Ein Large Language Model (großes Sprachmodell), ist eine DL-basierte KI, die Transformer-Modelle nutzt, um Text zu verstehen und zu generieren. Transformer-Modelle sind neuronale Netze, die aus Encoder- und Decoder-Paaren bestehen. LLMs werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert, nutzen Selbstaufmerksamkeit, um Beziehungen in Sprache zu verarbeiten, und dienen als generative KI für die Erstellung von Inhalten.
Die Entwicklung von LLMs beruht auf jahrelanger Forschung und Entwicklung in den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und NLP. Und sie mündet in Modellen, die Dialoge führen, Anfragen beantworten, zusammenhängende Texte schreiben und Inhalte erstellen können, die bemerkenswert natürlich klingen. Die Idee von Maschinen, die auf menschlichem Niveau Text verstehen und generieren können, ist zwar schon lange ein Traum von Informatikern und Linguisten. Doch der bedeutendste Durchbruch war die Entwicklung von Modellen, die auf neuronalen Netzen basieren – insbesondere die Einführung der Transformer-Architektur im Jahr 2017.
Als die Rechenleistung zunahm und die Datensätze immer größer wurden, wurden diese Modelle mit einem ständig wachsenden Textkörper trainiert. Dies gipfelte in der Entwicklung der LLMs, die uns heute zur Verfügung stehen. Diese Modelle wie die GPT-Serie von OpenAI haben neue Standards für das maschinelle Verständnis und die Generierung natürlicher Sprache gesetzt. Sie ermöglichen es Maschinen, mit einem Grad an Nuancen und Komplexität zu kommunizieren, der zuvor nicht möglich war.
Ein Large Language Model (großes Sprachmodell), ist eine DL-basierte KI, die Transformer-Modelle nutzt, um Text zu verstehen und zu generieren. Transformer-Modelle sind neuronale Netze, die aus Encoder- und Decoder-Paaren bestehen. LLMs werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert, nutzen Selbstaufmerksamkeit, um Beziehungen in Sprache zu verarbeiten, und dienen als generative KI für die Erstellung von Inhalten.
Sprache ist das Fundament der menschlichen Interaktion und hilft uns, Ideen zu vermitteln, Beziehungen zu pflegen und die Komplexität unseres sozialen und beruflichen Lebens zu meistern. Sprache ist mehr als nur ein Kommunikationsmittel: Sie ist das Medium, über das wir auf die Welt zugreifen. Und im Laufe der Zeit spielte natürliche Sprache eine immer größere Rolle in unserer Interaktion mit Werkzeugen und Technologien, wodurch unser Austausch mit Maschinen intuitiver und aussagekräftiger wurde.
Insofern war der Traum, künstliche Intelligenz zu entwickeln, schon immer davon abhängig, Systeme zu schaffen, die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und generieren können. In den letzten Jahren wurde dieser Traum durch die Entwicklung von KI-Sprachmodellen (Language Models, LMs) Wirklichkeit. Grundlegende Sprachmodelle sind Kernkomponenten von Natural Language Processing (NLP), also der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie werden mit begrenzten Datensätzen trainiert, um sehr spezifische Aufgaben zu erfüllen: einfache Textgenerierung, Klassifizierung, Stimmungsanalyse usw. Ein Large Language Model (LLM) ist die natürliche Weiterentwicklung des Standard-LM und ermöglicht generative AI-Lösungen, die eine viel breitere Palette sprachbezogener Aktivitäten ausführen können.
Mit der Erweiterung von LLM-Anwendungsfällen haben sich verschiedene Varianten entwickelt, um spezifische Anforderungen zu erfüllen und Herausforderungen zu meistern. Zu den wichtigsten Kategorien von LLMs gehören:
Diese LLMs sind für Aufgaben wie Zusammenfassung, Übersetzung oder Fragebeantwortung feingetunt. Aufgabenspezifische LLMs, deren Schwerpunkt auf einer bestimmten Funktion liegt, können die Leistung und Effizienz innerhalb ihrer festgelegten Rollen verbessern.
