Large Language Models (LLMs) sind die zugrunde liegende Technologie, die den kometenhaften Aufstieg generativer KI-Chatbots vorangetrieben hat. Tools wie ChatGPT, Google Bard und Bing Chat verlassen sich alle auf LLMs, um menschenähnliche Antworten auf Ihre Aufforderungen und Fragen zu generieren.

Aber was sind LLMs und wie funktionieren sie? Hier haben wir uns vorgenommen, LLMs zu entmystifizieren.

Was ist ein großes Sprachmodell?

Einfach ausgedrückt ist ein LLM eine riesige Datenbank mit Textdaten, auf die verwiesen werden kann, um menschenähnliche Antworten auf Ihre Eingabeaufforderungen zu generieren. Der Text stammt aus einer Reihe von Quellen und kann Milliarden von Wörtern umfassen.

Zu den gängigen Quellen für verwendete Textdaten gehören:

  • Literatur: LLMs enthalten oft enorme Mengen an zeitgenössischer und klassischer Literatur. Dies können Bücher, Gedichte und Theaterstücke sein.
  • Online-Inhalte: Ein LLM enthält meistens eine große Sammlung von Online-Inhalten, darunter Blogs, Webinhalte, Forumsfragen und -antworten und andere Online-Texte.
  • Nachrichten und Aktuelles: Einige, aber nicht alle LLMs können auf aktuelle Nachrichtenthemen zugreifen. Bestimmte LLMs, wie GPT-3.5, sind in diesem Sinne eingeschränkt.
  • Sozialen Medien: Soziale Medien stellen eine riesige Ressource natürlicher Sprache dar. LLMs verwenden Text von großen Plattformen wie Facebook, Twitter und Instagram.

Natürlich ist es eine Sache, eine riesige Textdatenbank zu haben, aber LLMs müssen darin geschult werden, sie zu verstehen, um menschenähnliche Antworten zu geben. Wie das geht, behandeln wir als Nächstes.

Wie funktionieren LLMs?

Wie verwenden LLMs diese Repositories, um ihre Antworten zu erstellen? Der erste Schritt besteht darin, die Daten mit einem Prozess namens Deep Learning zu analysieren.

Deep Learning wird verwendet, um die Muster und Nuancen der menschlichen Sprache zu identifizieren. Dazu gehört das Erlernen von Grammatik und Syntax. Aber wichtig ist, dass es auch den Kontext enthält. Das Verständnis des Kontexts ist ein entscheidender Teil von LLMs.

Sehen wir uns ein Beispiel an, wie LLMs Kontext verwenden können.

Die Eingabeaufforderung im folgenden Bild erwähnt, dass Sie nachts eine Fledermaus sehen. Daraus hat ChatGPT verstanden, dass es sich um ein Tier handelt und nicht etwa um einen Baseballschläger. Natürlich mögen andere Chatbots Bing Chat oder Google Bard kann das ganz anders beantworten.

Es ist jedoch nicht unfehlbar, und wie dieses Beispiel zeigt, müssen Sie manchmal zusätzliche Informationen angeben, um die gewünschte Antwort zu erhalten.

In diesem Fall haben wir absichtlich ein wenig Kurvenball geworfen, um zu demonstrieren, wie leicht der Kontext verloren geht. Aber auch Menschen können den Kontext von Fragen missverstehen, und es bedarf nur einer zusätzlichen Eingabeaufforderung, um die Antwort zu korrigieren.

Um diese Antworten zu generieren, verwenden LLMs eine Technik namens Natural Language Generation (NLG). Dies beinhaltet die Untersuchung der Eingabe und die Verwendung der aus dem Datenspeicher gelernten Muster, um eine kontextuell korrekte und relevante Antwort zu generieren.

Aber LLMs gehen tiefer. Sie können die Antworten auch an den emotionalen Ton des Inputs anpassen. In Kombination mit kontextuellem Verständnis sind die beiden Facetten die Haupttreiber, die es LLMs ermöglichen, menschenähnliche Antworten zu erzeugen.

Zusammenfassend verwenden LLMs eine riesige Textdatenbank mit einer Kombination aus Deep Learning und NLG-Techniken, um menschenähnliche Antworten auf Ihre Eingaben zu erstellen. Aber es gibt Grenzen, was dies erreichen kann.

Was sind die Einschränkungen von LLMs?

LLMs stellen eine beeindruckende technologische Errungenschaft dar. Aber die Technologie ist noch lange nicht perfekt, und es gibt noch viele Einschränkungen, was sie erreichen können. Einige der bemerkenswerteren davon sind unten aufgeführt:

  1. Kontextuelles Verständnis: Wir haben dies als etwas erwähnt, das LLMs in ihre Antworten aufnehmen. Sie machen es jedoch nicht immer richtig und sind oft nicht in der Lage, den Kontext zu verstehen, was zu unangemessenen oder einfach falschen Antworten führt.
  2. Voreingenommenheit: Alle in den Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen können häufig in den Antworten vorhanden sein. Dazu gehören Vorurteile in Bezug auf Geschlecht, Rasse, Geographie und Kultur.
  3. Gesunder Menschenverstand: Der gesunde Menschenverstand ist schwer zu quantifizieren, aber Menschen lernen dies von klein auf, indem sie einfach die Welt um sich herum beobachten. LLMs verfügen nicht über diese inhärente Erfahrung, auf die sie zurückgreifen können. Sie verstehen nur, was ihnen durch ihre Trainingsdaten geliefert wurde, und dies gibt ihnen kein wahres Verständnis der Welt, in der sie existieren.
  4. Ein LLM ist nur so gut wie seine Trainingsdaten: Die Genauigkeit kann niemals garantiert werden. Das alte Computer-Sprichwort „Garbage In, Garbage Out“ fasst diese Einschränkung perfekt zusammen. LLMs sind nur so gut, wie es die Qualität und Quantität ihrer Trainingsdaten zulässt.

