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Schon mal von Large Language Models gehört? Auch bekannt als LLMs? Bald lösen sie uns im Alltag mehr und mehr ab – denn LLM sind eigentlich das, was wir als “KI” wahr nehmen. LLMs sind künstliche Intelligenz-Modelle, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte zu generieren, zu verstehen und darauf zu reagieren.Diese Technologie ermöglicht es, dass Maschinen in der Lage sind, menschliche Sprache so zu interpretieren, wie Menschen es tun. Ein bekanntes Beispiel dafür ist OpenAI’s GPT-Serie, die derzeit bei GPT-4 angelangt ist.
Was sind Large Language Models?
Large Language Models sind künstliche neuronale Netze, die darauf abzielen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf einer Architektur namens Transformer, die es ihnen ermöglicht, komplexe sprachliche Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Modelle können Millionen oder sogar Milliarden von Parametern haben, die sie während des Trainingsprozesses anpassen, um eine bessere Leistung zu erzielen.
Wie werden diese trainiert? Mit deinen und meinen Daten, Fotos aus dem Internet, Texte, Webseiten, Büchern und vielem mehr – damit entsteht aber ein geschlossenes System, eine Art Bibliothek, womit zB ChatGPT dann deinen Text “voraussagt” und NICHT (!) neu recherchiert.
Wie werden LLMs trainiert?
Der Trainingsprozess von LLMs besteht aus zwei Hauptphasen: Vorwärts- und Rückwärtspropagation. Im Folgenden wird dieser Prozess detailliert erläutert:
Vorwärtspropagation: Während der Vorwärtspropagation generiert das Modell Vorhersagen für jedes Wort in einem Text, basierend auf dem Kontext der vorherigen Wörter. Diese Vorhersagen werden dann mit den tatsächlichen Worten im Text verglichen, und der Unterschied zwischen den Vorhersagen und den realen Daten wird als Verlust gemessen (medium.com).
Rückwärtspropagation: Während der Rückwärtspropagation wird der Verlust durch das Netzwerk zurückpropagiert, um die Parameter des Modells anzupassen. Dieser Prozess wird wiederholt, bis das Modell eine akzeptable Leistung erreicht (edureka.co).
Der Backpropagation-Algorithmus besteht aus folgenden Schritten (edureka.co):
- Initialisierung der Netzwerkparameter (oft mit kleinen Zufallswerten)
- Für jedes Trainingsbeispiel: Vorhersage = neural-net-output(network, ex) (Vorwärtspropagation)
- Berechnung des Fehlers (Vorhersage – tatsächlicher Wert) an den Ausgabeeinheiten
- Berechnung von Δw_h für alle Gewichte von der versteckten Schicht zur Ausgabeschicht (Rückwärtspropagation)
- Berechnung von Δw_i für alle Gewichte von der Eingangsschicht zur versteckten Schicht (Rückwärtspropagation fortgesetzt)
- Aktualisierung der Netzwerkparameter (Eingangsschicht wird nicht durch Fehlerabschätzung modifiziert)
- Wiederholung, bis alle Beispiele korrekt klassifiziert sind oder ein anderes Stoppkriterium erfüllt ist
Das Training von LLMs erfordert grosse Datenmengen, die aus Texten unterschiedlicher Genres, Themen und Stile zusammengestellt werden. Eine alternative Methode zur Beschleunigung des Trainingsprozesses von LLMs ist das Sparse Training, bei dem die Vorwärts- und Rückwärtspropagation sparsifiziert werden. Dies kann den Trainingsprozess deutlich beschleunigen und den Speicherverbrauch reduzieren (arxiv.org).
Anwendungen von LLMs
LLMs haben zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie zum Beispiel:
- Textgenerierung: LLMs können verwendet werden, um kohärente und relevante Texte in verschiedenen Stilrichtungen zu generieren, wie z.B. Nachrichtenartikel, Blogbeiträge oder literarische Werke.Maschinelle Übersetzung: Sie können in Echtzeit zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen und dabei kulturelle Nuancen und Kontext berücksichtigen.
