Large Language Models erklärt

Was sind LLMs und warum sind sie der meistdiskutierte KI-Trend?

Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche Systeme der künstlichen Intelligenz, die mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken* entwickelt wurden und speziell darauf ausgerichtet sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was Sie vielleicht schon einmal als Begriff "natural language" gehört haben.

Diese Modelle zeichnen sich durch ihre enorme Grösse aus, die aus Hunderten Milliarden von Parametern** besteht und es ihnen ermöglicht, komplizierte Muster und Nuancen in der Sprache zu erlernen. Durch das Training mit einer umfangreichen und vielfältigen Textdatenbank erwerben sie ein Verständnis für Kontext, Semantik und Grammatik, so dass sie Aufgaben wie Sprachübersetzung, Textzusammenfassung, Inhaltserstellung usw. mit bemerkenswerter Geläufigkeit und Kohärenz durchführen können.

Die Möglichkeit, die Sprache zu nutzen, macht diese Technologie unglaublich leistungsfähig für verschiedene Anwendungen!

Seit der Einführung von ChatGPT von OpenAI sind dank der LLMs viele digitale Tools entstanden. Sie haben die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Entscheidungen treffen, revolutioniert - das alles geschah Ende 2022!

In diesem Artikel gehen wir auf die Vorteile ein, die den raschen Aufstieg von LLMS bewirkt haben, und geben Ihnen dann einen kurzen Leitfaden zum Verständnis von LLMs (wie funktionieren sie und warum wurde ChatGPT so berühmt?). Schließlich werden wir die drei Optionen für die Implementierung von LLMs (Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Lösungen) behandeln.

IN-DEPTH

* Deep Learning-Techniken sind eine Untergruppe von Methoden des maschinellen Lernens, die neuronale Netze mit mehreren Schichten künstlicher Neuronen (daher "deep") umfassen. Ein künstliches Neuron ist eine mathematische Funktion, die numerische Eingaben entgegennimmt, diese Eingaben mit Gewichten versieht (was die Wichtigkeit oder den Einfluss dieser Eingabe auf die Ausgabe des Neurons angibt), sie summiert und das Ergebnis dann durch eine Aktivierungsfunktion leitet, um eine Ausgabe zu erzeugen.

Die Ausgabe einer Schicht dient als Eingabe für die nächste Schicht, so dass neuronale Netze komplexe Beziehungen und Muster in Daten erfassen können. Beim Training eines neuronalen Netzes werden die Gewichte der Neuronen angepasst, um Fehler zu minimieren und das Netz in die Lage zu versetzen, genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen für verschiedene Aufgaben zu treffen, z. B. Bilderkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache.

** Parameter sind die Variablen, die das Modell verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Sie können vom Modell während des Trainingsprozesses erlernt oder durch ein Optimierungsverfahren festgelegt werden, um die Leistung des Modells zu beeinflussen.

Der Aufstieg der LLMs

Die Einführung von LLMs in Unternehmen war ein echter Umbruch. Mehrere wichtige Fortschritte wurden dank der LLMs ermöglicht, die zu ihrer steigenden Akzeptanz beigetragen haben:

Datenverwertung

Das digitale Zeitalter hat eine Ära nie dagewesener Datengenerierung eingeläutet. Unternehmen sammeln riesige Mengen von Textdaten an, die ausgewertet werden können, von Kundeninteraktionen bis hin zu Marktforschungsberichten. Dank der Verbindung einer Suchmaschine (die relevante Dokumente für die Benutzeranfrage abruft) und eines LLM (das die Anfrage in natürlicher Sprache beantwortet) ist es nun möglich, eine interne Wissensdatenbank zu durchforsten und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Automatisierung und Effizienz

