LLM-Sprachmodelle: Was sie sind und wie sie funktionieren

Die große Sprachmodelle oder LLMSie haben sich in unsere Gespräche eingeschlichen, ähnlich wie einst Smartphones: fast unbemerkt, und unsere Arbeitsweise, Informationssuche und Kommunikation mit Technologie grundlegend verändert. Sie bilden die Basis von Tools wie ChatGPT, Gemini, Claude und Copilot und stecken hinter fast jedem modernen Sprachassistenten.

Wenn Sie jemals gewundert Was genau ist ein LLM-Studium und wie funktioniert es intern?Worin unterscheidet es sich von klassischen KI-Modellen, und warum wird so viel über Parameter, Token, Kontextfenster oder Quantisierung gesprochen? Hier finden Sie eine ausführliche Erklärung in klarer und verständlicher Sprache, ohne dabei die technische Genauigkeit zu vernachlässigen.

Was ist ein LLM-Sprachmodell?

Un LLM (Großes Sprachmodell) Es handelt sich um ein auf Deep Learning basierendes Modell künstlicher Intelligenz, das mit enormen Textmengen trainiert wird, um in der Lage zu sein, die menschliche Sprache verstehen, erzeugen und transformieren mit einer Sprachgewandtheit, die der eines Menschen sehr ähnelt.

Im Wesentlichen ist ein LLM ein System, das, ausgehend von einem Eingabetext, Sagen Sie voraus, wie der nächste Textabschnitt lauten sollte. (Token) basierend auf Mustern, die es durch das Lesen von Milliarden von Beispielen gelernt hat: Bücher, Artikel, Websites, technische Dokumentationen, Gespräche, Code und andere Textquellen.

das Wort „groß“ (grande) Es bezieht sich sowohl auf den Umfang der Trainingsdaten als auch auf Anzahl der Parameter dass das Modell über Hunderte von Millionen, Milliarden oder sogar Hunderte von Milliarden von Parametern verfügt, die definieren, wie das Modell auf jede Eingabe reagiert.

Im Gegensatz zu klassischen regelbasierten oder einfachen statistischen Systemen sind LLMs in der Lage, um tiefe Beziehungen in der Sprache zu erfassenSie verstehen Nuancen, Kontext, Ironie bis zu einem gewissen Grad, komplexe Anweisungen und wesentlich komplexere Denkstrukturen.

Von GPT und Transformatoren bis hin zu modernen LLMs

Wenn wir über Modelle wie GPT-4Claude oder Lama, wir meinen eigentlich LLMs basierend auf der Transformer-ArchitekturDiese Architektur, die 2017 in der berühmten Arbeit „Attention Is All You Need“ vorgestellt wurde, markierte einen Wendepunkt in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Akronym GPT Sie stehen für „Generative Pre-trained Transformer“: also ein Modell generativ (produziert neue Inhalte), vortrainiert (Es wird zunächst massiv mit großen Textkorpora trainiert) und basiert auf einem Transformator, die neuronale Netzwerkarchitektur, die moderne LLMs ermöglicht.

Transformer unterscheiden sich von älteren Modellen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) dadurch, dass sie Ganze Textsequenzen parallel verarbeiten Dank des auf Aufmerksamkeit ausgerichteten Ansatzes, der nicht schrittweise und streng sequenziell vorgeht, wird das Training wesentlich effizienter und skalierbarer.

Moderne LLM-Studiengänge haben diese Idee auf die Spitze getrieben: Modelle mit Milliarden von Parameterntrainiert mit enormen Textmengen, fähig, in vielen sprachlichen Aufgaben an die menschliche Leistungsfähigkeit heranzukommen und klassische Systeme bei der Übersetzung, Zusammenfassung, Codegenerierung oder Analyse großer Textmengen zu übertreffen.

Tokens: die kleinste Einheit, die ein LLM „sieht“

Für einen LLM wird Text nicht als einzelne Buchstaben oder unbedingt als vollständige Wörter behandelt, sondern als TokenDabei handelt es sich um kleine Texteinheiten, die ein kurzes Wort, ein Wortteil, ein Satzzeichen oder sogar ein Leerzeichen sein können.