Diese Modelle sind auf Vielseitigkeit ausgelegt und können eine Vielzahl von Sprachaufgaben ausführen – ohne spezielles Training für die einzelnen Aktionen. Sie können über verschiedene Themen hinweg komplexen Text generieren, den Kontext verstehen und auf Anfragen antworten, was sie für ein breites Spektrum von Anwendungen äußerst nützlich macht.
Domänenspezifische LLMs sind auf Fachkenntnisse in bestimmten Bereichen (wie Recht, Medizin oder Finanzen) zugeschnitten und werden mit speziellen Datensätzen trainiert. Mit ihrer fokussierten Knowledge Base können sie branchenspezifische Inhalte mit höherer Genauigkeit verstehen und generieren als ihre Allzweck-Pendants.
Mehrsprachige LLMs werden für die globale Kommunikation entwickelt, um Text in mehr als einer Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle sind wichtig, um KI-Systeme zu schaffen, die verschiedene Gemeinschaften unterstützen, indem sie Sprachbarrieren beseitigen, die einem einfachen Informationszugriff im Wege stehen.
Few-Shot LLMs sind darauf ausgelegt, Aufgaben mit minimalen Beispielen oder Anleitungen auszuführen. Sie können sich schnell an neue Aufgaben anpassen, was sie flexibel und effizient für Anwendungen macht, für die keine umfangreichen Trainingsdaten verfügbar sind.
Systeme zu entwickeln, die menschliche Kommunikation mit einem hohen Grad an Komplexität verstehen und nutzen können, ist ein schwieriges Unterfangen. Dazu gehört die Entwicklung von Modellen, die riesige Datenmengen verarbeiten, Muster in Sprache erkennen und Antworten generieren können, die zusammenhängend, kontextbezogen und (idealerweise) nicht von denen eines Menschen zu unterscheiden sind. Im Mittelpunkt jedes LLM stehen mehrere Schlüsselkomponenten, die harmonisch zusammenarbeiten, um dieses Niveau an linguistischem Fachwissen zu erreichen. Jedes der folgenden Elemente spielt eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung, dem Erlernen und der Generierung von Sprache, die den Bedürfnissen der Anwender entspricht:
Die Einbettungsschicht ist die erste Stufe in der Verarbeitungspipeline eines LLM. Ihre Hauptfunktion besteht darin, (als Token bezeichnete) Wörter in numerische Darstellungen zu konvertieren, die es dem Modell ermöglichen, Sprache mathematisch zu verarbeiten. Das erleichtert das Verständnis semantischer und syntaktischer Ähnlichkeiten zwischen Wörtern.
Jedes eindeutige Wort im Vokabular des Modells ist einem dichten Vektor zugeordnet. Wörter mit ähnlicher Bedeutung werden in diesem Vektorraum näher beieinander positioniert, sodass das Modell die Beziehungen zwischen Begriffen erkennen und einige der Nuancen der Sprache verstehen kann.
Die FFN-Schicht, die häufig Teil eines größeren Transformer-Blocks innerhalb von LLMs ist, ist für die nichtlineare Umwandlung von Daten verantwortlich. Sie ermöglicht es dem Modell, komplexe Zuordnungen zwischen den Eingabe- und Ausgabedaten herzustellen, was dazu beiträgt, nuancenreichen und kontextrelevanten Text zu generieren.
Nachdem die Eingabedaten innerhalb eines Transformer-Blocks durch den Aufmerksamkeitsmechanismus verarbeitet wurden, wendet die FFN-Schicht eine Reihe linearer Umwandlungen und nichtlinearer Aktivierungen an. Dieser Schritt ist entscheidend, damit das Modell eine Vielzahl von Sprachmustern erlernen und generieren kann.
Nicht alle LLMs verwenden rekurrente Schichten, sondern nur solche, die von der Verarbeitung von Datensequenzen profitieren. Vor allem in Modellen wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRUs) ermöglichen rekurrente Schichten den Modellen eine Art Gedächtnis. Das hilft dabei, Sprache über längere Zeit hinweg mit der nötigen Kontinuität und dem richtigen Kontext zu verstehen und zu generieren.