LLMs ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben, die früher menschliches Eingreifen erforderten. Sie können E-Mails verfassen, Berichte erstellen, Kundenanfragen beantworten und sogar bei juristischen Recherchen helfen. Sie können uns helfen, bestehende Arbeitsabläufe zu analysieren, Engpässe zu verringern und Verbesserungen vorzuschlagen. Ob im Lieferkettenmanagement, in der Logistik oder im Kundendienst - diese Automatisierungen rationalisieren Prozesse, reduzieren menschliche Fehler und setzen wertvolle Personalressourcen für strategischere Aufgaben frei.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Wenn sie mit historischen Daten und Echtzeitinformationen versorgt werden, können LLMs Erkenntnisse generieren, die strategische Entscheidungen, Marktprognosen und Risikobewertungen ermöglichen. Diese Modelle helfen Unternehmen, datengestützte Entscheidungen schneller und präziser zu treffen, da sie eine grosse Menge an Daten verarbeiten können und in der Lage sind, komplexe Textdaten zusammenzufassen.

Verbesserte Kundenerfahrung

Die unmittelbarste Anwendung von LLMs ist auch die bekannteste: Chatbots. Durch LLMs revolutioniert, können Chatbots nun sofortige Antworten auf Kundenanfragen geben, Empfehlungen anbieten und eine konsistente und hilfreiche Kommunikation gewährleisten, was letztendlich die Kundenzufriedenheit erhöht. Diese Unterstützung kann auch intern den Mitarbeitern des Kundendienstes zur Verfügung gestellt werden und hilft bei der schnellen Lösung von Problemen und der Zugänglichkeit von Informationen auch für weniger erfahrene Teams, die den 1st-Level-Support bearbeiten.

Innovation und Kreativität

LLMs sind sehr gut darin, kreative Inhalte zu erstellen, z. B. Produktbeschreibungen, Marketingtexte oder sogar Kunst. Diese Kreativität eröffnet neue Wege für Branding und Content Marketing, wo frische und relevante Inhalte entscheidend für das Engagement des Zielpublikums und die Sichtbarkeit der Marke sind.

Wettbewerbsvorteil

Dank all der oben beschriebenen Vorteile, erreichen Unternehmen, die sich die LLMs zunutze machen, einen Wettbewerbsvorteil. Sie können Markttrends voraus sein, ihre Marketingstrategien anpassen, bessere Entscheidungen treffen und sich effektiver an die sich ändernden Kundenpräferenzen anpassen und sich so für den nachhaltigen Unternehmenserfolg rüsten.

LLMS verstehen

Wie funktionieren LLMs?

Die Art und Weise, wie LLMs lernen, Sprache zu verwenden, ist bemerkenswert und unterscheidet sich von traditionellen Programmieransätzen. Softwareentwickler könnten unmöglich jede Frage vorhersagen und programmieren, die Sie einem Modell wie ChatGPT stellen könnten. Stattdessen stützen sich diese Modelle auf eine riesige Menge von Textdaten, um Muster und Assoziationen zwischen Wörtern, Sätzen und Konzepten zu lernen.

Dieses Übersicht ist repräsentativ für generative Modelle (GPT-ähnlich), kann aber auch für nicht-generative Modelle (BERT-ähnlich) bis hin zur Feinabstimmung gelten. Wir erläutern diese Unterschiede weiter unten. In diesem Artikel gehen wir auch ausführlicher auf Basismodelle ein:
https://tinyurl.com/foundation-models-in-nlp

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs Sprache lernen, indem sie große Mengen an Textdaten auf selbstüberwachte Weise indem sie Muster und Beziehungen in diesen Daten erkennen und dann ihre internen Parameter feinabstimmen, um bestimmte sprachbezogene Aufgaben zu erfüllen. Außerdem können LLMs nach dem anfänglichen Training lernen und sich an neue Informationen anpassen, indem sie mit zusätzlichen Daten und überwachten Lernmethoden aktualisiert werden, um das gewünschte Verhalten zu steuern.

