Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen | Neuronale Netze | NLP | Deep Learning
Ein „LLM“ (Large Language Model) ist ein fortschrittliches KI-Modell, das auf riesigen Datensätzen trainiert wird, um menschenähnliche Texte zu generieren, zu analysieren und zu verstehen. Die zugrunde liegende Technologie basiert auf neuronalen Netzen und Methoden des Deep Learning, welche es dem Modell ermöglichen, auf vielfältige Anfragen in natürlicher Sprache zu reagieren. Zu den bekanntesten LLMs gehören Modelle wie GPT-4 von OpenAI und BERT von Google.
Der Schlüssel zum Erfolg eines LLM liegt in der schieren Größe und Tiefe des Modells. LLMs nutzen Millionen bis hin zu Milliarden von Parametern, die während des Trainingsprozesses optimiert werden, um Muster und Strukturen in großen Textmengen zu erkennen. Durch diese massive Datenmenge und Rechenleistung können LLMs den Kontext und die Bedeutung von Wörtern und Sätzen in einer Tiefe erfassen, die herkömmliche KI-Modelle übersteigt.
Ein LLM kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Beispiele sind die Automatisierung von Kundenservice-Chats, die Erstellung von Texten, maschinelle Übersetzungen, die Erkennung von Stimmungen in Texten oder sogar die Entwicklung von Softwarecodes. Der Vorteil von LLMs besteht darin, dass sie ohne spezifisches Vorwissen über ein Thema auf eine breite Palette von Anfragen antworten können, da sie in der Lage sind, kontextbezogenes Wissen aus ihrem Training anzuwenden. Dies macht sie besonders flexibel und vielseitig.
Wichtige verwandte Technologien sind „Natural Language Processing“ (NLP), also die Verarbeitung natürlicher Sprache, und „Transfer Learning“, bei dem bereits erlerntes Wissen von einem Modell auf ein anderes Problem angewendet wird. Durch die Kombination dieser Techniken können LLMs präzisere und natürlichere Antworten liefern. Außerdem unterstützen LLMs Unternehmen dabei, komplexe Aufgaben wie die Verarbeitung großer Datenmengen zu automatisieren, was zu einer Effizienzsteigerung führt.
Die Herausforderung bei LLMs liegt in ihrem hohen Ressourcenverbrauch. Der Trainingsprozess erfordert immense Rechenleistung und große Datenmengen. Zudem müssen ethische Fragestellungen berücksichtigt werden, da LLMs potenziell vorhandene Vorurteile oder fehlerhafte Informationen aus den Trainingsdaten übernehmen können. Aus diesem Grund ist es wichtig, LLMs kontinuierlich zu überwachen und weiterzuentwickeln.
Die Experten der BITS haben LLMs sowie verwandte Technologien in einer Vielzahl von Projekten eingesetzt. Eine Auswahl an Case-Studies und Referenzen können Sie im Folgenden finden.
