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NLP-Jobs entdeckenDie KI hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht, und einer der bemerkenswertesten ist die Entwicklung von LLMs oder großen Sprachmodellen. LLM und NLP (Natural Language Processing) sind zwei Begriffe, die oft zusammen verwendet werden, da LLM-Modelle den Bereich NLP ziemlich revolutioniert haben – Maschinen können jetzt Text auf einem fast menschenähnlichen Niveau und in einem noch nie dagewesenen Umfang verstehen und generieren.
Auf der grundlegenden Ebene können LLMs als hochentwickelte KI-Systeme betrachtet werden, die auf der Grundlage großer Textdokumente trainiert werden. Wenn wir jedoch etwas tiefer in die Materie einsteigen, werden wir feststellen, dass ein großes Sprachmodell eine Art KI-Algorithmus ist, der DL-Methoden (Deep Learning) zusammen mit riesigen Datensätzen verwendet, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen. Das ist seine grundlegendste Funktion und per Definition ist es genau dafür konzipiert worden.
Allerdings sollten wir den Begriff „ generative KI “ verstehen, da er recht eng mit LLMs verwandt ist – bei Letzteren handelt es sich tatsächlich um eine Art generative KI, die speziell für die Generierung textbasierter Inhalte entwickelt wurde.
Im Laufe vieler Jahrhunderte haben wir Menschen verschiedene Sprachen entwickelt, um die Kommunikation zu erleichtern. Wenn wir einen Moment innehalten und nachdenken, ist Sprache das Herzstück aller Arten menschlicher und technologischer Kommunikation – sie enthält die Wörter, Semantik und Grammatik, die wir beispielsweise benötigen, um Ideen und Konzepte zu vermitteln.
In der Welt der künstlichen Intelligenz dient ein Sprachmodell einem ganz ähnlichen Zweck: Es bildet die Grundlage für die Kommunikation und Generierung neuer Konzepte.
Die allerersten KI-Sprachmodelle gehen auf die Anfänge der KI zurück, als Forscher und Wissenschaftler gerade erst begannen, damit zu experimentieren. 1966 wurde das Eliza-Sprachmodell am MIT vorgestellt und ist eines der frühesten Beispiele, die wir uns für ein KI-Sprachmodell vorstellen können. Alle Sprachmodelle müssen anhand eines Datensatzes trainiert werden, damit sie verschiedene Techniken anwenden können, um Beziehungen zwischen Wörtern und Ausdrücken abzuleiten und dann auf der Grundlage dieser trainierten Daten neue Inhalte zu generieren.
Sie werden Datenwissenschaftler häufig im selben Satz von „LLM NLP“ sprechen hören, da Sprachmodelle oft in Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden, um Benutzern die Eingabe einer Abfrage in natürlicher Sprache zu erleichtern, um ein Ergebnis zu generieren.
Große Sprachmodelle oder LLMs sind eine natürliche Weiterentwicklung des Sprachmodellkonzepts in der KI und erweitern die für Training und Inferenz benötigten Daten erheblich. Dies wiederum hat die Fähigkeiten des zugrunde liegenden KI-Modells enorm gesteigert. Es gibt keine allgemein empfohlene Zahl dafür, wie groß dieser Datensatz für das Training sein sollte, obwohl ein LLM mindestens eine Milliarde Parameter oder mehr haben kann – Parameter ist in diesem Fall im Wesentlichen ein Begriff aus dem maschinellen Lernen (ML) für die Variablen, die zum Trainieren des KI-Modells verwendet werden, damit es neue Inhalte ableiten kann.
Mittlerweile wissen wir, dass LLM und NLP oft Hand in Hand gehen, da ein LLM, eine Art ML- oder KI-Modell, für eine Reihe von NLP-Aufgaben verwendet werden kann – beispielsweise das Beantworten von Fragen in einem Gesprächsstil, das Generieren und Klassifizieren von Texten oder das Übersetzen von Texten zwischen zwei verschiedenen Sprachen. Wir wissen auch, dass sich das „groß“ in LLM auf die Gesamtzahl der Werte oder Parameter bezieht, die das Sprachmodell beim Lernen oder Trainieren autonom ändern kann. Die erfolgreichsten LLMs, die heute verwendet werden, verfügen tatsächlich über Hunderte bis Milliarden, sogar Billionen von Parametern.
Wir wissen mittlerweile, dass LLMs mit riesigen Datenmengen trainiert und dann einem selbstüberwachten Lern- oder „Trainings“-Prozess unterzogen werden müssen, um das nächste Token in einem Satz entsprechend dem umgebenden Kontext vorherzusagen. Dieser Prozess muss mehrmals wiederholt werden, bis das Modell die empfohlene oder „akzeptable“ Genauigkeit erreicht.