Trainierte LLMs können eine Vielzahl von Fragen beantworten und Text generieren, ohne dass sie für jede einzelne Aufgabe explizit programmiert werden müssen, was sie zu vielseitigen und anpassungsfähigen Werkzeugen für verschiedene Anwendungen macht.

Warum ist ChatGPT so berühmt geworden?

ChatGPT stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache und künstlicher Intelligenz im Vergleich zu früheren Technologien dar. Hinter der berühmten Chatbot-Fassade verbergen sich die Basismodelle von OpenAI: Die erste Version wurde 2018 veröffentlicht, und die nachfolgenden Versionen werden immer umfangreicher.

Mehr erfahren

Möchten Sie die foundation models besser verstehen? Dann lesen Sie unseren Artikel zum Thema Medium.

GPT-3 (veröffentlicht im Jahr 2020) ist ein LLM mit umfangreichen allgemeinen Kenntnissen und Verständnis der Grammatik und war das Rückgrat von InstructGPT, dem Vorgänger des bekannten ChatGPT (veröffentlicht im Jahr 2022). Heute können kommerzielle Nutzer von ChatGPT sowohl GPT-3.5 als auch das leistungsfähigere GPT-4 (veröffentlicht Mitte März 2023) über eine API nutzen. GPT-4 ist größer als sein Vorgänger, kann Bilder als Eingabe empfangen und ist besser in der Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen und Anweisungen zu befolgen.

ChatGPT hat den Vorteil, die Informationen des foundation model`s durch seinen bekannten konversationellen Ansatz leicht nutzbar gemacht zu haben. Dies war ein notwendiger Schritt, um LLMs für die breite Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Ein weiterer entscheidender Faktor für die Verbreitung dieser Technologie ist die Integration von Plugins (externe Softwaremodule, die Funktionen hinzufügen). So gibt es beispielsweise Plugins für die Interaktion mit Webseiten, für die Automatisierung von Buchungsdiensten, für präzise mathematische Berechnungen mit externen Engines wie Wolfram und viele andere Anwendungen.

Dank dieser Integrationen und seiner Fähigkeit, bemerkenswerte natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, öffnete ChatGPT die Tür zu einer ganzen Reihe neuer kommerzieller Anwendungen: von der Funktion eines virtuellen Assistenten beim Kundensupport bis hin zur Unterstützung bei der kreativen Ideenfindung. In dieser Ära des rasanten technologischen Fortschritts hat sich ChatGPT als erstes und schwer zu übertreffendes LLM für die breite Masse etabliert.

Gibt es Alternativen?

Ja! Es wurden mehrere ChatGPT-Alternativen entwickelt. Es gibt mehrere Arten von LLMs, jede mit ihrer eigenen Architektur und ihrem eigenen Zweck.

Zunächst ist zwischen generativen und nicht-generativen Modellen zu unterscheiden. Generative Modellewie ChatGPT können eine gegebene Texteingabe vervollständigen und einen plausiblen Ausgabetext generieren, Token für Token. Dies ermöglicht einen Chat-Austausch in überraschend flüssiger natürlicher Sprache und die Anforderung von Aufgaben, die beim Training des Modells nicht speziell behandelt wurden.

Im Gegensatz dazu, nicht-generative Modelle können nur Text "lesen", aber nicht "schreiben": Googles BERT ist ein Beispiel für diese Art von Modell, das auf das Erraten von "maskierten" Wörtern vortrainiert ist. Da das Ergebnis eine begrenzte Anzahl von Vorhersagewerten ist, eignen sich diese Modelle für Aufgaben wie Textklassifizierung (z. B. Stimmungsanalyse) oder die Identifizierung von Schlüsselinformationen im Text und deren Einordnung in eine Reihe von vordefinierten Kategorien. Diese Art von Modell muss auf die gewünschte Aufgabe abgestimmt werden.