Rekurrente Schichten verarbeiten die Elemente einer Sequenz nacheinander und behalten dabei die Informationen über vorherige Elemente in der Sequenz bei. Das wird durch Schleifen erreicht, die Informationen beibehalten können, wodurch sich diese Schichten besonders effektiv für Aufgaben eignen, die sequenzielle Daten betreffen, wie die Fortführung eines kontinuierlichen Dialogs.
Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist ein Algorithmus, mit dem sich das Modell auf die verschiedenen Teile der Eingabesequenz konzentrieren kann, die für seine Aufgabe am relevantesten sind. Dieser selektive Fokus ermöglicht es dem Modell, zusammenhängende und kontextuell relevante Texte zu erstellen, indem es weitreichende Abhängigkeiten in der Sprache effektiv verwaltet.
Der Mechanismus weist jedem Teil der Eingabedaten eine Gewichtung zu, die angibt, wie wichtig er dafür ist, das nächste Wort in der Sequenz zu generieren. Auf diese Weise kann er seine „Aufmerksamkeit“ auf die relevanten Teile der Eingabe richten, während er die weniger wichtigen Elemente ignoriert.
Transformer sind das architektonische Rückgrat der fortschrittlichsten LLMs. Für die Textverarbeitung stützen sie sich stark auf den Aufmerksamkeitsmechanismus. Sie bestehen aus einer Architektur, die durch Paare von Encodern (die Eingabetext verarbeiten) und Decodern (die relevanten Ausgabetext generieren) dargestellt wird.
Die parallelen Verarbeitungsfunktionen von Transformern ermöglichen effizientere Lernprozesse und helfen den Modellen, in den kontextbezogenen Daten komplexe Beziehungen und subtile Bedeutungen zu erfassen. Dadurch sind sie außergewöhnlich gut dazu geeignet, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Das Verstehen und Generieren von Texten ist nur eine Möglichkeit, LLMs einzusetzen. Diese fortschrittlichen KIs bieten nahezu unbegrenzte praktische Anwendungsfälle, darunter:
- Onlinesuche
Onlinesuchmaschinen profitieren enorm von LLMs, die Suchabfragen in natürlicher Sprache verstehen und interpretieren können und genauere, kontextbezogene Suchergebnisse liefern. - Kundenservice
LLMs können Chatbots und virtuelle Assistenten unterstützen, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Support bereitzustellen und Probleme auf menschenähnliche und effizientere Weise zu lösen, wodurch die Lösungszeiten verkürzt und die Lösungsgenauigkeit verbessert wird. - Antworten aus der Knowledge Base
LLMs können umfangreiche Datenbanken durchsuchen, um Antworten auf bestimmte Fragen bereitzustellen. Hierdurch bieten sie zahlreiche Vorteile in Bereichen wie technischem Support, Forschung oder Bildungstools. - Textgenerierung
Von der Berichterstellung bis zum Verfassen von E-Mails können LLMs zusammenhängenden und kontextrelevanten Text erzeugen, der menschliche Schreibstile imitiert. - Werbetexte
Marketing und Werbung profitieren in hohem Maße von LLMs, die kreative und ansprechende Texte für Websites, Werbung, Social-Media-Beiträge usw. generieren können und so Zeit und Ressourcen sparen. - Codegenerierung
LLMs, die Programmiersprachen verstehen und basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache Codefragmente generieren, debuggen oder gar ganze Programme erstellen können, demokratisieren die Programmierung und eröffnen auch Personen ohne Programmiererfahrung die Möglichkeit, komplexe Software zu erstellen. - Textklassifizierung
LLMs können Text mit hoher Genauigkeit in vordefinierte Kategorien kategorisieren und Anwendungsfälle wie Inhaltsmoderation, Spamerkennung oder die Organisation von Informationen erleichtern. - Stimmungsanalyse
Wenn Unternehmen die in Textdaten verborgene Stimmung verstehen, können sie Kundenmeinungen, Markttrends und die Wahrnehmung in den sozialen Medien einschätzen, um Marketingstrategien und Produktentwicklung zu unterstützen. - DNA-Forschung
LLMs können die Analyse genetischer Sequenzen unterstützen. Das hat bereits zu Fortschritten in der Medizin beigetragen, etwa bei der Identifizierung genetischer Störungen. - Übersetzung
LLMs können Text mit hoher Genauigkeit zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen, um eine klarere Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg zu ermöglichen und Inhalte global zugänglich zu machen.
