What are Large Language Models?

Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden Large Language Models (LLMs) zunehmend zum Dreh- und Angelpunkt, zur grundlegenden Architektur, die eine neue Innovationswelle vorantreibt. Wenn Sie Entwickler oder Datenwissenschaftler sind, sind Sie wahrscheinlich schon auf die Akronyme und den Hype gestoßen – GPT von OpenAI, Googles PaLM2 (die Grundlage ihres Bard-Chatbots) und Falcon. Dabei handelt es sich nicht nur um trendige Technikspielzeuge; Sie gestalten die Landschaft des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) neu.

Die Anatomie eines LLM: Parameter, Transformatoren und mehr

Was macht also ein LLM aus? Im Kern ist ein LLM ein kolossales neuronales Netzwerk, das oft auf Transformatorarchitekturen aufbaut und sich durch eine Parameteranzahl auszeichnet, die leicht die Milliardengrenze überschreitet. Diese Parameter dienen als einstellbare Variablen, die das Modell während der Trainingsphase anpasst, sodass es von den Trainingsdaten auf unsichtbare Daten verallgemeinern kann. Die schiere Größe dieser Modelle ermöglicht es ihnen, riesige Datensätze aufzunehmen und zu verarbeiten und so ihre Vorhersagegenauigkeit und Funktionalität zu verbessern.

Training und Schlussfolgerung

LLMs sind nicht nur vergrößerte Versionen ihrer kleineren Gegenstücke. Das Trainingsprogramm für diese Modelle umfasst häufig spezielle Hardware wie TPUs oder Cluster von High-End-GPUs. Sie nutzen fortschrittliche Optimierungsalgorithmen und -techniken wie Gradient Clipping, Layer-Normalisierung und Aufmerksamkeitsmechanismen, um den Trainingsprozess zu stabilisieren und die Generalisierung zu verbessern.

Vom Nullschuss bis zur Feinabstimmung

LLMs gibt es in verschiedenen Varianten, jede mit ihren eigenen Fähigkeiten und Einschränkungen:

1. Zero-Shot-Modelle: Diese sind auf einem breiten Korpus vorab trainiert und können ohne weitere Schulung auf ein breites Aufgabenspektrum übertragen werden.
2. Fein abgestimmte Modelle: Hierbei handelt es sich um Zero-Shot-Modelle, die einer zusätzlichen, aufgabenspezifischen Schulung unterzogen wurden. Sie sind die spezialisierten Chirurgen der LLM-Welt.
3. Sprachrepräsentationsmodelle: Diese nutzen Deep-Learning- und Transformer-Architekturen, um Sprache in andere Formen umzuwandeln, beispielsweise in Einbettungen, die in nachgelagerten Aufgaben verwendet werden können.
4. Multimodale Modelle: Dies ist die nächste Grenze, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten kann. GPT-4 ist ein Paradebeispiel für die Integration von Vision- und Sprachaufgaben in einer einzigen Architektur.

Nutzen und Komplexität

Während LLMs einen beispiellosen Nutzen bieten – Codegenerierung, Textzusammenfassung, Sprachübersetzung und mehr – bringen sie auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Sie sind rechenintensiv, sowohl im Hinblick auf das Training als auch auf die Schlussfolgerung. Aufgrund ihres „Black-Box“-Charakters sind sie schwer zu interpretieren und stellen eine Herausforderung für Aufgaben dar, die Erklärbarkeit erfordern. Und vergessen wir nicht die gelegentlichen „Halluzinationen“ – fehlerhafte oder unsinnige Ausgaben, die auftreten können.

Jenseits der Textgenerierung

Die Anwendungen großer Sprachmodelle sind nicht auf textbasierte Aufgaben beschränkt. Mit dem Aufkommen multimodaler Modelle treten wir in eine Ära ein, in der LLMs bei Computer-Vision-Aufgaben, Robotik und sogar Bioinformatik von entscheidender Bedeutung sein könnten. Stellen Sie sich LLMs vor, die komplexe Robotersysteme entwerfen oder Proteinfaltungsmuster vorhersagen können – das sind keine fernen Science-Fiction-Szenarien, sondern greifbare Ziele in unserer Reichweite.

