Im letzten Jahrzehnt wurden große Durchbrüche auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielt. Wenn es um KI geht, gibt es eine Reihe von Teilbereichen, wie z Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Eines der für NLP verwendeten Modelle ist das Large Language Model (LLMs). LLMs sind für die Verarbeitung großer Textdatenmengen konzipiert und nutzen fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen, um die Muster und Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Konzepten in natürlicher Sprache zu lernen. Das bedeutet, dass sie in der Lage sind, den Kontext und die Bedeutung hinter Wörtern und Phrasen zu verstehen. Infolgedessen sind LLMs zu einem Schlüsselwerkzeug für eine Vielzahl von NLP-Anwendungen geworden.

chatgpt, ein vom OpenAI-Team entwickelter Chatbot, ist ein Beispiel für ein LLM. Aufgrund seiner Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu erstellen, hat es in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt. Sie können dies sogar auf dem ausprobieren OpenAI-Website um ein Gefühl zu bekommen.

Wenn Sie mehr über die Funktionsweise von NLP erfahren möchten, können Sie lernen, wie man Python-Code schreibt. Experten empfehlen Python als eine der besten Sprachen für NLP sowie für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerkverbindungen. R Programmiersprachen sind auch bei Forschern und Entwicklern beliebt, die an großen Sprachmodellen arbeiten. Beide Sprachen verfügen über umfangreiche Bibliotheken, die Ihnen den Einstieg in die Grundlagen des maschinellen Lernens erleichtern. Als nächstes schauen wir uns an, wie genau LLMs funktionieren.

LLMs funktionieren, indem sie eine große Menge an Textdaten aufnehmen, diese dann verarbeiten und Muster zwischen den Wörtern und Mustern lernen. Nachdem sie die Bedeutung von Sätzen verstanden haben, können sie auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung gestellten Trainingsdaten eigene Sätze generieren. Diese Daten kommen überall vor, einschließlich Artikeln, Blogs, Nachrichtenseiten und Zeitschriften. Aufgrund der großen Datenmenge, die es verbraucht, kann es Muster im gegebenen Text ableiten, um menschenähnlichen Text zu generieren. Für Menschen wäre es unmöglich, dasselbe zu tun, da unser Gedächtnis und unsere Verarbeitungsfähigkeiten begrenzt sind. Andererseits können Computer riesige Datenmengen speichern und verarbeiten.

Diagramm für großes Sprachmodell

Das Modell selbst funktioniert, indem es a neurales Netzwerk das aus verbundenen Knoten besteht und es ermöglicht, Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen in natürlicher Sprache zu modellieren. Die Trainingsdaten dienen als Eingabe für dieses Modell und die Qualität der Ausgabe hängt von den Daten ab, auf denen trainiert wurde. Im Fall von ChatGPT-3 werden beispielsweise Konversationsdaten aus dem Internet analysiert Gespräche aus Reddit-Foren. Darüber hinaus werden menschliche Trainer eingesetzt, um die dem Modell zur Verfügung gestellten Daten zu verfeinern, indem sie Feedback zur Qualität und Relevanz geben. Die Funktionsweise eines LLM ähnelt der Art und Weise, wie ein Kind eine Sprache lernt. Wenn ein Kind in eine Umgebung gebracht wird, in der jeder diese Sprache spricht, lernt es das Sprechverhalten der Menschen um es herum und ahmt es nach. Wenn dieses Kind auch von einem Lehrer angeleitet wird, der ihm Feedback zu den von ihm produzierten Sätzen gibt, lernt es, die Sätze in dieser Sprache korrekt zu formulieren.

