Tools für generative künstliche Intelligenz (GenAI) wie chatgpt und Googles Gemini basieren stark auf Large Language Models (LLMs). Diese LLMs sind KI-Programme, die unter anderem dazu entwickelt wurden, Text zu erkennen und zu generieren.
Sie werden als „groß“ bezeichnet, weil sie auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Einfach ausgedrückt verwenden LLMs eine Art maschinellen Lernens namens Deep Learning, um die Struktur und Funktion von Zeichen, Wörtern und Sätzen zu verstehen.
Laut einer Studie von OpenAI werden einige von GenAI verwendete LLMs anhand von Datensätzen mit mehr als 1,5 Billionen Wörtern trainiert. Obwohl diese Datensätze aus dem Internet stammen, wirkt sich die Qualität der Beispiele darauf aus, wie gut LLMs natürliche Sprache lernen.
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Im Laufe der Jahre haben Menschen gesprochene Sprachen entwickelt, um zu kommunizieren. So wie Sprache den Kern aller Formen menschlicher und technologischer Kommunikation bildet, erfüllen Sprachmodelle einen ähnlichen Zweck: Sie bieten eine Grundlage für die Kommunikation und generieren neue Konzepte in der KI-Welt.
LLMs können für die Ausführung verschiedener Aufgaben trainiert werden. Eine der bekanntesten Anwendungen ist ihre Anwendung in GenAI. Sie können Textantworten erstellen, wenn ihnen eine Eingabeaufforderung oder Frage gestellt wird, wie man bei Tools wie Chat GPT und Googles Gemini sieht.
Diese Plattformen verwenden LLMs für Text und ähnliche Modelle für Bilder, Musik und andere Medien. LLMs konzentrieren sich auf die Verarbeitung und das Verständnis der menschlichen Sprache und ermöglichen die Erstellung noch nie dagewesener Inhalte, darunter Bilder, Audio und Text, was die Inhaltsqualität verbessern und den Verkauf fördern kann.
So funktionieren LLMs
LLMs beginnen mit der Aufnahme einer großen Datenmenge, die oft mehrere Petabyte groß sein kann. Dieser Datenkorpus bildet die Grundlage für ihr Lernen. Durch unüberwachtes Lernen identifizieren sie Muster und Verbindungen zwischen Wörtern sowie Verbindungen zwischen Wörtern und Konzepten aus riesigen Mengen unbeschrifteter und unstrukturierter Daten.
Einige LLMs entwickeln sich durch überwachtes Lernen weiter, bei dem Daten sorgfältig beschriftet werden, um klare Beispiele zu liefern. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es dem LLM, Korrekturen und Anleitungen zu erhalten und so sein Verständnis verschiedener Ideen genauer zu verbessern.
Nach Abschluss der Grundausbildung durchlaufen LLMs ein Deep Learning mit einem Transformer-Neuralnetz. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es dem LLM, sich auf bestimmte Teile eines Satzes zu konzentrieren und die Beziehungen und Verbindungen zwischen Wörtern zu analysieren.
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Nach dem Training entwickeln sich LLMs zu hochqualifizierten Sprachverarbeitern. Benutzer können die Fähigkeiten des LLMs nutzen, indem sie Eingabeaufforderungen bereitstellen. LLMs können Fragen beantworten, lange Texte zusammenfassen und die Emotionen in einem Text basierend auf den Anweisungen der Benutzer analysieren.
Die Entwicklung von LLMs ist ein wichtiger Meilenstein in der KI-Entwicklung. Da LLMs weiter verfeinert und an noch größeren Datensätzen trainiert werden, werden ihre Kommunikationsfähigkeiten und ihre Fähigkeit zur kreativen Inhaltserstellung zunehmen. Diese Technologie birgt ein enormes Potenzial, verschiedene Bereiche zu revolutionieren, von Bildung und Kundenservice bis hin zu Unterhaltung und wissenschaftlicher Forschung.
Allerdings ist es wichtig, ethische Aspekte im Zusammenhang mit LLMs zu berücksichtigen, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz. Probleme hinsichtlich Voreingenommenheit und Fairness entstehen, da LLMs häufig die Voreingenommenheit in ihren Trainingsdaten widerspiegeln. Vor kurzem haben Länder wie Nigeria LLMs eingeführt, um KI-Modellen zu helfen, ihre Sprachen besser zu verstehen.
