Aufbau und Training großer Sprachmodelle: Ihr ultimativer Leitfaden

Große Sprachmodelle (LLMs) sind zu einer Sensation in der Welt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der künstlichen Intelligenz (KI) geworden.

Mittlerweile findet man sie hinter Chatbots, Übersetzungsapps und Systemen, die Fragen erstellen oder beantworten, wie zum Beispiel OpenAIs GPT-4, Googles BERT und Metas LLaMA. Aber wie funktionieren sie eigentlich?

Dieser Leitfaden erklärt, wie diese Modelle aufgebaut sind, wie sie in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, welche Probleme sie haben und wie ihre Zukunft aussehen könnte.

Was sind große Sprachmodelle?

Grundsätzlich sind LLMs KI-Systeme, die aus einer riesigen Menge an Inhalten lernen, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erstellen. Sie besitzen Milliarden winziger Einstellungen, sogenannte Parameter, die ihnen helfen, Text vorherzusagen und zu generieren.

Darüber hinaus verwenden textbasierte Modelle Deep-Learning-Techniken wie Transformatoren, um Muster und Bedeutungen in den Daten zu erkennen, auf denen sie trainiert wurden.

Technologien zur Entwicklung von großen Sprachmodellen

Die Entwicklung von LLMs kombiniert die neueste KI-Technologie mit leistungsstarker Hardware. Hier sind einige der Schlüsselelemente:

• Transformatoren bilden die Kerntechnologie hinter KI-Strukturen. Sie wurden 2017 eingeführt, um sequenzielle Daten zu verarbeiten, was für das Verstehen und Generieren von Sprache entscheidend ist.
• GPUs und TPUs beschleunigen den Trainingsprozess. Das Training kann Wochen oder sogar Monate dauern, daher helfen diese leistungsstarken Prozessoren bei der Bewältigung der enormen Rechenleistung.
• Cloud Computing erleichtert die Verwaltung der großen Menge an Rechenleistung und Speicher, die für LLMs benötigt werden. Die wichtigsten Cloud-Anbieter sind AWS, Google Cloud und Microsoft Azure.
• NLP-Bibliotheken wie Hugging Face’s Transformers, TensorFlow und PyTorch bieten die Rahmenwerke und Funktionen, die erforderlich sind, um LLMs zu erstellen und zu beherrschen.

Wie man ein eigenes Sprachmodell entwickelt

Normalerweise wird der Prozess des Aufbaus in mehrere Schritte unterteilt. Zuerst steht die Datensammlung, das bedeutet, eine große Menge an schriftlichem Material aus verschiedenen Quellen wie Büchern, Artikeln, Websites und sozialen Medien zu sammeln.

Das Ziel ist es, eine breite Palette unterschiedlicher Sprachtypen zu erhalten, um dem Modell zu helfen, in verschiedenen Kontexten zu verstehen und zu reagieren.

Nach der Datensammlung erfolgt die Datenverarbeitung. Diese Phase bereitet den Text für das Training großer Sprachmodelle vor. Dazu gehört das Zerlegen in kleinere Einheiten (Token), das Bereinigen von irrelevanten oder doppelten Informationen und die Standardisierung, um mit unterschiedlichen Schreibweisen oder Satzzeichen umzugehen.

Als nächstes wird die richtige Modellarchitektur ausgewählt. Einige bekannte Beispiele sind BERT, das den Text in beide Richtungen liest, um den gesamten Kontext zu erfassen; GPT, das das nächste Wort in einem Satz vorhersagt, um Text zu generieren; und T5, das jede Aufgabe als Textgenerierungsproblem behandelt.

Schließlich gibt es das Modelltraining, das der schwierigste Teil ist. In dieser Phase erhält das Modell den gesamten vorbereiteten Inhalt und wird optimiert, um besser zu funktionieren.

Dieser Prozess hat zwei Hauptschritte: das Vortraining, bei dem das Modell allgemeine Muster aus einer Vielzahl von Materialien lernt. Danach folgt das Feintuning, bei dem es spezifischere Kopien erhält, um spezielle Aufgaben zu bewältigen, wie zum Beispiel das Verständnis medizinischer Begriffe.

Mögliche Anwendungen

LLMs haben in verschiedenen Branchen einen großen Einfluss und bieten intelligente Lösungen, die Kreativität anregen und alltägliche Aufgaben beschleunigen.

Zum Beispiel stecken LLMs hinter den Intelligenzsystemen virtueller Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant, die dabei helfen, Fragen zu beantworten, Empfehlungen zu geben und Routineaufgaben zu erledigen.

In der Inhaltserstellung werden LLMs verwendet, um automatisch Artikel, Berichte und sogar kreative Texte zu schreiben und sind ein nützliches Instrument für Autoren, Vermarkter und Blogger.