LLMs stellen einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar. Die Entwicklung und Bereitstellung dieser Lösungen sind jedoch mit besonderen Herausforderungen verbunden. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Hürden im Zusammenhang mit LLM-Lösungen:
Die Entwicklung von LLMs erfordert erhebliche finanzielle Investitionen für Computerressourcen, Datenspeicherung und qualifiziertes Personal. Die Zusammenarbeit zwischen akademischen Einrichtungen, Industrie und Behörden kann dazu beitragen, Kosten und Ressourcen zu verteilen und die LLM-Entwicklung erschwinglicher zu machen.
LLMs zu trainieren, um das gewünschte Leistungsniveau zu erreichen, kann Wochen oder sogar Monate dauern und enorme Rechenleistung erfordern. Inkrementelles Training und effizientere Modelle können die Trainingszeit und den Ressourcenverbrauch reduzieren.
LLMs erfordern große und vielschichtige Datensätze, um die Nuancen der menschlichen Sprache effektiv zu erlernen. Crowdsourcing und Partnerschaften für die gemeinsame Datennutzung können Vielfalt und Volumen der Trainingsdaten verbessern und so die Stärke und Anwendbarkeit des Modells verbessern.
Der Energieverbrauch, der mit dem Training und Betrieb von LLMs verbunden ist, kann zu einem beträchtlichen CO2-Fußabdruck beitragen. Durch den Einsatz erneuerbarer Energiequellen für Rechenzentren und die Optimierung der Effizienz von KI-Algorithmen lassen sich die Umweltauswirkungen minimieren.
Die Verwendung personenbezogener Daten für das Training von LLMs führt zu Datenschutzproblemen, und die Modelle selbst können zum Ziel von Angriffen werden. Durch die Implementierung strenger Datenanonymisierungstechniken und die Verbesserung der Modellsicherheitsprotokolle werden die Privatsphäre der Anwender und die Systemintegrität geschützt.
LLMs können vorhandene Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten übernehmen oder sogar verstärken, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führt. Um dieses Risiko zu reduzieren, müssen Unternehmen Trainingsdatensätze sorgfältig zusammenstellen und darüber hinaus Techniken zur Erkennung und Minderung von tendenziösen Verzerrungen anwenden.
Zu verstehen, wie LLMs bestimmte Ergebnisse erzielen, kann eine echte Herausforderung darstellen, und das wirft Fragen über ihre Entscheidungsprozesse auf. Die Forschung zu erklärbarer KI (Explainable Artifical Intelligence, XAI) zielt darauf ab, die Funktionsweise von LLMs für Anwender transparenter und verständlicher zu machen und so Vertrauen und Zuverlässigkeit zu fördern.
Trotz der Herausforderungen, die mit der Entwicklung und Implementierung großer Sprachmodelle verbunden sind, überwiegen die Vorteile, die sie bieten, deutlich ihre Kosten. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile von LLMs, die ihr riesiges Potenzial unterstreichen:
LLMs können bemerkenswerte Aufgaben ausführen, für die sie nicht explizit trainiert wurden (Zero-Shot Learning). Das bedeutet, dass sie Anweisungen in Kontexten verstehen und ausführen können, die sie während ihres Trainings noch nie erlebt haben. Hierbei demonstrieren sie ein Maß an Anpassungsfähigkeit und Verständnis, das in der KI bahnbrechend ist.