Es gibt auch ein Argument, dass ethische Bedenken als Einschränkung von LLMs angesehen werden können, aber dieses Thema fällt nicht in den Rahmen dieses Artikels.

3 Beispiele beliebter LLMs

Der anhaltende Fortschritt der KI wird jetzt weitgehend von LLMs untermauert. Obwohl es sich nicht gerade um eine neue Technologie handelt, haben sie sicherlich einen Punkt der kritischen Dynamik erreicht, und es gibt jetzt viele Modelle.

Hier sind einige der am häufigsten verwendeten LLMs.

1. GPT

Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist vielleicht das bekannteste LLM. GPT-3.5 unterstützt die ChatGPT-Plattform, die für die Beispiele in diesem Artikel verwendet wird, während die neueste Version, GPT-4, verfügbar ist über ein ChatGPT Plus-Abonnement. Microsoft verwendet auch die neueste Version in seiner Bing Chat-Plattform.

2. LaMDA

Dies ist das anfängliche LLM, das von Google Bard, dem KI-Chatbot von Google, verwendet wird. Die Version, mit der Bard ursprünglich eingeführt wurde, wurde als „Lite“-Version des LLM beschrieben. Die leistungsstärkere PaLM-Iteration des LLM hat dies abgelöst.

3. Bert

BERT steht für Bi-directional Encoder Representation from Transformers. Die bidirektionalen Eigenschaften des Modells unterscheiden sich BERT von anderen LLMs wie GPT.

Viele weitere LLMs wurden entwickelt, und Ableger der großen LLMs sind üblich. Im Laufe ihrer Entwicklung werden diese weiterhin an Komplexität, Genauigkeit und Relevanz zunehmen. Aber was hält die Zukunft für LLMs bereit?

Die Zukunft von LLMs

Diese werden zweifellos die Art und Weise prägen, wie wir in Zukunft mit Technologie interagieren. Die schnelle Akzeptanz von Modellen wie ChatGPT und Bing Chat ist ein Beweis für diese Tatsache. Kurzfristig, KI wird Sie bei der Arbeit wahrscheinlich nicht ersetzen. Doch noch herrscht Ungewissheit darüber, welche Rolle diese in Zukunft in unserem Leben spielen werden.

Ethische Argumente können noch dazu beitragen, wie wir diese Werkzeuge in die Gesellschaft integrieren. Abgesehen davon beinhalten einige der erwarteten LLM-Entwicklungen:

  1. Verbesserte Effizienz:LLMs mit Hunderten von Millionen Parametern sind unglaublich ressourcenhungrig. Mit Verbesserungen bei Hardware und Algorithmen werden sie wahrscheinlich energieeffizienter. Dies beschleunigt auch die Reaktionszeiten.
  2. Verbessertes Kontextbewusstsein:LLMs sind Selbstlerner; Je mehr Nutzung und Feedback sie erhalten, desto besser werden sie. Wichtig ist, dass dies ohne weitere große Technik erfolgt. Mit fortschreitender Technologie wird dies zu Verbesserungen der Sprachfähigkeiten und des Kontextbewusstseins führen.
  3. Ausgebildet für spezifische Aufgaben:Die Alleskönner-Tools, die das öffentliche Gesicht von LLMs sind, sind fehleranfällig. Aber während sie sich weiterentwickeln und Benutzer sie für spezifische Bedürfnisse schulen, können LLMs eine große Rolle in Bereichen wie Medizin, Recht, Finanzen und Bildung spielen.
  4. Größere Integration: LLMs könnten zu persönlichen digitalen Assistenten werden. Denken Sie an Siri auf Steroiden, und Sie bekommen die Idee. LLMs könnten zu virtuellen Assistenten werden, die Ihnen bei allem helfen, von der Empfehlung von Mahlzeiten bis zur Erledigung Ihrer Korrespondenz.

Dies sind nur einige der Bereiche, in denen LLMs wahrscheinlich zu einem größeren Teil unserer Lebensweise werden.

LLMs transformieren und bilden aus

LLMs eröffnen eine aufregende Welt voller Möglichkeiten. Der schnelle Aufstieg von Chatbots wie ChatGPT, Bing Chat und Google Bard ist ein Beweis dafür, dass Ressourcen in das Feld fließen.

Eine solche Verbreitung von Ressourcen kann nur dazu führen, dass diese Tools leistungsfähiger, vielseitiger und genauer werden. Die potenziellen Anwendungen solcher Tools sind enorm, und im Moment kratzen wir nur an der Oberfläche einer unglaublichen neuen Ressource.