Zweitens können wir eine Unterscheidung treffen zwischen Modellen, die sich hinter proprietären APIs verbergen (wie OpenAIs ChatGPT, Googles Bard, oder Anthropic's Claude), und die vollständig quelloffen (wie Metas LLaMA, TII's Falcon, oder Googles BERT). Für die meisten dieser Modelle wurden sowohl Grund- als auch Feinabstimmungsversionen veröffentlicht.

Während einige proprietäre Modelle bis zu einem gewissen Grad feinabgestimmt werden können, wenn Sie einen Aufpreis für den API-Zugang zahlen, sind Open-Source-Modelle von Natur aus für weitere Feinabstimmungen zugänglich. Das bedeutet, dass wir die volle Kontrolle über das Modell und die Generierung von Antworten haben und seine Fähigkeiten an die Bedürfnisse jedes Kunden und Anwendungsfalls anpassen können.

Wenn die gesamte Prozessumgebung intern gehalten wird, kann auch die Kontrolle über die Sicherheit und den Schutz sensibler Daten verbessert werden, was für die meisten Unternehmen und insbesondere für deren Kunden von Bedeutung ist. Der Umgang mit Open-Source-Modellen hat jedoch seine Tücken:

- Nicht alle von ihnen sind kommerziell nutzbar (das Gleiche gilt für Open-Source-Datensätze);
- Sie schneiden in der Regel in anderen Sprachen als Englisch schlechter ab;
- Ihre Rechenanforderungen müssen berücksichtigt werden (für die Ausführung des Modells muss Hardware gekauft oder gemietet werden).

IN-DEPTH

Nehmen wir LLaMA als Beispiel: Es handelt sich um eine von Meta entwickelte Gruppe von generativen LLMs verschiedener Größe. Sie haben eine Transformator-basierte Architektur, ähnlich wie die GPTs von OpenAI. Die erste Version (veröffentlicht Anfang 2023) war nicht für die kommerzielle Nutzung verfügbar, aber die zweite Version ist es (seit Mitte 2023) und sie enthält mehrere technische Verbesserungen. Alpaca und Vicuna sind Anweisungs- bzw. Chat-Anpassungen von LLaMA.

Anwendungsspezifische LLMs

Und schließlich entwickeln einige Organisationen massgeschneiderte LLMs die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Diese Modelle können auf eigenen Daten oder mit spezifischen Zielen trainiert werden.

All diese LLMs können sich in verschiedenen Bereichen auszeichnen oder spezifische Stärken aufweisen, so dass sie sich für ein breites Spektrum von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung eignen. Die Wahl des LLM hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines bestimmten Projekts oder einer bestimmten Anwendung ab.

Ein grosses Multiusage-LLM bietet die Möglichkeit, viele Aufgaben und Anwendungsfälle gleichzeitig zu bewältigen, und ist flexibel bei der Anpassung an neue Anforderungen. Wenn jedoch die laufenden Kosten innerhalb beistimmter Limits bleiben sollen, kann ein kleineres Modell effizienter sein.

Umsetzung von LLMs

Ein weiterer wichtiger Faktor zur Unterscheidung zwischen LLMs ist der Ort, an dem sie gehostet werden: in der Cloud oder in-house. Modelle hinter proprietären APIs können nicht heruntergeladen und vor Ort gehostet werden. Umgekehrt werden Open-Source-Modelle in der Regel vor Ort gehostet, da einer ihrer Hauptvorteile die Vertraulichkeit der Daten ist. In bestimmten Fällen könnte die beste Option eine Kombination aus beidem sein.

Im Folgenden werden die wichtigsten Vor- und Nachteile der einzelnen Lösungen erläutert. Unter Berücksichtigung der obigen Anmerkungen sind die "Cloud-Lösungen" nur für die LLMs hinter APIs gedacht, während die "On-Premises-Lösungen" für die Open-Souce-LLMs gedacht sind.