Zum Beispiel das Wort "Erdbeere" kann in Token unterteilt werden "Stroh" y "Beere"Das Modell erkennt weder die einzelnen Buchstaben noch zählt es die Anzahl der „r“s: Es sieht nur diese beiden Blöcke. Deshalb kann es bei der Frage nach der Anzahl der „r“s in „Erdbeere“ ein falsches Ergebnis liefern; es liegt nicht daran, dass es „nicht zählen kann“, sondern daran, dass… Es funktioniert nicht auf Buchstabenebene, sondern auf Token-Ebene..

Während der Vorverarbeitung wird der gesamte Trainingstext in Tokens zerlegt, und jedes Token wird durch ein Symbol repräsentiert. numerische KennungDas Modell arbeitet mit Sequenzen dieser Kennungen, nicht mit Rohdaten, wodurch es jede beliebige Sprache oder Sprachmischung systematisch verarbeiten kann.

Einbettungen und Vektordarstellungen

Sobald der Text in Tokens unterteilt wurde, wird jedes Token in einen numerischen Vektor umgewandelt, der als bezeichnet wird. Einbettungwobei es sich um eine mathematische Darstellung seiner Bedeutung und seiner Verwendung in verschiedenen Kontexten handelt.

Diese Einbettungen sind hochdimensionale Vektoren, wobei jede Komponente einen semantischen oder syntaktischen Aspekt erfasst: Token, die in ähnlichen Kontexten vorkommen Letztendlich weisen sie in diesem Vektorraum ähnliche Repräsentationen auf. Daher liegen Konzepte wie „Hund“ und „bellen“ im Kontext von Haustieren viel näher beieinander als „bellen“ und „Baum“.

Die Modelle repräsentieren nicht nur Bedeutung, sondern fügen auch … hinzu Positionskodierungendiese geben die Position in der Sequenz an, an der jedes Token erscheint. Auf diese Weise weiß das Modell nicht nur, welches Token vorhanden ist, sondern auch wo erscheint und wie es sich auf die anderen im Satz bezieht.

Der innere Motor: Transformer-Architektur und Selbstfürsorge

Das Herzstück eines modernen LLM ist das Transformatorennetz, das aufgebaut ist mit mehrere Schichten künstlicher NeuronenIn jeder Schicht werden die Eingabe-Embeddings transformiert, wodurch zunehmend reichhaltigere und kontextbezogene Darstellungen des Textes erzeugt werden.

Das entscheidende Element ist der Mechanismus von SelbstaufmerksamkeitDadurch kann das Modell bei der Verarbeitung jedes Tokens „entscheiden“, welchen Textteilen es mehr Aufmerksamkeit schenken soll. Dies geschieht durch die Projektion jeder Einbettung auf drei Vektoren: Abfrage, Schlüssel und Wert, die mithilfe von Gewichtsmatrizen erzielt wurden, die während des Trainings gelernt wurden.

Die Abfrage repräsentiert, wonach ein Token „sucht“, der Schlüssel erfasst die Informationen, die jedes Token „bietet“, und der Wert enthält die Repräsentation, die gewichtet kombiniert wird. Das Modell berechnet Ähnlichkeitswerte zwischen Anfragen und Schlüsseln um zu ermitteln, welche Token für die jeweilige Position relevant sind.

Diese Werte werden normalisiert, um Folgendes zu erhalten: Aufmerksamkeit PesosDiese Werte geben an, wie viel Information jedes Tokens (durch seinen Wert) zur endgültigen Repräsentation des eigentlichen Tokens beiträgt. Dadurch kann sich das Modell auf relevante Schlüsselwörter konzentrieren und weniger wichtige Begriffe wie Determinierer oder neutrale Konjunktionen ignorieren oder geringer gewichten.

Dieser Mechanismus erzeugt ein Netzwerk von gewichtete Beziehungen zwischen allen Token der Sequenz, und zwar parallel, was die Architektur im Vergleich zu traditionellen rekurrenten Netzwerken sehr effizient macht.

Modellparameter, Gewichte und Kapazität

LLMs bestehen aus einer großen Anzahl von Gewichte oder ParameterHierbei handelt es sich um interne Variablen, die während des Trainings angepasst werden und die bestimmen, wie Informationen in jeder Schicht transformiert werden.

Ein Modell mit 7 Milliarden Parametern (7.000 Mrd.) gilt im Bereich der LLMs als relativ klein, während eines mit 70 Milliarden Parametern (70.000 Mrd.) bereits in die Kategorie der großen Modelle fällt, und Modelle mit mehr als 400.000 Milliarden Parametern sind wahre Giganten, die eine umfangreiche Analyse erfordern. Hardware-Infrastruktur des Rechenzentrums.