- Sentimentanalyse: LLMs können die Emotionen und Meinungen in Texten erkennen und kategorisieren.
- Textzusammenfassung: Sie können lange Texte automatisch in kürzere, prägnante Zusammenfassungen umwandeln.
- Bild, Audio und Video Generation: mit Text-to-X Modellen kannst Du bereits jetzt multimediale Inhalte erstellen.. und dabei gibt es auch Bedenken.
Limitationen und ethische Bedenken
Denn trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten gibt es auch Limitationen und ethische Bedenken im Zusammenhang mit LLMs
- Energie- und Rechenkosten: Das Training von LLMs verbraucht enorme Mengen an Rechenleistung und Energie, was sowohl finanzielle als auch ökologische Auswirkungen hat.
- Kreativität und Originalität: Obwohl LLMs in der Lage sind, menschenähnliche Texte zu erzeugen, fehlt ihnen die Fähigkeit, echte Kreativität oder Originalität zu zeigen, da sie lediglich auf den Mustern und Strukturen basieren, die sie während des Trainings gelernt haben.
- Datenschutz: Da LLMs auf öffentlich verfügbaren Texten trainiert werden, besteht die Möglichkeit, dass sie versehentlich vertrauliche oder persönliche Informationen wiedergeben oder nutzen.
Wohin geht die Reise mit LLM?
Auch wenn die Funktionsweise hinter dem Large Language Model noch nicht vollständig erforscht ist, kann man sich einen groben Überblick darüber machen. Es ist ein maschinelles Lernsystem, das durch die Verwendung von neuronalen Netzwerken Text in einer bestimmten Sprache verstehen kann. Im Gegensatz zu anderen maschinellem Lernen Technologien, die auf Wörtern basieren, beruht das Large Language Model auf der Verwendung von Satzstruktur und Syntax. Dies bedeutet, dass es in der Lage ist, Zusammenhänge zwischen Wörtern zu erkennen und so vorhersehbare Ergebnisse zu liefern. Durch die Verwendung des Large Language Models ist es möglich, Text in einer bestimmten Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Dadurch wird es einfacher, natürlichsprachliche Skills zu erlernen und zu nutzen.
Das Large Language Model bietet also eine Vielzahl von Möglichkeiten, um den Text in einer bestimmten Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren. Es kann genutzt werden, um Text zu analysieren, zu klassifizieren und zu verstehen.
Beispiele für grosse Sprachmodelle
In den letzten Jahren wurden grosse Sprachmodelle (LLMs) entwickelt, die einen signifikanten Fortschritt in der KI-Entwicklung darstellen. Hier sind einige Beispiele für grosse Sprachmodelle:
- BLOOM: Ein Modell mit etwa 175 Milliarden Parametern, das von einem internationalen Team von etwa 1000 freiwilligen Forschenden entwickelt wurde. Dieses Projekt wurde von der französischen Regierung, dem US-KI-Unternehmen Hugging Face und anderen finanziell unterstützt und kostete 7 Millionen Dollar an Rechenzeit
- PaLM: Ein grosses Sprachmodell von Google, dessen Training über einen Zeitraum von etwa zwei Monaten rund 3,4 Gigawattstunden benötigte, was dem jährlichen Stromverbrauch von etwa 300 US-Haushalten entspricht
- GLaM: Ein energieeffizientes Sprachmodell von Google, das die gleiche Menge an Rechenressourcen wie GPT-3 benötigte, aber aufgrund von Verbesserungen der Trainingssoftware und -hardware nur etwa ein Drittel der Energie verbrauchte
Weitere LLM sind:
- GPT-3 & 4 (Generative Pretrained Transformer 3 & 4) – von OpenAI
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – von Google
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – von Facebook
- AI. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – von Google
- Megatron-Turing – von NVIDIA
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