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Cloud-Lösungen

1 Diese wirklich umfangreichen Modelle, die in riesigen Rechenzentren gehostet werden, eignen sich hervorragend für allgemeines Wissen sowie für das Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache.

Der Nachteil: Sie verlieren den internen Zugriff auf das Modell, und die Möglichkeit zur Feinabstimmung der Mechanismen ist mit zusätzlichen Kosten verbunden.

2 Cloud-gehostete LLMs wie ChatGPT sind von jedem Ort mit einer Internetverbindung leicht zugänglich.

Der Nachteil: Der Zugang zu den in der Cloud gehosteten LLMs hängt von der Internetverbindung ab, die an vielen Orten eine Einschränkung darstellen kann.

3 Sie müssen sich nicht um die Infrastruktur und die Serververwaltung kümmern: Diese Tätigkeiten werden vom Cloud-Anbieter übernommen, was die Wartung vereinfacht. Darüber hinaus erübrigen sich durch die Pay-as-you-go-Preismodelle erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware, was die Skalierbarkeit vereinfacht und sicherstellt, dass Sie sofort die für Ihre Aufgaben erforderliche Rechenleistung erhalten.

Der Nachteil: Während das Pay-as-you-go-Verfahren für kleinere Unternehmen und Start-ups kosteneffizient sein kann, kann eine längere Nutzung oder ein unerwarteter Ressourcenbedarf auf lange Sicht zu höheren Kosten führen.

4 Cloud-Lösungen verfügen häufig über Rechenzentren in verschiedenen geografischen Regionen, so dass Nutzer auf der ganzen Welt mit niedrigen Latenzzeiten arbeiten können.

Der Nachteil: Die Speicherung sensibler Daten in der Cloud bedeutet, dass die sensiblen Daten Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden über APIs an Dritte weitergegeben werden, was zu einem Datenschutzproblem für Ihr Unternehmen führen kann!

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on-premise Lösungen

1 on-premise Lösungen bieten maximale Kontrolle über Daten und Sicherheit, was für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen von entscheidender Bedeutung ist.

Der Nachteil: Die Unternehmen müssen sich um die Wartung der Server und Modellaktualisierungen kümmern, was ressourcenintensiv sein kann und für interne Mitarbeiter ohne umfassende technische Kenntnisse eine Herausforderung darstellt. In diesem Fall wäre die beste Alternative die kontinuierliche Unterstützung durch einen externen Anbieter.

2 Ein lokales hosting kann zu einer geringeren Latenz führen, die schnellere Reaktionszeiten ermöglicht. Ausserdem sind sie nicht von der Internetverbindung abhängig, was sie für sichere, isolierte Umgebungen geeignet macht.

Der Nachteil: Die Erweiterung der lokalen Infrastruktur kann im Vergleich zur Cloud-basierten Skalierbarkeit langsamer und kostspieliger sein.

3 Unternehmen haben die volle Kontrolle über Hardware, Software und Konfigurationen und können so massgeschneiderte Modelle implementieren.

Der Nachteil: on-premise Lösungen erfordern in der Regel erhebliche Investitionen in Hardware, Software und IT-Ressourcen. Die Preise sind jedoch fest und nicht pay-as-you-go, was bedeutet, dass sich die Implementierungskosten langfristig amortisieren.

4 Bei on-premise Lösungen ist es wahrscheinlicher, dass sie mit fixen Kosten (Hardware, Einrichtung und Übergabe der individuellen Software usw.) implementiert werden, die sich langfristig amortisieren.

Der Nachteil: Der Vergleich erfolgt mit Pay-as-you-go-Lösungen, die für Cloud-Konfigurationen typisch sind und oft eine geringere Anfangsinvestition bedeuten.

