Serie | Data Science – Was sind Large Language Models?
Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert werden. Sie haben die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs werden für verschiedene Natural Language Processing (NLP)-Aufgaben eingesetzt, darunter zum Beispiel:
Traditionelle Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Traditionelle Ansätze zur Analyse von natürlicher Sprache, wie die “Bag-of-Words“-Methode, bewerten Texte basierend auf Wortfrequenzen, ohne den Kontext oder die Position der Wörter zu berücksichtigen. Das Problem dabei ist, dass sie semantische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen vernachlässigen.
Deep-Learning-Modelle dagegen, insbesondere solche basierend auf RNNs, sind dazu in der Lage Kontexte zu erfassen, stoßen jedoch vor allem bei längeren Textsequenzen an ihre Grenzen.
Um die Informationen über längere Zeitintervalle zu speichern, wurden schließlich LSTM-Netzwerke eingeführt. Sie verwenden Gates, um zu entscheiden, welche Informationen beibehalten, aktualisiert oder verworfen werden sollen. Trotz ihrer Vorteile sind LSTMs jedoch rechenintensiver sowie langsamer in der Ausführung und stoßen insbesondere bei weitreichenden Abhängigkeiten in Texten an ihre Grenzen.
Mit der Einführung von Transformers im Jahr 2017 wurden leistungsfähigere und effizientere Modelle entwickelt. Im Gegensatz zu RNNs und LSTMs können Transformer-Modelle wie GPT-4 oder BERT nämlich Informationen aus verschiedenen Teilen eines Textes parallel verarbeiten, dank ihres Self-Attention-Mechanismus. Dieser ermöglicht es ihnen, komplexe Abhängigkeiten und Kontexte, auch über enorm lange Textsequenzen hinweg effizient zu erfassen und zu verarbeiten.
Das Transformer-Modell GPT-4
OpenAI’s Sprachmodell GPT-4 gilt als das momentan fortschrittlichste Modell der GPT-Reihe und zeichnet sich als multi-modales LLM aus, das sowohl Bild- als auch Texteingaben akzeptiert und präzise Textausgaben erzeugt. Es übertrifft bisherige große Sprachmodelle sowie die meisten State-of-the-Art-Systeme in traditionellen NLP-Benchmarks, selbst wenn diese durch domänenspezifisches Training oder Hand-Engineering verbessert wurden. GPT-4 wurde mittels folgender Lern-Methoden trainiert:
GPT-4 wurde zunächst mittels selbst-überwachtem (Self-supervised Learning) und anschließend überwachtem Lernen (Supervised Learning) mit öffentlich zugänglichen und von Drittanbietern lizenzierten Daten trainiert. Danach wurde das Modell über bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback) fein-abgestimmt. Dabei verbessert sich das GPT-4-Modell mithilfe von Rückmeldungen und durch Beispieldaten von menschlichen Experten.
Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen
Large Language Models wie GPT-4 bieten Unternehmen vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Dazu gehören zum Beispiel:
Vorteile & Herausforderungen
Der Einsatz von LLMs wie zum Beispiel GPT-4 bringt sowohl einige Vorteile, jedoch auch ein paar Herausforderungen mit sich, die es zu beachten gilt:
Eine erfolgreiche Integration erfordert daher eine sorgfältige Abwägung der Vorteile gegenüber den Herausforderungen, unter Berücksichtigung ethischer Standards und Datenschutzmaßnahmen.
Übersicht der Data Science (ML & AI) Serie:
- AI im Fußball: Entwicklung eines Expected Goals Modells
- Einführung in Deep Learning und PyTorch
- NLP zur Analyse von E-Mails
- Entwicklung eines Machine Learning Modells auf Azure
- Architektur und Funktionsweise von neuronalen Netzen
- Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Prädiktion von Airbnb-Preisen
- Architektur und Funktionsweise von baumartigen Regressionsverfahren
- Entwicklung baumartiger Regressionsverfahren zur Prädiktion von Airbnb-Preisen
- Large Language Models
- Das Large Language Model GPT-4
- Prompt Engineering in ChatGPT
- Entwicklung eines Large Language Modells mit LangChain & OpenAI
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