In der Praxis ist die Anzahl der Parameter ein grobes Maß für die „intellektuelle Kapazität“ des ModellsJe mehr Parameter, desto komplexere Sprachmuster kann das System erlernen und desto ausgefeilter kann es argumentieren. Allerdings ist größer nicht immer besser: Datenqualität, Architektur und Feinabstimmung spielen ebenfalls eine Rolle.

Die kleineren Modelle, die sogenannten kleines LLMSie eignen sich ideal für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Ressourcen oder in lokalen Umgebungen, wobei ein Teil der Denkfähigkeit zugunsten von ... geopfert wird. Leichtigkeit und Privatsphäre.

Wie man einen LLM ausbildet

Das LLM-Studium beinhaltet das Lesen immenser Textmengen und das Erlernen von Das nächste Token vorhersagen aus einer Sequenz, die auf den vorherigen basiert. Während dieses Prozesses wird das Modell mit Millionen oder Milliarden von Beispielen konfrontiert, die aus seinem Trainingskorpus extrahiert wurden.

In jedem Schritt generiert das Modell eine Vorhersage für das nächste Token; diese Vorhersage wird dann mit dem tatsächlichen Token verglichen und verlustfunktion Dadurch wird der Fehler quantifiziert. Anschließend werden die Modellgewichte aktualisiert. Rückpropagation und GradientenabstiegUm diesen Fehler zu verringern, werden die einzelnen Parameter jeweils leicht korrigiert.

Diese Schleife von Vorhersagen, Fehler messen und anpassen Dieser Vorgang wird massiv wiederholt, bis das Modell auf eine Reihe von Gewichtungen konvergiert, die es ihm ermöglichen, kohärente Texte mit guter Grammatik, einem gewissen Denkvermögen und aus den Daten gelerntem Faktenwissen zu generieren.

Bei Modellen wie GPT-4 und späteren Modellen wird diesem massiven Training dann eine weitere Phase hinzugefügt. Verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback, in denen Menschen (und manchmal andere Modelle) Reaktionen bewerten und dabei helfen, das Verhalten so anzupassen, dass es besser den menschlichen Präferenzen entspricht, wobei toxische, falsche oder unangemessene Reaktionen so weit wie möglich vermieden werden.

Entstehungsprozess: Wie ein LLM schreibt

Wenn Sie mit einem LLM interagieren (z. B. durch Eingabe einer Anfrage in einen Chatbot), ist der interne Prozess eine Art von Optimierte Autofill-FunktionDer von Ihnen geschriebene Text wird tokenisiert, in Einbettungen umgewandelt und durch die Transformer-Schichten geleitet.

Schicht für Schicht passt das Modell diese Einbettungen an und berücksichtigt dabei dank Selbstaufmerksamkeit den Kontext und die Beziehungen zwischen den Token. Am Ende erzeugt es ein Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle möglichen Token, die als nächstes kommen könnten.

Basierend auf dieser Verteilung wählt das System das nächste Token aus. eine Stichprobenstrategie was mehr oder weniger deterministisch sein kann. Wenn die Temperatur Wenn der Wert auf 0.0 gesetzt ist, wählt das Modell fast immer das wahrscheinlichste Token und liefert sehr stabile und unkreative Ergebnisse, die sich ideal für Programmier- oder numerische Aufgaben eignen.

Bei höheren Temperaturen (0,8 – 1,0) wird die Wahl riskanter: das Modell Erkunden Sie weniger wahrscheinliche, aber vielfältigere Token.Dies fördert kreativere Antworten, die sich für Brainstorming, Erzähltexte oder Werbung eignen. Wird die Temperatur zu hoch angesetzt (über ca. 1,5), kann das Ergebnis zusammenhanglos werden und aus wirren oder sinnlosen Sätzen bestehen.

Dieser Vorgang wird Token für Token wiederholt: Jedes neue Token wird der Eingabesequenz hinzugefügt und das Modell berechnet die Ausgabe neu, bis eine maximale Länge oder ein spezielles Abschlusstoken erreicht ist.

Kontextfenster: das Kurzzeitgedächtnis des Modells

Ein Schlüsselaspekt des LLM-Studiums ist seine KontextfensterDas ist die maximale Anzahl an Tokens, die es auf einen Blick erfassen kann. Es ist in der Praxis sein Kurzzeitgedächtnis.