Sobald das LLM erfolgreich trainiert wurde, kann es für viele verschiedene NLP-Aufgaben optimiert werden, weshalb die Begriffe „LLM NLP“ oft zusammen erwähnt werden. Zu diesen LLM- und NLP-Aufgaben gehören:
Zu den heute beliebtesten großen Sprachmodellen und NLP gehören:
Natural language processing
Große Sprachmodelle werden oft als NNs oder neuronale Netzwerke bezeichnet, da sie als Computersysteme funktionieren, die vom menschlichen Verstand inspiriert sind. Diese NNs funktionieren, indem sie ein ganzes Netzwerk von Knoten nutzen (ähnlich dem menschlichen Gehirn), die geschichtet sind – wiederum ähnlich den Neuronen in unserem Gehirn!
Abgesehen von der Fähigkeit von LLMs, KI-Anwendungen oder -Modellen menschliche Sprachen beizubringen, können sie auch für die Ausführung vieler anderer Aufgaben trainiert werden – wie beispielsweise das Schreiben von Softwarecode, das Verstehen von Proteinstrukturen und mehr.
Wie wir zu Beginn des Artikels kurz erläutert haben, muss LLM und NLP, damit sie harmonisch zusammenarbeiten, wie ein menschliches Gehirn vorab trainiert und dann so optimiert werden, dass sie alles von der Beantwortung von Fragen und der Zusammenfassung von Dokumenten bis hin zu Textgenerierungsproblemen und Textklassifizierung problemlos bewältigen können. Die Problemlösungsfähigkeiten von LLMs werden bereits in Bereichen wie Unterhaltung, Finanzen und Gesundheitswesen eingesetzt, wo LLM-Modelle für viele verschiedene NLP-Anwendungen wie KI-Assistenten, Chatbots, Übersetzungen und mehr eingesetzt werden.
Im Zusammenhang mit diesen Anwendungen möchten wir kurz auf einen der früheren Punkte eingehen – nämlich, dass LLMs in den meisten Fällen mit Milliarden von Parametern arbeiten – diese können als Erinnerungen betrachtet werden, die das Modell sammelt, während es durch Training verschiedene Dinge lernt. Eine einfache Möglichkeit, dies zu visualisieren, besteht darin, die Parameter als zentrale Wissensbank des Modells zu betrachten.
Ein LLM funktioniert auf der Grundlage eines Transformermodells. Es empfängt zunächst eine Eingabe und kodiert diese, um sie dann zu dekodieren und so die Ausgabevorhersage zu erstellen. Ein LLM kann jedoch nur dann Texteingaben empfangen, um eine Ausgabevorhersage zu erstellen, wenn es das entsprechende Training erhält. Dadurch kann es nicht nur allgemeine Funktionen erfüllen, sondern sich auch selbst feinabstimmen oder optimieren, sodass es dann bestimmte Aufgaben ausführen kann – einige davon haben wir bereits besprochen.
Eine kurze Randbemerkung: Ein Transformer-Modell ist die am häufigsten verwendete Architektur innerhalb eines LLM und besteht aus einem Encoder und einem Decoder. Es verarbeitet Daten, indem es die Eingabe „tokenisiert“ und dann gleichzeitig mathematische Gleichungen berechnet, um Beziehungen zwischen den Token aufzudecken. Dadurch kann der Computer dann die gemeinsamen Muster identifizieren, so wie eine Person versuchen würde, herauszufinden, ob ihr dieselbe Abfrage gegeben würde.
Transformer-Modelle verfügen über Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, viel schneller zu lernen als herkömmliche Modelle, wie z. B. Long Short-Term Memory-Modelle (LSTM). Die „Selbstaufmerksamkeit“ ermöglicht es einem Transformer-Modell, beispielsweise einzigartige Teile der Sequenz oder den gesamten Kontext eines Satzes zu berücksichtigen, um genaue Vorhersagen zu generieren.
Zurück zur Funktionsweise großer Sprachmodelle:
Die erste Phase ist das Training . LLMs werden anhand großer Textdatensätze von Websites wie GitHub, Wikipedia und anderen vorab trainiert. Die Datensätze enthalten Billionen von Wörtern, wobei ihre Qualität direkte Auswirkungen auf die Leistung des Sprachmodells hat. An diesem Punkt führt das LLM ein unüberwachtes Lernen durch – das heißt, es verarbeitet alle ihm zugeführten Datensätze ohne spezifische Anweisungen. Während dieser Phase lernt der KI-Algorithmus im LLM die Bedeutung von Wörtern sowie die Beziehungen zwischen diesen Wörtern. Er lernt auch, Wörter je nach Kontext zu unterscheiden. Zum Beispiel: Er lernt, zu unterscheiden, ob „rechts“ das Gegenteil von „links“ oder „richtig“ bedeutet.
