Ein Large Language Model (LLM) ist ein computergestütztes Modell, das bemerkenswerte Fähigkeiten zur allgemeinen Sprachgenerierung und anderen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Klassifikation aufweist. Diese Modelle basieren auf Sprachmodellen und erwerben ihre Fähigkeiten durch das Erlernen statistischer Zusammenhänge aus großen Mengen von Texten während eines rechnerisch intensiven selbstüberwachten und halbüberwachten Trainingsprozesses.
Vor 2017 gab es nur wenige Sprachmodelle, die im Vergleich zu den damals verfügbaren Kapazitäten groß waren. In den 1990er Jahren führten die IBM-Ausrichtungsmodelle die statistische Sprachmodellierung ein. Ein geglättetes N-Gramm-Modell, das 2001 auf 0,3 Milliarden Wörter trainiert wurde, erreichte damals den Stand der Technik in Bezug auf Perplexität.
Nach 2012 wurden neuronale Netzwerke, die in der Bildverarbeitung dominieren, auch in der Sprachmodellierung eingesetzt. Google stellte seinen Übersetzungsdienst 2016 auf Neural Machine Translation um. Bei der Konferenz NeurIPS 2017 stellten Google-Forscher die Transformer-Architektur vor, die auf dem Aufmerksamkeitsmechanismus basiert.
Im Jahr 2018 wurde BERT eingeführt und schnell "allgegenwärtig". Obwohl das ursprüngliche Transformer-Modell sowohl Encoder- als auch Decoder-Blöcke enthält, ist BERT ein reines Encoder-Modell. Das decoder-basierte GPT-1 wurde ebenfalls 2018 eingeführt, aber es war GPT-2 im Jahr 2019, das breite Aufmerksamkeit erregte.
OpenAI's GPT-Serie von Modellen wie GPT-3.5 und GPT-4 wird in Anwendungen wie ChatGPT und Microsoft Copilot verwendet. Andere bemerkenswerte Modelle sind Google's Gemini, Meta's LLaMA-Familie von Modellen und Anthropic's Claude-Modelle.
Die größten und leistungsfähigsten LLMs basieren auf einer Transformer-basierten Architektur mit nur Decoder-Komponenten. Diese Architektur ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Generierung großer Textdatenmengen.
Da maschinelle Lernalgorithmen Zahlen statt Text verarbeiten, muss der Text in Zahlen umgewandelt werden. Dies erfolgt durch Tokenisierung, bei der ein Vokabular festgelegt wird und jedem Eintrag eine eindeutige Ganzzahl zugewiesen wird.
RLHF verwendet Algorithmen wie Proximal Policy Optimization zur Feinabstimmung eines Modells basierend auf einem Datensatz menschlicher Präferenzen.
LLMs können für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden:
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten stehen LLMs vor mehreren Herausforderungen:
Die Forschung an LLMs geht weiter mit dem Ziel, diese Modelle effizienter, sicherer und vielseitiger zu machen. Neue Architekturen wie Mixture of Experts (MoE) werden erforscht, um die Effizienz zu steigern. Darüber hinaus wird an Methoden gearbeitet, um die Bias-Probleme zu minimieren und die Erklärbarkeit zu verbessern.
Large Language Models haben das Potenzial, viele Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung zu revolutionieren. Ihre Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht es ihnen, beeindruckende Leistungen in verschiedenen Aufgaben zu erbringen. Dennoch müssen Forscher weiterhin daran arbeiten, die bestehenden Herausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Quellen:
Große Sprachmodelle (LLMs) sind künstliche Intelligenzsysteme, die speziell dafür entwickelt wurden, menschliche Sprache in großem Umfang zu verstehen, zu generieren und damit zu interagieren. Diese Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die eine Vielzahl von Textquellen umfassen, wodurch sie die Nuancen, Komplexitäten und unterschiedlichen Kontexte der natürlichen Sprache erfassen können. LLMs wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) verwenden tiefes Lernen, insbesondere Transformer-Architekturen, um Textsequenzen zu verarbeiten und vorherzusagen. Dadurch sind sie in der Lage, Aufgaben wie Sprachübersetzung, Fragenbeantwortung, Inhaltserstellung und Sentimentanalyse effektiv zu bewältigen.