LLMs werden auf vielfältige Weise eingesetzt. Einige davon sind:

• Sprachübersetzung: Mit LLMs können Wörter schnell von einer Sprache in eine andere übersetzt werden. Dazu werden die beiden Sprachen verglichen und versucht, sie Satz für Satz durch das, was man nennt, zu übersetzen Parallelkorpora. LLM führt Übersetzungen auf zwei Arten durch. Erstens durch direkte Übersetzung und zweitens durch Encoder-Decoder-Übersetzung. Beide Techniken nutzen einen Deep-Learning-Ansatz für die Übersetzung.
• Inhaltserstellung: Der von LLMs generierte Output kann als Textinhalt für Ihr Produkt verwendet werden. Beispiele hierfür sind Artikel, Produktbeschreibungen, Broschüren und andere Arten von schriftlichen Inhalten. ChatGPT ist hierfür ein hervorragendes Tool. Es kann qualitativ hochwertige Textinhalte erzeugen, die nicht von von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Erwägen Sie dies, wenn Ihre Arbeit darin besteht, Inhalte für Ihre Benutzer zu schreiben.
• Chatbots: Eine Hauptanwendung von LLMs ist die Verwendung für Chatbots. Viele Unternehmen nutzen ChatGPT bereits im Rahmen des Kundendienst Chatbot-Tool, um ihre Kunden bestmöglich zu bedienen, indem sie ihnen genaue Antworten geben. Technologieführer erwägen auch Möglichkeiten, ihr eigenes Sprachmodell zu entwickeln, das ihren Geschäftsanforderungen entspricht, indem sie ihm relevante interne Daten zur Verfügung stellen.
• Zusammenfassung: Einige LLM können verwendet werden, um lange Artikel zusammenzufassen, indem eine kürzere Version davon erstellt wird, ohne die beabsichtigte Botschaft zu beeinträchtigen. ChatGPT tut dies, indem es bei Reddit eingereichte Beiträge mit von Menschen verfassten Zusammenfassungen sammelt. Anschließend optimierten die Trainer die Zusammenfassungen so, dass das Modell durch den Prozess des verstärkenden Lernens qualitativ hochwertige Zusammenfassungen generiert.

Basierend auf den zuvor genannten Anwendungen werden LLMs derzeit in folgenden Bereichen eingesetzt:

• Technologieunternehmen: Ein großer Teil eines Technologieunternehmens ist der Umgang mit Kunden. Manager und Führungskräfte im Technologiesektor suchen bereits nach Möglichkeiten, den Prozess der Kommunikation mit Kunden über ChatGPT zu optimieren. Darüber hinaus kann LLM auch zum Schreiben von Inhalten für Unternehmen genutzt werden. Es kann zum Verfassen von Produktbeschreibungen, Leitbildern und anderen schriftlichen Texten verwendet werden. Eine weitere interessante Einsatzmöglichkeit im Tech-Bereich ist das Schreiben Code. Programmierer, die nach einer effizienten Möglichkeit zum Schreiben und Verwalten von Code suchen, können ChatGPT verwenden, um vorhandene Codebasen zu analysieren oder es mit dem Schreiben allgemeiner Skripts zu beauftragen. Dank der Fortschritte der letzten Jahre ist dies nun möglich.
• Gesundheitswesen: LLMs können im Gesundheitswesen auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Einer der Anwendungsfälle ist die Vorhersage von Viren Varianten, indem man mit großen Mengen genomischer Daten trainiert und diese dann zur Generierung neuer Sequenzen verwendet. Andere Möglichkeiten umfassen die Verwendung von LLM zur Diagnose von Gesundheitsproblemen und der anschließenden Identifizierung möglicher Behandlungen. Dies geschieht durch die Auswertung riesiger Mengen medizinischer Daten. Dies führt zu einer genaueren medizinischen Diagnose und rettet letztendlich Leben. LLMs haben das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu revolutionieren.
• Einzelhandel: Auch der Einzelhandel kann vom Einsatz von LLM profitieren. Eine Möglichkeit besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen. Durch die Analyse von Kundendaten wie Suchanfragen und Online-Interaktionen können LLMs Erkenntnisse darüber liefern, nach welchen Produkten und Dienstleistungen Kunden suchen und wie sie am liebsten mit dem Unternehmen interagieren. Diese Informationen können verwendet werden, um Marketingkampagnen zu optimieren, das Kundenerlebnis zu personalisieren und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Modelle für maschinelles Lernen, einschließlich LLM, sind nur so gut wie die ihnen zur Verfügung gestellten Trainingsdaten. Das heißt, wenn Sie es mit Daten geringer Qualität trainieren, wird eine Ausgabe von geringer Qualität erzeugt. Dies kann problematisch sein, wenn viel auf dem Spiel steht und es keine Fehlertoleranz geben darf. Obwohl es subjektiv sein kann, welche Daten von geringer oder hoher Qualität sind, sind einige Merkmale qualitativ hochwertiger Daten Genauigkeit, Relevanz und Vielfalt. Zu den Merkmalen minderwertiger Daten gehören Unvollständigkeit, Verzerrung und Ungenauigkeit.

