Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Wenn KI die Technologie ist, die Maschinen intelligent macht, dann sind große Sprachmodelle (LLMs) das, was uns Menschen ermöglicht, all diese Intelligenz zu verstehen. Von Chatbots über Programmierassistenten bis hin zu vorausschauenden Erkenntnissen wandeln LLMs verstreute Informationen in flüssige, umsetzbare Sprache um. Sie vereinfachen komplexe Anfragen, stellen relevantes Wissen auf Abruf bereit und reagieren so, als würden sie sich mit einer echten Person unterhalten. Doch hinter all dieser Leichtigkeit steckt ein System erstaunlicher Komplexität.

Außerdem sind sie schnell. Einmal trainiert, können diese Modelle riesige Textmengen in Sekundenschnelle scannen, Antworten in Echtzeit generieren und sich mit zunehmender Flüssigkeit an Eingaben anpassen. Und da sie nicht auf fest programmierte Regeln angewiesen sind, eignen sie sich besonders gut für den Umgang mit Mehrdeutigkeiten, unstrukturierten Daten und sich ändernden Eingaben. Ob in Arbeitsabläufe eingebettet oder als Basis für generative KI-Tools – LLMs werden unverzichtbar, um Daten in Entscheidungen umzuwandeln; insbesondere in Branchen, in denen Sprache, Regulierung und Größenordnung aufeinandertreffen.

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Um dies zu erreichen, analysiert es große Textmengen, um die statistischen Muster, Beziehungen und Strukturen zu erlernen, aus denen sie bestehen. Nach der Schulung kann ein LLM fließend Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten, Berichte schreiben und vieles mehr.

Sie werden „groß“ genannt, weil sie Milliarden (oder zunehmend Billionen) von Parametern enthalten und auf riesigen Datensätzen trainiert werden. Die meisten verwenden eine Transformer-basierte neuronale Netzwerkarchitektur, die es ihnen ermöglicht, den Kontext über lange Textpassagen hinweg zu verstehen, anstatt satz- oder wortweise.

LLMs „wissen“ nichts im menschlichen Sinne. Sie denken nicht logisch und prüfen keine Fakten. Stattdessen machen sie Prognosen auf der Grundlage dessen, was sie aus ihren Trainingsdaten gelernt haben.

Das Trainieren eines großen Sprachmodells ist ein mehrstufiger Prozess, der Rohtext in ein System umwandelt, das auf menschliche Eingaben reagieren kann. Dies geschieht in der Regel in drei Hauptphasen:

1. LLM-Vortraining
   Dies ist der umfangreichste Teil des Prozesses. Billionen von Wörtern werden dem Modell anhand von Datensätzen aus Büchern, Websites, technischen Dokumentationen und anderen öffentlichen Quellen zugeführt. Immer wieder sagt das Modell das nächste Token in einem Satz voraus, bis es ein Verständnis für Grammatik, Tonfall, Fakten und Kontext entwickelt, das statistisch fundiert und zuverlässig ist. Diese Phase stellt den Grundlagenwissenserwerb des Modells dar und muss nicht direkt von Menschen beaufsichtigt werden.
   
   
2. LLM-Feineinstellung
   Nach dem Vortraining kann das Modell für bestimmte Anwendungen verfeinert werden. Dies kann Schulungen zu kuratierten Daten wie klinischen Notizen, rechtlichen Verträgen oder internen Handbüchern umfassen. Durch Feinabstimmung lässt sich das Modell auf branchenspezifische Genauigkeit und Tonfall ausrichten und zudem an Unternehmensrichtlinien oder die Markenstimme anpassen. Die Feinabstimmung kann verschiedene Formen annehmen – vom traditionellen überwachten Training bis hin zur Anweisungsoptimierung auf Basis verschiedener Techniken.
   
   
3. Anpassung und Verstärkung von LLMs
   Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback (RLHF) ist eine der gängigsten Techniken, die in dieser Phase zum Einsatz kommen. Um das Modell so gut wie möglich an die menschlichen Erwartungen anzupassen, bewerten menschliche Prüfer die Outputs, die das Modell liefert (oft auf einer Skala von eins bis fünf) hinsichtlich Nützlichkeit, Klarheit und Sicherheit. Mittlerweile entstehen weitere Anpassungsmethoden, wie beispielsweise adversariales Training und konstitutionelle KI, die dazu beitragen, schädliche Ausgaben oder unerwünschte Verhaltensweisen zu reduzieren.

Bemerkenswert: Die Anpassungsphase reagiert besonders empfindlich auf die Trainingsqualität. Es ist eine falsche Sparmaßnahme, hier durch den Einsatz schlecht ausgebildeter oder unterbezahlter menschlicher Prüfer Abstriche zu machen. Der Schaden, den ein Sprachmodell durch nachlässige Überwachung erleiden kann, kann weitaus höhere Kosten nach sich ziehen als jede kurzfristige Einsparung.

Generative KI bezieht sich auf jedes KI-Modell, das in der Lage ist, neue Inhalte basierend auf Mustern zu erzeugen, die es während des Trainings gelernt hat. Dazu können Text, Bilder, Musik oder Video gehören.

LLMs sind eine spezifische Art von generativer KI, die in erster Linie für die Arbeit mit Sprache entwickelt wurde. Einige sprachorientierte generative KI-Tools werden von LLMs unterstützt. Andere werden mit Computer Vision oder Diffusionsmodellen betrieben und erzeugen Bilder oder Videos. Diese GenAI-Modelle basieren alle auf Deep Learning, unterscheiden sich jedoch darin, wozu sie trainiert wurden.

Während sich LLMs hauptsächlich auf die Erstellung von Text oder Code konzentrieren, bieten einige fortschrittliche Modelle jetzt multimodale Funktionen wie die Interpretation von Bildern oder die Kombination von Vision und Sprache in ein und derselben Antwort. Dies ist noch in der Entwicklung, wird aber in Tools für Unternehmen immer häufiger.