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:
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.
Diese drei Begriffe sind alle Teil desselben allgemeinen Konzepts, beziehen sich jedoch auf verschiedene Ebenen innerhalb der Welt intelligenter Systeme.
Künstliche Intelligenz (KI) ist die umfassendste Kategorie. Sie umfasst jedes Computersystem, das darauf ausgelegt ist, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Das kann das Erkennen von Bildern, das Treffen von Entscheidungen, die Optimierung der Logistik oder das Verstehen von Sprache bedeuten. KI ist der Oberbegriff für alle Technologien, die Maschinen „intelligent“ machen.
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich speziell mit der menschlichen Sprache befasst. NLP ermöglicht es Systemen, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, zu generieren und darauf zu reagieren. Es bildet die Grundlage für Tools wie Stimmungsanalyse, Spamfilter, Chatbots, Dokumenten-Tagging und Sprachassistenten.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Untergruppe von NLP. Sie stellen den aktuellen Stand der Technik bei Sprachtools dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen NLP-Systemen, die auf Schlüsselwörtern oder vordefinierten Regeln basieren, werden LLMs auf riesigen Textdatensätzen trainiert und nutzen Deep Learning, um flüssigere, flexiblere und kontextbezogene Antworten zu generieren.
Oder kurz gesagt:
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.
Da LLMs zunehmend in geschäftliche Kernabläufe einfließen, benötigen Unternehmen einen klaren Ansatz für die Überwachung. Das bedeutet, festzulegen, wer diese Tools verwenden kann, auf welche Daten zugegriffen werden kann und wie die Outputs überprüft werden. Gute Unternehmensführung bedeutet, sicherzustellen, dass die Teams wissen, wie sie diese Tools sicher, effektiv und in Übereinstimmung mit den Unternehmensstandards verwenden können.
Für den Einsatz in Unternehmen – insbesondere in regulierten Branchen – umfasst Governance häufig:
LLMs sind nicht nur eine weitere Softwarefunktion. Sie stellen eine Veränderung in der Art und Weise dar, wie Menschen mit Informationen interagieren. Sie beeinflussen alles, von der Art und Weise, wie wir suchen, bis hin zu wie wir zusammenfassen, schreiben, planen und entscheiden. Wie jedes leistungsstarke Werkzeug können sie Klarheit schaffen oder Verwirrung stiften, helfen oder schaden. Es hängt alles davon ab, wie wir sie einsetzen. Für moderne Unternehmen bedeutet das, zu lernen, was diese Modelle leisten können (und was nicht), und die richtigen Leitplanken für ihre Nutzung zu schaffen.