Frühe Modelle arbeiteten mit Kontextfenstern von etwa 4.000 Tokens, was ungefähr 3.000 Wörtern Text entsprach. Mit dieser Kapazität konnte das Modell relativ kurze Konversationen oder mittellange Dokumente verarbeiten, verlor aber bei längeren Analysen den Überblick.

Aktuelle High-End-Modelle bewältigen bereits Hunderttausende oder sogar Millionen von TokenDies ermöglicht das Hochladen ganzer Bücher, umfangreicher technischer Dokumentationen und großer Wissensdatenbanken, wodurch der LLM als ein Analyst auf Ihre eigenen Dokumente ohne den gleichen Kontext zu verlassen.

Das Kontextfenster ist kein Dauerspeicher: Wird es überschritten, müssen Teile des Textes zusammengefasst oder gekürzt werden. Innerhalb dieses Rahmens ist jedoch die Fähigkeit, den Zusammenhang zu wahren und sich an das zuvor Gesagte zu erinnern, einer der Faktoren, die die Qualität der Interaktion maßgeblich bestimmen.

Modellarten: geschlossene, offene und Nischenmodelle.

Das LLM-Ökosystem hat sich in verschiedene Modelltypen mit sehr unterschiedlichen Philosophien aufgespalten. Auf der einen Seite gibt es die geschlossene oder proprietäre ModelleBeispiele hierfür sind GPT, Gemini oder Claude, die von großen Unternehmen entwickelt und als Cloud-Dienste angeboten werden.

Diese Modelle sind in der Regel die leistungsstärksten hinsichtlich ihrer Argumentationsfähigkeit, Größe und ihres Kontextfensters und sie laufen auf Supercomputer mit spezialisierten GPUsIm Gegenzug fungieren sie als „Black Boxes“: Ihre genaue Architektur ist unbekannt, die Details ihrer Trainingsdaten sind unbekannt, und es gibt keine vollständige Kontrolle über die Verwendung der von Ihnen gesendeten Daten.

Am anderen Ende des Spektrums stehen die Modelle. offene GewichtsklassenAls Lama 3Mistral oder Qwen sind Beispiele dafür, wie Entwickler die Modellgewichte veröffentlichen, sodass jeder sie herunterladen und auf eigener Hardware ausführen kann. Sie enthalten in der Regel nicht den Trainingscode oder die Originaldaten, ermöglichen aber dennoch eine lokale und private Nutzung sehr flexibel.

Es gibt auch wirklich Projekte Open-Source-Modelle wie OLMo teilen nicht nur Gewichtungen, sondern auch Code und, wo möglich, Datendetails. Diese Modelle sind besonders wertvoll für die wissenschaftliche Forschung, Transparenz und Audits.

Schließlich gibt es die NischenmodelleSie sind für spezifische Bereiche wie Medizin, Recht, Programmierung oder Finanzen ausgebildet oder spezialisiert. Obwohl sie deutlich kleiner sein mögen als die großen Generalisten, können sie in ihrem jeweiligen Fachgebiet Großartiges leisten. übertreffen deutlich größere Modelle in Genauigkeit und Nützlichkeit.

Wie man den „Namen“ eines Modells interpretiert

Wenn Sie in Repositories wie Hugging Face stöbern, werden Sie Modellnamen sehen, die wie Atomschlüssel aussehen, zum Beispiel: Llama-3-70b-Instruct-v1-GGUF-q4_k_mJeder Teil dieses Namens liefert nützliche Informationen über das Modell.

Der erste Teil, Lama-3, kennzeichnet die Familie und die Basisarchitektur, in diesem Fall das Llama 3-Modell von Meta. Die Zahl 70b Es gibt die Größe an: 70.000 Milliarden Parameter, was Ihnen eine Vorstellung von der Hardware erforderlich (sehr leistungsstarke Grafikkarten oder Server mit viel Speicher).

Das Etikett Anweisen weist darauf hin, dass das Modell feinabgestimmt wurde. Folgen Sie den Anweisungen und unterhalten Sie sich. Selbstverständlich. Wenn Sie ein LLM als Assistenten einsetzen möchten, ist es unerlässlich, dass der Name „Instruct“ oder etwas Ähnliches enthält; andernfalls verhält sich das Modell möglicherweise wie ein generischer Textbaustein und beantwortet Ihre Fragen nicht zufriedenstellend.