Die nächste Phase ist die Feinabstimmung . Wenn ein LLM eine bestimmte Aufgabe erfüllen muss (z. B. eine Übersetzung), muss es für diese spezielle Aktivität feinabgestimmt oder optimiert werden. Diese Feinabstimmung optimiert die Leistung der gegebenen Aufgabe oder Aktivität.
In der letzten Phase, dem Prompt-Tuning , wird eine ähnliche Funktion wie beim Fine-Tuning erfüllt, indem ein großes Sprachmodell durch Few-Shot-Prompting – auch Zero-Shot-Prompting genannt – trainiert wird, eine bestimmte Aktivität auszuführen. Ein Prompt ist einfach eine Anweisung, die in ein LLM eingespeist wird. Few-Shot/Zero-Shot-Prompting bringt dem LLM bei, Ausgaben anhand von Beispielen vorherzusagen.
Sehen wir uns ein Beispiel für eine Übung zur Stimmungsanalyse an und wie eine Eingabeaufforderung mit wenigen Versuchen aussehen würde:
Kundenrezension: Dieser Burger ist so lecker
Kundenstimmung: Positiv
Kundenrezension: Dieser Burger war furchtbar
Kundenstimmung: Negativ
Hier sieht man, dass das LLM die semantische Bedeutung von „schrecklich“ verstehen würde, da bereits ein gegenteiliges bzw. genau entgegengesetztes Beispiel gegeben wurde – und so stellte sich die Kundenstimmung im zweiten Beispiel als „negativ“ heraus.
Allerdings kann ein Zero-Shot-Prompt dem LLM nicht beibringen, wie er auf Eingaben anhand von Beispielen reagieren soll. Stattdessen formuliert er die Frage wie folgt: „Die Stimmung in ‚Dieser Burger ist schrecklich‘ ist …“ – er gibt also klar an, welche Aufgabe der LLM ausführen soll, liefert aber gleichzeitig keine Beispiele zur Problemlösung.
Wir haben bereits gängige Anwendungen von LLM NLP oder genauer gesagt „LLM und NLP“ besprochen. Hier sind noch ein paar weitere:
Stimmungsanalyse – Da große Sprachmodelle und NLP Hand in Hand arbeiten und erstere als Anwendungen der letzteren fungieren, können Unternehmen mit LLM die Kundenstimmung anhand großer Mengen von Textdaten analysieren.
Codegenerierung – Genau wie die Textgenerierung ist auch die Codegenerierung eine Anwendung der generativen KI. Da LLMs die Fähigkeit haben, Muster zu verstehen, können sie auch Code generieren, egal wie groß oder klein er ist.
Textgenerierung – LLM und NLP sind größtenteils für generative KI wie ChatGPT verantwortlich, mit der Fähigkeit, textbasierte Eingaben zu generieren. Sie können auch auf Aufforderung Text produzieren, zum Beispiel: „Schreib mir ein Videoskript über die Umweltverschmutzung auf der Erde.“
Informationsabruf – Stellen Sie sich Google oder Bing vor. Jedes Mal, wenn Sie eine Suchfunktion in diesen Suchmaschinen verwenden, sind Sie im Wesentlichen auf ein großes Sprachmodell und NLP angewiesen, um Informationen als Antwort auf Ihre Abfrage zu erzeugen. Das LLM ruft also die erforderlichen Informationen ab, fasst sie anschließend zusammen und teilt Ihnen die Antwort in einem Gesprächsstil mit.
Chatbots und Konversations-KI – LLMs ermöglichen es Chatbots für den Kundenservice (auch als Konversations-KI bekannt), mit Kunden zu interagieren, die Bedeutung ihrer Fragen oder Antworten zu interpretieren und im Gegenzug entsprechende Reaktionen oder Antworten anzubieten.
Inhaltszusammenfassung – LLMs können lange Artikel, Forschungsberichte, Unternehmensdokumentationen, Nachrichtenberichte und auch die Kundenhistorie in sehr ausführliche und spezifische Texte zusammenfassen, die an die Länge des Ausgabeformats angepasst werden können.
Sprachübersetzung – Die Fähigkeit des LLM, Sprachübersetzungen mithilfe großer Sprachmodelle und NLP durchzuführen, bietet Organisationen, die Sprach- und geografische Grenzen überwinden möchten, eine viel breitere Abdeckung, dank der fließenden und genauen Übersetzungen sowie der mehrsprachigen Funktionen des LLM.