Die schiere Größe von LLMs ermöglicht es ihnen, riesige Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, die weit über die menschliche Kapazität hinausgehen. Dabei können sie Muster, Einblicke und Beziehungen aufdecken, die in den Daten verborgen sind. Diese Fähigkeit ist von unschätzbarem Wert für Forschung, Business Intelligence und alle Bereiche, die auf umfangreiche Datenanalysen angewiesen sind.
LLMs werden zwar mit vielschichtigen Datensätzen trainiert, um allgemeine Sprachmuster zu verstehen, können aber auch für bestimmte Bereiche oder Aufgaben feingetunt werden. Das bedeutet, dass sie so angepasst werden können, dass sie in vielen Berufsbereichen Leistung auf Expertenniveau bieten. Und das macht sie zu unglaublich vielseitigen Tools in Unternehmen.
Von Erstellung und Zusammenfassung bis zu Übersetzung und Kundenservice lassen sich mit LLMs zahlreiche Aktivitäten automatisieren. Diese Automatisierung kann den Zeit- und Ressourcenaufwand für bestimmte Funktionen erheblich reduzieren, sodass sich Mitarbeiter auf kreativere und komplexere Herausforderungen konzentrieren können.
LLMs können neuartige Inhalte generieren, kreative Lösungen inspirieren und unterschiedliche Perspektiven auf ein Problem simulieren. So dienen sie als kollaborative Tools, die menschliche Einblicke unterstützen. Egal, ob es um Textverfassung, Design oder Problemlösung geht – LLMs verleihen kreativen Prozessen eine neue Dimension.
Durch die Übersetzung von Sprachen, die Zusammenfassung komplexer Texte und die Beantwortung von Anfragen machen LLMs Informationen einer breiteren Zielgruppe zugänglich. Das hilft dabei, Bildungslücken zu schließen und eine informiertere Gesellschaft zu fördern.
Durch die Bereitstellung von Einblicken, die aus großen Datensätzen gewonnen werden, und durch prädiktive Analytics unterstützen LLMs eine bessere Entscheidungsfindung und strategische Planung in Unternehmen, Behörden und weiteren Bereichen. Ihre Fähigkeit, riesige Mengen an Informationen zu verarbeiten, kann zu fundierteren und effektiveren Richtlinien und Strategien führen.
Durch die Automatisierung und Verbesserung von Aufgaben, die Natural Language Processing beinhalten – von Interaktionen des Kundenservice und Inhaltserzeugung bis zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung –, können Unternehmen mit LLMs den Betrieb skalieren, Kosten senken und die Kunden-Experience auf eine Art und Weise personalisieren, die sonst nicht möglich wäre. LLMs können schnell Einblicke aus riesigen Textdaten verarbeiten und generieren. So können Unternehmen Trends stets einen Schritt voraus sein, die Kundenstimmung besser verstehen und schneller und genauer datengestützte Entscheidungen treffen.
Und dank der Anpassungsfähigkeit von LLMs für verschiedene Bereiche können die Modelle auf extrem spezialisierte Gebiete angewendet werden, wo sie präzise und zuverlässige Unterstützung bieten, um das menschliche Fachwissen zu ergänzen. Diese Vielseitigkeit verbessert die betriebliche Effizienz, eröffnet neue Wege für Produkt- und Serviceinnovation und schafft Möglichkeiten, die immer neuen Anforderungen von Kunden und Märkten zu erfüllen.
Einfach ausgedrückt: LLMs sind leistungsstarke Katalysatoren für die Transformation, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Belegschaft zu ergänzen – und so die Grenzen der Mitarbeiterfähigkeiten zu verschieben.
Was vor langer Zeit als der Versuch begann, Computersysteme durch den Einsatz menschlicher Sprache zugänglicher und besser verständlich zu machen, hat sich zu einer Revolution der generativen KI entwickelt. Heute investieren Unternehmen in praktisch allen Branchen in LLM-Lösungen. Das volle Potenzial von LLMs lässt sich jedoch nur mit den richtigen Ressourcen, dem richtigen Support und dem richtigen Fachwissen ausschöpfen. Und das erhalten Sie von ServiceNow.
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