Das Fragment GGUF Dies ist das Dateiformat, das insbesondere für die Ausführung von Modellen auf CPUs oder Apple-Geräten üblich ist. Andere Formate wie EXL2, GPTQ oder AWQ sind typischerweise für NVIDIA-GPUs konzipiert und bieten unterschiedliche Leistungsoptimierungen.

Schließlich q4_k_m Es beschreibt den Quantisierungsgrad (in diesem Fall 4 Bit) und die spezifische Methode (K-Quants), die sich auf die Festplattengröße, den benötigten Speicherplatz und den geringen Präzisionsverlust auswirkt, der in Kauf genommen wird, um das Modell auf einfacherer Hardware ausführen zu können.

Quantisierung: Komprimierung riesiger Gehirne

Modernste Modelle können in ihrer Originalform Platz belegen Dutzende oder Hunderte von Gigabyte und benötigen Videospeicher (VRAM), der die Kapazität eines Heim-PCs übersteigt. Genau da liegt der Punkt, an dem die Quantisierung.

In seiner vollständigen Form speichert ein LLM seine Gewichte typischerweise mit 16-Bit-Genauigkeit (FP16), mit vielen Dezimalstellen, die sehr feine Berechnungen ermöglichen. Die Quantisierung reduziert diese Bitanzahl, beispielsweise von 16 auf 4, und rundet die Werte so, dass nehmen viel weniger Platz ein und benötigen weniger Speicherplatz zum Ausführen.

Überraschend ist, dass sich der Wechsel von 16 auf 4 Bit bei vielen Chat-, Schreib- oder Zusammenfassungsaufgaben kaum auf die wahrgenommene Qualität auswirkt: Jüngste Studien zeigen, dass ein Modell im 4-Bit-Format die Qualität aufrechterhalten kann. etwa 98 % ihrer praktischen Denkfähigkeit für den allgemeinen Gebrauch, mit einer Gewichtsersparnis von bis zu 70%.

Aggressivere Quantisierungen wie Q2 oder IQ2 ermöglichen es, riesige Modelle auf sehr begrenzter Hardware unterzubringen, aber der Preis ist hoch: merklicher Kohärenzverlust, Schleifen, Wiederholungen oder Fehler bei anspruchsvolleren logischen Aufgaben, insbesondere in der Mathematik und der komplexen Programmierung.

Wenn Sie heikle technische Aufgaben ausführen möchten, empfiehlt sich die Verwendung von höchste Quantisierung, die Ihre Hardware unterstützt (Q6, Q8 oder sogar unquantisiert), während für leichtere Aufgaben wie Schreiben oder Brainstorming in der Regel Q4 für die meisten Benutzer der optimale Wert ist.

Hardware und VRAM: Wie leistungsstark ist Ihr Computer?

Um herauszufinden, ob Sie ein Modell auf Ihrem eigenen PC ausführen können, müssen Sie, anstatt nur den Arbeitsspeicher (RAM) zu betrachten, die folgenden Komponenten untersuchen: VRAM Ihrer GrafikkarteEine einfache Faustregel lautet: Multiplizieren Sie die Milliarden von Parametern mit etwa 0,7 GB VRAM bei moderater Quantisierung.

Zum Beispiel ein Modell wie Rufen Sie 3 8B im vierten Quartal an. Es wird über rund 5,6 GB VRAM verfügen, was von vielen aktuellen Gaming-GPUs problemlos bewältigt werden kann. Ein Modell von 70B-Parameter Es werden möglicherweise rund 49 GB VRAM benötigt, etwas, das professionellen Grafikkarten oder Multi-GPU-Konfigurationen vorbehalten ist.

Im aktuellen Ökosystem existieren zwei wichtige Hardwareansätze für lokale KI nebeneinander. Zum einen der NVIDIABei RTX-GPUs der Serien 3000, 4000 oder 5000, die CUDA nutzen, werden sehr hohe Textgenerierungsgeschwindigkeiten erreicht, allerdings mit der Einschränkung, dass VRAM teuer ist und im Heimgebrauch üblicherweise 24 GB nicht überschreitet.

Auf der anderen Seite gibt es die Apples WegMit seinen M2-, M3- oder M4-Chips und dem gemeinsamen Speicher kann ein Mac mit 96 oder 192 GB gemeinsamem Speicher gigantische (quantisierte) Modelle laden, die auf einer einzelnen Heim-GPU nicht unterzubringen wären, obwohl die Generierungsgeschwindigkeit in der Regel niedriger ist.