Sie spielen auch eine große Rolle in Übersetzungsdiensten wie Google Translate, indem sie realistischere und kontextbewusstere Übersetzungen liefern.

Im Kundensupport antworten LLMs auf häufige Fragen und beschleunigen so die Reaktionszeit, was das Einkaufserlebnis für die Benutzer verbessert.

Schließlich wenden sich Entwickler der künstlichen Intelligenz zu, um Code-Snippets zu erstellen, komplexen Code zu erklären und sogar Fehler zu erkennen.

Beispiele für reale Anwendungen

Einsetzbare Sprachmodelle stehen hinter einigen der heißesten Tech-Lösungen, die wir heute verwenden. Hier sind einige der wichtigsten Beispiele:

OpenAIs GPT-4

Im Jahr 2022 war OpenAIs ChatGPT ein großer Erfolg. Es beeindruckte alle mit seiner Fähigkeit, zu chatten, Fragen zu beantworten und bei allen möglichen Aufgaben zu helfen. Obwohl es auf weniger leistungsstarken Vorgängern basierte, lernte es nach und nach, zu schreiben, Probleme zu lösen oder einfach Gespräche zu führen.

Googles BERT

Googles BERT ist ein großer Fortschritt bei der Verbesserung von Suchmaschinen. Es hilft Google, den Kontext hinter Suchbegriffen besser zu verstehen, sodass die Nutzer präzisere und genauere Ergebnisse erhalten.

Anstatt nur Schlüsselwörter abzugleichen, versteht BERT die Bedeutung einer Abfrage, was es einfacher macht, genau das zu finden, wonach die Benutzer suchen – selbst wenn die Frage etwas kompliziert oder informell ist.

Metas LLaMA

Metas LLaMA wurde entwickelt, um eine fortschrittlichere Möglichkeit zu bieten, ein Sprachmodell von Grund auf zu erstellen. LLaMA hilft Forschern, neue Ideen in der KI zu erkunden, ohne riesige Ressourcen zu benötigen.

Zudem ist es ein nützliches Werkzeug, um die Grenzen dessen, was Sprachalgorithmen leisten können, zu erweitern und dabei weniger Ressourcen zu verbrauchen.

Einschränkungen und Hürden

Eines der größten Probleme der Datenwissenschaft ist die enorme Menge an Ressourcen, die sie benötigt. Das Training von Prototypen erfordert viel Strom und Elektrizität, was den Zugang einschränken kann und Bedenken hinsichtlich ihrer Umweltbelastung aufwirft.

Voreingenommenheit ist ein weiteres heikles Problem. LLMs lernen aus vorhandenen Daten, was bedeutet, dass sie vorhandene Vorurteile übernehmen und sogar verstärken können. Daher ist es wichtig, die Systeme ständig zu überprüfen und anzupassen, um Schaden zu minimieren.

Generalisierung ist eine weitere Herausforderung. Obwohl LLMs sehr intelligent sein können, haben sie manchmal Schwierigkeiten, das Gelernte auf neue oder unerwartete Situationen anzuwenden. Sie können bei Trainingsdaten gut abschneiden, aber in realen Szenarien weniger effektiv sein.

Schließlich gibt es rechtliche und regulatorische Herausforderungen. Da LLMs immer weiter verbreitet werden, stoßen sie auf mehr rechtliche Fragen, wie Datenschutzgesetze und KI-Vorschriften. Es ist wichtig, diese rechtlichen Aspekte sorgfältig zu behandeln, um Probleme zu vermeiden und sicherzustellen, dass alles rechtmäßig bleibt.

Prognosen und Zukunft

Gegenwärtig arbeiten Forscher daran, KI-Systeme kleiner zu machen, sodass sie weniger Strom verbrauchen, aber dennoch gut funktionieren. Das bedeutet, dass sie bald erschwinglicher und praktikabler für jedermann sein werden.

Ein weiterer Trend besteht darin, Modelle zu entwickeln, die Text mit Bildern oder Tönen kombinieren. Zum Beispiel kombiniert OpenAIs CLIP geschriebene Texte und Bilder, was Interaktionen interessanter und vielseitiger macht.

Fazit

Der Aufbau großer Sprachmodelle ist eine ziemlich komplexe Aufgabe, die das Sammeln und Vorbereiten von Daten, das Trainieren des Modells und den anschließenden Einsatz in realen Anwendungen umfasst.

Durch die Integration dieser Strukturen in Apps, Systeme und Plattformen können Unternehmen ihre Fähigkeit nutzen, Text zu verstehen und zu erstellen, der natürlich klingt.

Obwohl Herausforderungen wie hohe Kosten und mögliche Vorurteile bestehen, haben LLMs einen großen Einfluss und werden ein wichtiger Bestandteil der zukünftigen Technologie und KI in Unternehmen sein.