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Hybride Lösungen

In praktischen kommerziellen Anwendungen ist der LLM Teil einer umfassenderen Software-Suite, die viele Funktionen wie Dateneingabe, Dokumentenparser und Suchmaschine umfasst... Diese wichtigen Komponenten können auch durch hybride Lösungen implementiert werden, je nach Anwendungsfall. So kann es beispielsweise sinnvoll sein, eine vor Ort installierte Suchmaschine mit einem in der Cloud gehosteten LLM zu verwenden (oder umgekehrt).

1 Daten können segmentiert werden: Sensible Daten können vor Ort verbleiben, um den Datenschutz zu gewährleisten, während die Cloud für skalierbare Berechnungen mit nicht sensiblen Daten genutzt wird.

2 Unternehmen können ihre Kosten langfristig senken, indem sie Cloud- und On-Premise-Ressourcen auf die kostengünstigste Weise nutzen und gleichzeitig skalieren.

3 Der hybride Ansatz bietet Flexibilität, um sich an veränderte Anforderungen und Wachstum anzupassen, ohne die Datenkontrolle zu beeinträchtigen.

Sind das alles Profis? Nein, leider nicht. Die Implementierung und Verwaltung einer hybriden Lösung kann teuer und komplex sein und erfordert eine sorgfältige Integration und Koordination zwischen lokalen und Cloud-Komponenten.

Wie soll man sich entscheiden?

Der größte Durchbruch der LLM im Vergleich zu früheren Ansätzen ist, dass sie die Feinabstimmung einfacher und schneller machen. Da sie ihr internes Wissen und ihre allgemeinen Fähigkeiten nutzen, benötigen sie weniger Daten. Dadurch wird es wesentlich einfacher, ein breites Spektrum von Anwendungsfällen zu behandeln und die Verfeinerung von Unternehmensprozessen zu beschleunigen.

Für bestimmte spezifische Aufgaben zeigen LLMs jedoch auch ohne vorherige Trainingsdaten eine bemerkenswerte Leistung. Dies macht LLMs zu einer aussergewöhnlich effizienten Wahl für Unternehmen, die schnelle und effektive Lösungen suchen.

Viele Anbieter bieten unterschiedliche Lösungen an: Cloud basierte Services wie Microsoft Azure beispielsweise haben die Messlatte für Unternehmen, die sich um Datensicherheit sorgen, höher gelegt. Wir bei Artificialy, bieten wir sowohl die Integration von Dritt-Lösungen als auch unser eigenes LLM: ein mehrsprachiges Modell, das wir aus Open-Source-Projekten entwickelt haben und das vollständig on-premise gehostet wird, ideal für Anwendungsfälle, in denen die Vertraulichkeit der Daten zwingend erforderlich ist.

Die Wahl des Deployments hängt letztlich von den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ab, einschließlich Datenschutz, Skalierbarkeit, Compliance-Anforderungen und Budgetüberlegungen. Es gibt viele Punkte zu beachten, und eine gut durchdachte Strategie ist erforderlich, um eine Lösung zu wählen, die zu einer erfolgreichen Implementierung führt.

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Wenn Sie darüber nachdenken, ob Sie einen LLM für Ihr Unternehmen nutzen wollen, sollte Ihnen dieser Artikel einen guten Überblick über Ihre Möglichkeiten gegeben haben. Übrigens, ein Large Language Model hat mir beim Schreiben dieses Artikels geholfen!

In unserem nächsten Artikel werden wir uns ausführlicher mit der Auswahl dieser Optionen befassen und Ihnen einige praktische Beispiele dafür geben, wie Unternehmen dabei vorgehen. Folgen Sie uns auf Linkedin, um eine Benachrichtigung zu erhalten, wenn der Artikel veröffentlicht wird!

Wir sind nur eine E-Mail entfernt, lassen Sie uns ein Gespräch führen! Sie können uns erreichen unter privategpt@artificialy.com oder besuchen Sie unsere Unternehmenswebsite www.artificialy.com

Dieser Artikel wurde verfasst von Federico Magnolfi,
Machine Learning Engineer bei Artificialy SA.