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Wie funktionieren eigentlich LLMs (Large Language Models)?

Large Language Models (LLMs) haben den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) revolutioniert. Diese Modelle, wie z. B. GPT-4 von OpenAI, BERT von Google und andere, sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu erzeugen, Sprachen zu übersetzen und teils sogar komplexe Probleme zu lösen. Aber wie funktionieren diese Modelle eigentlich?

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Die Grundlagen von Sprachmodellen

Im Kern sind Sprachmodelle darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Dies wird durch maschinelles Lernen erzeugt, bei dem das Modell Muster und Strukturen aus einer großen Menge von Textdaten lernt. Dies geschieht folgendermaßen:

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1. Datenerfassung & Vorverarbeitung:

- Datenerfassung: LLMs werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die Bücher, Artikel, Websites und andere Textquellen umfassen. Zum Beispiel wurde GPT-4 auf verschiedenen Internettexten trainiert.

- Vorverarbeitung: Diese Rohdaten werden bereinigt und organisiert. Zu den Aufgaben der Vorverarbeitung gehören das Entfernen irrelevanter Inhalte, die Tokenisierung des Textes (Aufteilung in handhabbare Teile wie Wörter oder Teile von Wörtern) und die Umwandlung in ein für das Training geeignetes Format.

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2. Trainieren des Modells:

- Neuronale Netze: LLMs verwenden neuronale Netze, insbesondere einen Typ namens ‘Transformers’ (‘Transformatoren’). Transformatoren sind geschickt im Umgang mit der Reihenfolge von Daten, was sie perfekt für Sprachaufgaben macht.

- Lernen von Mustern: Während des Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Bei der Eingabe “Die Katze saß auf der” lernt das Modell zum Beispiel, “Matte” vorherzusagen. Durch millionenfache Anwendung auf verschiedene Datensätze lernt das Modell Grammatik, Fakten über die Welt und einige logische Fähigkeiten.

- Aufmerksamkeits-Mechanismus: Transformatoren verwenden einen Aufmerksamkeitsmechanismus, um die Bedeutung verschiedener Wörter in einem Satz abzuwägen. Dadurch kann das Modell den Kontext besser berücksichtigen. In dem Satz “Die Katze saß auf der Matte, weil sie müde war.” hilft der Mechanismus dem Modell zu verstehen, dass “sie” sich auf “Katze” bezieht.

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3. Fine-Tuning:

- Spezialisierte Aufgaben: Nach dem anfänglichen Training kann das Modell für bestimmte Aufgaben wie Übersetzungen, Zusammenfassungen oder Beantwortung von Fragen fine-getuned werden. Das Fine-Tuning umfasst zusätzliches Training auf einem engeren, für die Aufgabe relevanten Datensatz.

- Transfer-Lernen: Das vorab trainierte Modell versteht bereits allgemeine Sprachmuster, so dass für das Fine-Tuning weniger Daten und Rechenleistung erforderlich sind als für das Training eines neuen Modells.

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4. Text generieren:

- Prompts: Benutzer interagieren mit LLMs, indem sie eine Eingabeaufforderung, einen sogenannten ‘Prompt’ oder einen anfänglichen Textabschnitt schreiben. Das Modell generiert dann auf der Grundlage seines Trainings eine Fortsetzung.

- Sampling-Techniken: Verschiedene Techniken steuern die Ausgabe, wie z. B. Temperatur (die die Zufälligkeit von Antworten beeinflusst) und Top-k-Sampling (das nur die Top-k wahrscheinlichen nächsten Wörter berücksichtigt). Diese Techniken helfen dabei, kohärente und kontextgerechte Antworten zu erzeugen. Beispiel: Wer sich ein Gedicht schreiben lassen möchte, freut sich eventuell, wenn das LLM bei jedem Prompt ein neues, Gedicht erzeugt — bei der Frage nach dem aktuellen Bundeskanzler der Bundesrepublik Deutschland sollte das LLM aber nicht jedes Mal eine andere Antwort erzeugen.

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Herausforderungen & Beschränkungen

LLMs sind zwar sehr leistungsfähig, haben aber auch eine Reihe von Herausforderungen und Einschränkungen:

- Verzerrungen: LLMs können Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten übernehmen, was zu verzerrten oder unpassenden Ergebnissen führt.

- Ressourcen: Für das Training und die Ausführung dieser Modelle sind erhebliche Rechenressourcen erforderlich, die teuer und umweltbelastend sein können.

- Verstehen vs. Nachahmung: LLMs generieren Text auf der Grundlage erlernter Muster, verstehen den Inhalt aber nicht wirklich. Sie können so plausibel klingende, aber sachlich falsche oder unsinnige Ausgaben produzieren.

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Zukünftige Entwicklungen

Die Zukunft der LLMs besteht vermutlich darin, sie effizienter und ethischer zu machen und sie in die Lage zu versetzen, den Kontext noch besser zu verstehen. Die Forschung läuft auf Gebieten wie der Verringerung von Verzerrungen, der Verbesserung der Recheneffizienz und der Verbesserung der Fähigkeit des Modells, Informationen zu verstehen und korrekt zu generieren.

LLMs stellen einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar und bieten Werkzeuge, die bei einer Vielzahl von Anwendungen vom Kundendienst bis zum kreativen Schreiben helfen können. Die Weiterentwicklung dieser Modelle verspricht für die kommenden Jahre zahlreiche nützliche Anwendungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs mit Hilfe von neuronalen Netzen, insbesondere Transformatoren, aus großen Mengen von Textdaten lernen. Sie nutzen Mechanismen, um den Kontext zu verstehen und menschenähnlichen Text zu erzeugen. Sie sind zwar leistungsfähig, haben aber auch noch Probleme wie Verzerrungen und hohe Rechenkosten, die es zu lösen gilt.

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