Zur Veranschaulichung können Sie ein Modell trainieren, um grammatikalisch korrekte Sätze zu erstellen. Daten mit geringer Qualität würden so aussehen:

Dis tex iz nut good bcoz it contayns spell1ngs eror

Im Gegensatz dazu sehen hochwertige Daten so aus:

This text is good because it doesn’t have any errors

Es sind menschliche Trainer erforderlich, die die Daten überwachen und anpassen, um sicherzustellen, dass sie eine hohe Qualität aufweisen. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die Skalierung und Pflege großer Datenmengen schwierig und teuer sein kann. Derzeit werden die meisten LLM-Arbeiten von Forschern durchgeführt und von großen Unternehmen unterstützt, die über die entsprechenden Ressourcen verfügen.

Kürzlich wurde ChatGPT dafür kritisiert, voreingenommene Inhalte zu produzieren, da die Trainingsdaten angeblich inhärente Vorurteile enthielten. Eine weitere berechtigte Sorge besteht darin, dass böswillige Akteure es für böswillige Zwecke nutzen werden, beispielsweise um damit Inhalte zu generieren Verbreitung Fehlinformationen oder Propaganda zur Beeinflussung der öffentlichen Meinung.

Wir sind nun am Ende des Artikels angelangt. Nachdem Sie nun verstanden haben, wie große Sprachen funktionieren, möchten Sie vielleicht wissen, welche Auswirkungen dies für Sie hat. In den letzten Jahren wurden im LLM erhebliche Fortschritte erzielt, und Experten gehen davon aus, dass dies die Art und Weise, wie wir kommunizieren, in Zukunft verändern wird.

Da es in Zukunft viele KI-Möglichkeiten geben wird, sollten Sie darüber nachdenken, zu lernen, wie sie funktioniert und wie man ein Modell bereitstellt und erstellt. Die beliebteste Sprache für Modelle des maschinellen Lernens ist Python, da es Bibliotheken wie z Hart Und Tensorflow mit dem erstellt werden kann neuronale Modelle. Es gibt bereits viele Anwendungen von KI, darunter Bildverarbeitungund es wird in Zukunft noch mehr geben.

Worüber denken Sie? Große Sprachmodelle? Bitte teilen Sie unten Ihre Gedanken mit. Sie können auch mehr über das Bildungsökosystem erfahren Hier.

Verweise:

[1] Angie Lee, Wofür werden große Sprachmodelle verwendet?Nvidia-Blog

[2] Geetika Gupta, Die Sprache des Genoms sprechen: Gordon Bell-Gewinner wendet große Sprachmodelle an, um neue COVID-Varianten vorherzusagenNvidia-Blog

[3] Nisan Stiennon, Long Ouyang, Jeff Wu, Daniel M. Ziegler, Ryan Lowe, Chelsea Voss, Alec Radford, Dario Amodei, Paul Christiano, Lernen, mit menschlichem Feedback zusammenzufassenOpenAI-Blog

[4] Josh A. Goldstein (1 und 3), Girish Sastry (2), Micah Musser (1), Renee DiResta (3), Matthew Gentzel (2), Katerina Sedova (1) ((1) Georgetown’s Center for Security and Emerging Technology , (2) OpenAI, (3) Stanford Internet Observatory), Vorhersage des möglichen Missbrauchs von Sprachmodellen für Desinformationskampagnen – und wie sich das Risiko reduzieren lässtOpenAI-Blog

[5] Alex Tamkin und Deep Ganguli, Wie große Sprachmodelle Wissenschaft, Gesellschaft und KI verändern werdenUniversität in Stanford