Red Hat SummitÜberblick
Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), das Techniken des maschinellen Lernens (Machine Learning) nutzt, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Insbesondere Unternehmen und Organisationen, die verschiedene Aspekte der Kommunikation und Datenverarbeitung automatisieren und verbessern wollen, können enorm von LLMs profitieren.
LLMs verwenden neuronale, netzwerkbasierte Modelle und nutzen häufig Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um ihre Ergebnisse zu verarbeiten und zu kalkulieren. NLP ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Fähigkeit von Computern befasst, Texte zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dies wiederum ermöglicht LLMs, Aufgaben wie Textanalyse, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung und Spracherkennung durchzuführen.
Wie funktionieren große Sprachmodelle (LLM)?
LLMs bilden ein Verständnis von Sprache mit Hilfe einer Methode, die als unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) bezeichnet wird. Bei diesem Prozess werden einem maschinellen Lernmodell Datensätze – Hunderte von Milliarden von Wörtern und Sätzen – zur Verfügung gestellt, damit es anhand von Beispielen lernen kann. Diese unüberwachte Lernphase des Vortrainings ist ein grundlegender Schritt bei der Entwicklung von LLMs wie GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Das bedeutet, dass der Computer auch ohne ausdrückliche menschliche Anweisungen in der Lage ist, Informationen aus den Daten abzuleiten, Verbindungen herzustellen und Sprache zu „erlernen“. Da das Modell die Muster von Wortfolgen erlernt, kann es auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten Prognosen darüber erstellen, wie Sätze strukturiert sein sollten. Das Endergebnis ist ein Modell, das die komplexe Beziehung zwischen Wörtern und Sätzen erfassen kann.
Hoher Ressourcenverbrauch von LLMs
Da LLMs ständig Wahrscheinlichkeiten berechnen, um Verbindungen zu finden, benötigen sie erhebliche Rechenressourcen. Eine der Ressourcen, aus denen sie Rechenleistung beziehen, sind GPUs (Graphics Processing Units bzw. Grafikprozessoren). Eine GPU ist eine spezialisierte Hardware, die für komplexe parallele Verarbeitungsaufgaben ausgelegt ist und sich daher perfekt für ML- und Deep Learning-Modelle (DL) eignet, die viele Berechnungen erfordern, wie beispielsweise ein LLM.
LLM und Transformer
Darüber hinaus sind GPUs wichtig, um das Training und den Betrieb von Transformern zu beschleunigen. Transformer sind Softwarearchitekturen, die speziell für NLP-Aufgaben entwickelt wurden und von den meisten LLMs implementiert werden. Sie sind grundlegende Bausteine für beliebte LLM-Basismodelle wie ChatGPT und BERT.
Die Transformer-Architektur verbessert die Fähigkeiten maschineller Lernmodelle, indem sie kontextuelle Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Elementen in einer Datenfolge, wie etwa Wörter in einem Satz, effizient erfasst. Sie erreicht dies durch den Einsatz von Selbstbeobachtungsmechanismen (auch Parameter genannt), die es dem Modell ermöglichen, die Bedeutung verschiedener Elemente in der Sequenz abzuwägen und so sein Verständnis und seine Performance zu verbessern. Parameter definieren Grenzen, und Grenzen sind entscheidend, um die enormen Datenmengen zu verstehen, die Deep Learning-Algorithmen verarbeiten müssen.
Die Transformer-Architektur umfasst Millionen oder Milliarden von Parametern, mit denen komplizierte Sprachmuster und Nuancen erfasst werden können. Der Begriff „groß“ (large) in „großes Sprachmodell“ (Large Language Model) bezieht sich auf die Anzahl von Parametern, die zum Betrieb eines LLM erforderlich sind.
LLM und Deep Learning
Die Transformer und Parameter, die den Prozess des unüberwachten Lernens mit einem LLM leiten, sind Teil einer umfassenderen Struktur, die als Deep Learning bezeichnet wird. Deep Learning ist ein KI-Verfahren, das Computern beibringt, Daten mithilfe eines Algorithmus zu verarbeiten, der sich an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns anlehnt. Beim Deep Learning, auch bekannt unter den Begriffen „Deep Neural Learning“ oder „Deep Neural Networking“, lernen Computer, Wissen durch Beobachtung zu erwerben. Sie imitieren also die Art und Weise, wie wir Menschen uns Wissen aneignen.