Ethische und rechnerische Fragen

Es ist wichtig zu beachten, dass die Skalierbarkeit von LLMs mit ethischen und rechnerischen Überlegungen einhergeht. Der Trainingsprozess ist ressourcenintensiv und erfordert häufig spezielle Hardware und viel Energie. Aus ethischen Gründen kann die Verwendung großer, ungefilterter Datensätze für das Training die in den Daten vorhandenen Verzerrungen aufrechterhalten und Fragen zur Fairness und Objektivität des Modells aufwerfen.

Ein Blick auf führende LLMs

1. GPT-4: Der Spitzenreiter GPT-4 ist derzeit wahrscheinlich ganz oben auf der Liste, und OpenAI hat ein beeindruckendes Produkt darauf aufgebaut, mit einem effektiven Ökosystem, das es Ihnen ermöglicht, Plugins zu erstellen sowie Code und Funktionen auszuführen. Es ist besonders gut bei der Texterstellung und Zusammenfassung.
2. Claude 2: Der Kontextkönig Enthüllt im Juli von Anthropisch, Claude 2 ist sowohl über eine API als auch über die Beta-Website claude.ai zugänglich. Was Claude auszeichnet, ist sein umfangreiches Kontextfenster, das kürzlich von 9.000 auf satte 100.000 Token erhöht wurde – was weit über das 32.000-Token-Limit von GPT-4 hinausgeht. Dies ermöglicht es Unternehmen, Claude Hunderte von Seiten auf einmal zur Analyse zuzuführen.
3. Lama 2: Das Open-Source-Rätsel Metas frisch veröffentlichtes Llama 2 ist der erste angeblich Open-Source-Anwärter auf der Liste, obwohl diese Bezeichnung einige Debatten ausgelöst hat. Es ist sowohl für die Forschungs- als auch für die kommerzielle Nutzung kostenlos und weist besondere Lizenzbeschränkungen auf, wie z. B. die Notwendigkeit einer speziellen Lizenz für Anwendungen mit über 700 Millionen monatlichen Nutzern. Während Open-Source-Modelle Forschungsvorteile bieten, sind kommerzielle LLMs aufgrund der hohen Schulungskosten oft überlegen. Als die Lama 2 Weißbuch stellt fest, dass kommerzielle Modelle „stark darauf abgestimmt sind, sich an menschlichen Vorlieben auszurichten“, ein Prozess, der weder billig noch leicht reproduzierbar ist.
4. Orca: Der experimentelle Außenseiter Ich komme aus Microsoft Research, Orca ist unsere Wildcard-Wahl. Es handelt sich um ein kleineres Open-Source-Modell, das eine einzigartige progressive Lerntechnik verwendet. Dadurch kann Orca von Giganten wie GPT-4 lernen und so seine eigenen Denkfähigkeiten verbessern. Es ist ein Modell, das man im Auge behalten sollte und das möglicherweise signalisiert, wie Open-Source-Modelle zu ihren kommerziellen Gegenstücken aufschließen könnten.
5. Cohere: Der Enterprise Maven Cohere ist ein kommerzielles Unternehmen, das von Aidan Gomez mitbegründet wurde, einem der Köpfe hinter dem bahnbrechenden Projekt Papier „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“.. Cohere ist als Cloud-agnostische Lösung positioniert und richtet sich gezielt an den Unternehmenssektor, wie die jüngsten Ergebnisse belegen Partnerschaft mit McKinsey.

Jedes dieser LLMs bringt seine eigenen Stärken, Schwächen und einzigartigen Merkmale mit, was die Landschaft großer Sprachmodelle sowohl wettbewerbsfähig als auch unglaublich vielfältig macht.

Die Zukunft sind große Sprachmodelle

Da wir also an der Schwelle dieser LLM-Revolution stehen, ist es klar, dass diese Modelle mehr als nur eine Eintagsfliege sind. Sie bedeuten einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir maschinelles Lernen und KI angehen. Während wir die Grenzen des Möglichen immer weiter ausdehnen, von der feinkörnigen Stimmungsanalyse bis hin zur Sprachübersetzung in Echtzeit und darüber hinaus, werden Large Language Models zweifellos an der Spitze dieser technologischen Entwicklung stehen. Halten Sie Ihre Compiler bereit und Ihre Datenpipelines vorbereitet – LLMs bereiten die Bühne für den nächsten großen Sprung in der KI.