In beiden Szenarien sind Werkzeuge wie LM Studio u Ollama Sie erleichtern das Herunterladen, Konfigurieren und Ausführen lokaler Modelle und ermöglichen es Ihnen, Parameter wie Temperatur, CPU-/GPU-Auslastung oder Speicher anzupassen, ohne sich mit komplexen Befehlszeilen herumschlagen zu müssen, es sei denn, Sie streben eine sehr feine Integration mit anderen Programmen an.

LLM im Vergleich zu anderen Arten von generativer KI

Wenn Sie beispielsweise mit einem Bildgenerator interagieren, wird Ihr Eingabetext zunächst mit einem Sprachmodell Es versteht Ihre Anfrage, klassifiziert die Intention und extrahiert die Schlüsselelemente (künstlerischer Stil, Objekte, Kontext usw.). Diese Informationen werden dann in Darstellungen übersetzt, die spezifische Bildmodelle verwenden.

Das Gleiche gilt für die Erzeugung von Audio oder MusikEin LLM kann die Textbeschreibung („Erstelle ein ruhiges Stück mit Klavier und Streichern“) verstehen und sie in eine Struktur umwandeln, die ein spezialisiertes Audiomodell dann in Klang transformiert.

Bei der Codegenerierung sind LLMs direkt beteiligt: ​​Sie werden trainiert mit große Quellcode-RepositoriesTechnische Dokumentation und Anwendungsbeispiele ermöglichen es ihnen, Funktionen zu schreiben, Fehler zu erklären, zwischen Programmiersprachen zu übersetzen oder sogar kleine Spiele wie Tic-Tac-Toe in C# anhand einer einfachen Beschreibung in natürlicher Sprache zu entwerfen.

Praktische Anwendungsmöglichkeiten von LLMs im Alltag

LLMs können für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden, um ihre Fähigkeit zum Verstehen und Generieren von Texten zu maximieren, was zu einer ständig wachsenden Bandbreite an Anwendungen im privaten und geschäftlichen Umfeld führt.

Zu den häufigsten Anwendungsgebieten zählt die Konversations-Chatbots wie beispielsweise ChatGPT, Gemini oder Copilot, die als allgemeine Assistenten fungieren und in der Lage sind, Fragen zu beantworten, Konzepte zu erklären, bei Hausaufgaben zu helfen, E-Mails zu schreiben oder Berichte zu verfassen.

Eine weitere sehr aussagekräftige Kategorie ist die der Erzeugen InhaltProduktbeschreibungen für E-Commerce, Werbetexte, Blogartikel, Videoskripte, Newsletter oder Social-Media-Posts – alles generiert aus relativ einfachen Anweisungen.

In Unternehmen werden LLMs eingesetzt, um Antworten auf häufig gestellte FragenAutomatisierung eines Teils des Kundenservice, Klassifizierung und Kennzeichnung großer Mengen an Feedback (Rezensionen, Umfragen, Kommentare in sozialen Medien) und Gewinnung von Erkenntnissen über die Markenwahrnehmung, wiederkehrende Probleme oder Verbesserungsmöglichkeiten.

Sie eignen sich auch hervorragend für folgende Aufgaben: Übersetzung und LokalisierungDokumentenklassifizierung, Extraktion relevanter Informationen, Erstellung von Managementzusammenfassungen und Unterstützung der Entscheidungsfindung durch Verstärkung des Teams mit schnellen Analysen großer Textmengen.

Einschränkungen und Risiken von LLMs

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit weisen LLMs erhebliche Einschränkungen auf, die man berücksichtigen sollte, um sie sinnvoll und ohne unrealistische Erwartungen einzusetzen.

Das bekannteste ist das Phänomen der HalluzinationenDas Modell kann Informationen generieren, die sehr überzeugend klingen, aber falsch oder ungenau sind. Dies geschieht, weil das LLM Sagt den Text voraus, nicht die FaktenUnd wenn nicht genügend Kontext vorhanden ist oder die Aufgabenstellung mehrdeutig ist, füllen Sie die Lücken mit plausiblen, wenn auch erfundenen Inhalten.