Im menschlichen Gehirn finden sich viele miteinander vernetzte Neuronen, die als Boten für Informationen fungieren, wenn das Gehirn Informationen (oder Daten) verarbeitet. Neuronen nutzen elektrische Impulse und chemische Signale, um miteinander zu kommunizieren und Informationen zwischen den unterschiedlichen Bereichen des Gehirns zu übertragen.
Auf diesem biologischen System basieren künstliche neuronale Netze (KNN), die Architektur, die Deep Learning als Grundlage dient. KNN werden aus künstlichen Neuronen gebildet, die aus Softwaremodulen bestehen, die als Knoten oder Nodes bezeichnet werden. Anders als das Gehirn, das chemische Signale nutzt, kommunizieren und übermitteln diese Knoten Informationen innerhalb des Modells mithilfe mathematischer Berechnungen.
Was sind die Vorteile von großen Sprachmodellen (LLM)?
Moderne LLMs können Sprache in einer Art und Weise verstehen und nutzen, wie es von einem PC bisher nicht zu erwarten war. Diese Modelle für maschinelles Lernen können Texte generieren, Inhalte zusammenfassen, übersetzen, umschreiben, klassifizieren, kategorisieren, analysieren und vieles mehr. Mit diesen Möglichkeiten verfügt der Mensch über ein leistungsfähiges Tool, das seine Kreativität steigert und seine Produktivität bei der Lösung schwieriger Probleme verbessert.
Einige der häufigsten Verwendungszwecke für LLMs im geschäftlichen Umfeld können sein:
Automatisierung und Effizienz
LLMs können sprachbezogene Aufgaben wie Kundenbetreuung, Datenanalyse und Inhaltserstellung ergänzen oder ganz übernehmen. Durch diese Automatisierung können operative Kosten gesenkt und gleichzeitig Personalressourcen für mehr strategische Aufgaben freigesetzt werden.
Einblicke
LLMs können schnell große Mengen an Textdaten scannen. Dadurch ermöglichen sie es Unternehmen, Markttrends und Kundenfeedback besser zu verstehen, da sie Quellen wie soziale Medien, Rezensionen und Forschungsarbeiten auswerten können, die wiederum als Basis für Geschäftsentscheidungen dienen können.
Verbessertes Kundenerlebnis
LLMs unterstützen Unternehmen dabei, ihren Kunden hochgradig personalisierte Inhalte zu liefern, das Engagement zu steigern und das Benutzererlebnis zu verbessern. Dies kann beispielsweise die Implementierung eines Chatbots für den Kundensupport rund um die Uhr, die Anpassung von Marketingbotschaften an bestimmte Nutzergruppen oder die Erleichterung von Sprachübersetzungen und interkultureller Kommunikation sein.
Was sind die Herausforderungen für ein LLM?
Die Nutzung von LLMs im geschäftlichen Umfeld bietet zwar viele potenzielle Vorteile, es gibt jedoch auch potenzielle Einschränkungen zu beachten:
- Kosten
LLMs erfordern erhebliche Ressourcen für Entwicklung, Training und Deployment. Deshalb werden viele LLMs auf der Grundlage von Basismodellen entwickelt, die mit NLP-Fähigkeiten vortrainiert sind und ein grundlegendes Verständnis von Sprache bieten, von dem aus komplexere LLMs entwickelt werden können. - Datenschutz und Sicherheit
LLMs erfordern den Zugang zu einer Vielzahl von Informationen. Manchmal gehören dazu auch Kundeninformationen oder geschützte Geschäftsdaten. Hier ist besondere Vorsicht geboten, wenn das Modell von Drittanbietern eingesetzt wird oder diese darauf zugreifen. - Genauigkeit und Verzerrung
Wenn ein DL-Modell anhand von Daten trainiert wird, die statistisch verzerrt sind oder keine präzise Darstellung der Population bieten, kann es zu einer fehlerhaften oder verfälschten Ausgabe kommen. Bestehende menschliche Verzerrung wird leider oft auf künstliche Intelligenz übertragen und birgt somit das Risiko, diskriminierende Algorithmen und verzerrte Ausgaben zu schaffen. Der Einsatz von KI in Unternehmen zur Verbesserung von Produktivität und Performance nimmt stetig zu. Daher ist es entscheidend, dass dafür Strategien eingesetzt werden, um Verzerrungen zu minimieren. Dies beginnt bereits mit inklusiven Design-Prozessen und einer sorgfältigeren Berücksichtigung von repräsentativer Diversität innerhalb der erfassten Daten.
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