Wie können Sie LLMs in Ihrem Unternehmen nutzen?
Hewlett Packard Enterprise bietet zwei Lösungen an, die die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) für Unternehmen nutzen:
HPE Greenlake for Large Language Models: HPE Greenlake ist ein flexibler Cloud-basierter Service, der Zugang zu leistungsstarken LLMs bietet. Er hilft Unternehmen, Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren, die Interaktion mit Kunden zu verbessern und Innovationen voranzutreiben – und das ohne große Investitionen in die Infrastruktur.
HPE Artificial Intelligence: HPE bietet eine umfassende Suite von KI-Lösungen für den Einsatz von LLMs in Unternehmen, einschließlich Tools und Services. Diese Lösungen ermöglichen Aufgaben wie das Verstehen natürlicher Sprache, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung und Texterstellung, wodurch Dateneinblicke verbessert, Aufgaben automatisiert und Entscheidungsprozesse vereinfacht werden.
Mit den Angeboten von HPE können Unternehmen die Fähigkeiten von LLMs nutzen, ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern und Innovationen in verschiedenen Bereichen vorantreiben.
Hier sind die Einsatzmöglichkeiten von LLMs in Unternehmen:
Deep Learning: LLMs verbessern die Deep Learning-Fähigkeiten für Bild- und Spracherkennungsaufgaben.
Künstliche Intelligenz: LLMs werden in KI-Systeme integriert, um die Sprachverarbeitung, die Automatisierung von Aufgaben und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Maschinelles Lernen: LLMs helfen bei der Stimmungsanalyse, der Textklassifizierung und der Informationsbeschaffung in Anwendungen des maschinellen Lernens.
Natural Language Processing (NLP): LLMs verbessern die Sprachübersetzung, Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse und Konversationsagenten in NLP-Aufgaben.