Wir müssen auch Folgendes berücksichtigen: VorurteileModelle lernen aus von Menschen generierten Daten, mit allen damit verbundenen Implikationen: Voreingenommenheiten, Stereotypen, Ungleichheiten und einer einseitigen Weltsicht. Ohne Kontroll- und Ausgleichsmechanismen kann ein LLM diese Voreingenommenheiten reproduzieren oder sogar verstärken.

Eine weitere wichtige Einschränkung ist seine prompte AbhängigkeitDie Qualität der Antwort hängt maßgeblich von der Formulierung der Anfrage ab: Unpräzise Anweisungen führen zu mittelmäßigen Ergebnissen, während gut formulierte Anfragen zu wesentlich nützlicheren, genaueren und umsetzbaren Antworten führen.

Schließlich verfügen LLMs nicht über ein wirkliches Verständnis der Welt: Es fehlt ihnen an direkter Wahrnehmung, sie besitzen kein integriertes Langzeitgedächtnis, es sei denn, externe Systeme werden hinzugefügt und der Anbieter ermöglicht dies. Sie haben keinen Zugriff auf Echtzeitinformationen.Ihr „Wissen“ beschränkt sich auf das, was in ihren Trainingsdaten vorhanden war und was in ihren aktuellen Kontext passt.

Beziehung zur Geschäftswelt und Arbeit

Im Unternehmensumfeld werden LLMs zunehmend integriert. CRM-, Vertriebstools, Dienstleistungen und E-Commerce-Plattformen um die Produktivität zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Mithilfe dieser Modelle können Sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren, wie z. B. das Beantworten ähnlicher E-Mails, das Erstellen erster Vertragsangebote, das Zusammenfassen von Telefonaten oder Besprechungen, und menschliche Agenten leiten mit Echtzeit-Reaktionsvorschlägen, die Ihr Urteilsvermögen nicht unbedingt ersetzen, aber die mechanische Belastung deutlich reduzieren.

Im Marketing und Vertrieb sind sie daran gewöhnt, bessere Segmentierung der KundenAnalysiere große Mengen an Textdaten (Rezensionen, Anfragen, soziale Medien), personalisiere Nachrichten und entdecke Möglichkeiten, die sonst inmitten Tausender Interaktionen unbemerkt bleiben würden.

Diese Auswirkungen auf das Arbeitsumfeld erinnern an die von Industrierobotern in der Fertigung: Monotone Arbeiten werden reduziert, Stellenprofile verändern sich, und neue Funktionen mit dem Schwerpunkt [Folgendes] entstehen. KI-Systeme entwerfen, überwachen und integrieren in bestehenden Prozessen.

Zukunft der LLMs: Multimodalität und erweiterte Fähigkeiten

Die Entwicklung von LLMs deutet auf zunehmend mehr Modelle hin multimodalEs ist in der Lage, nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und sogar Video integriert zu verarbeiten. So könnte ein einzelnes System ein Gespräch verstehen, ein gescanntes Dokument analysieren, ein Diagramm interpretieren und all dies gleichzeitig verarbeiten.

Einige Modelle werden bereits mit Kombinationen aus Text, Audio und Video trainiert, was den Weg für fortgeschrittene Anwendungen in Bereichen wie … ebnet. autonome FahrzeugeRoboter oder verbesserte persönliche Assistenten, die nicht nur lesen, sondern auch sehen und hören können.

Mit der Verfeinerung der Trainingsmethoden wird von LLMs eine Verbesserung erwartet. Genauigkeit, Reduzierung von Verzerrungen und Umgang mit aktuellen InformationenEinbeziehung externer Verifizierungsmechanismen und kontrollierter Zugriff auf Echtzeit-Datenquellen.

Wir werden auch eine Konsolidierung von Hybridmodellen erleben: Kombinationen aus Hochleistungsfähige geschlossene Modelle mit spezialisierte offene Modelle und lokale Tools, die es ermöglichen, die Privatsphäre zu wahren und die Kontrolle über die sensibelsten Daten zu behalten.

Kurz gesagt, LLMs wandeln sich von einer aufsehenerregenden Neuheit zu einem... grundlegende ProduktivitätsinfrastrukturDies gilt sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen. Zu verstehen, was sie können, wie sie arbeiten und wo ihre Grenzen liegen, ist der Schlüssel, um sie effektiv einzusetzen, ohne ihnen mehr Aufgaben zu übertragen, als sie realistischerweise bewältigen können.