Wie die oben genannten Anwendungsfälle zeigen, können LLM und NLP ganze Sätze vervollständigen, Antworten auf Fragen geben und Texte mit Leichtigkeit und unübertroffener Genauigkeit zusammenfassen. Bei einem so breiten Anwendungsspektrum finden Sie LLM-Anwendungen in zahlreichen Bereichen, darunter:
Recht – Juristische Mitarbeiter, Anwaltsgehilfen und Anwälte nutzen LLMs für alles Mögliche, von der Suche in riesigen Textdatensätzen bis zur Generierung von Juristenjargon, um entscheidende Beweise aufzudecken und Fälle schneller zu bearbeiten.
Marketing – Marketingteams aller Größenordnungen verwenden LLMs, um Stimmungsanalysen durchzuführen, sodass sie schnell viele Kampagnenideen oder Texte generieren können, die als Pitching-Beispiele und vieles mehr verwendet werden können.
Bankwesen und Finanzen – LLM NLP unterstützt Kreditkartenunternehmen, Banken, Finanzinstitute und Fintechs dabei, Betrug frühzeitig zu erkennen und Risiken zu mindern.
Kundendienst – Eines der bekanntesten Beispiele für den Einsatz von LLM und NLP in der Praxis ist wahrscheinlich der Kundendienst, wo LLMs in zahlreichen Branchen für den Kundendienst mithilfe von Chatbots/Konversations-KI eingesetzt werden.
Gesundheitswesen und Wissenschaft – Große Sprachmodelle können trainiert werden, um Moleküle, Proteine, DNA und RNA zu verstehen. Das bedeutet, dass sie bei der Suche nach Heilmitteln für Krankheiten, der Entwicklung von Impfstoffen und der Verbesserung von Medikamenten für die Präventivmedizin helfen können. Darüber hinaus werden LLMs auch in Form von medizinischen Chatbots verwendet, um grundlegende Diagnosen zu stellen oder Patienten aufzunehmen.
Technologie – LLMs werden im gesamten Technologiespektrum eingesetzt, von der Ermöglichung hochpräziser Antworten durch Suchmaschinen bis hin zur Unterstützung von Entwicklern beim Schreiben langer Codezeilen, wiederum mit unübertroffener Genauigkeit.
LLM und NLP haben nahezu jede Branche beeinflusst, von Personalwesen und Finanzen bis hin zu Versicherungen, Gesundheitswesen und darüber hinaus – durch die Automatisierung des Kunden-Self-Service, die Verbesserung der Reaktionszeiten für immer mehr Aufgaben bei gleichzeitig höchster Genauigkeit, die Verbesserung der Abfrageweiterleitung und die Förderung der intelligenten Kontexterfassung für eine breite Palette von Geschäftsanwendungen.
Große Sprachmodelle lassen uns zwar glauben, dass sie Bedeutungen leicht verstehen und so präzise auf Eingaben reagieren können, aber sie sind dennoch bestenfalls ein technologisches Werkzeug. Daher bringt die Verwendung von LLMs mehrere Herausforderungen mit sich, darunter:
Zustimmung – LLMs werden anhand von Milliarden bis Billionen von Datensätzen trainiert. Einige dieser Datensätze wurden möglicherweise nicht in ihrem Einverständnis beschafft. Der Prozess des Datensammelns aus dem Internet durch ein LLM bedeutet, dass bestimmte Modelle Urheberrechtslizenzen ignorieren, veröffentlichte Inhalte kopieren oder plagiieren und urheberrechtlich geschützte Inhalte ohne die Erlaubnis der ursprünglichen Künstler oder Eigentümer zweckentfremden können. Wenn das LLM also die gewünschten Ergebnisse liefert, gibt es keine Möglichkeit, die Datenherkunft zu verfolgen – was bedeutet, dass normalerweise keine Quellenangabe erfolgt, wo sie angebracht ist, wodurch Benutzer Urheberrechtsverletzungen und sogar Klagen ausgesetzt sind.
Genau das hat Getty Images getan, wo eine Klage gegen LLMs wegen Verletzung von geistigen Eigentumsrechten eingereicht wurde. Diese Klagen sind auch größtenteils das Ergebnis von LLMs, die versuchen, persönliche Daten wie die Namen von Fotografen oder Motiven aus Bildbeschreibungen zu extrahieren, was eine Verletzung der Privatsphäre darstellt.
Bereitstellung – Die Bereitstellung von LLMs und NLPs erfordert umfangreiches technisches Fachwissen, einschließlich der Verwendung des richtigen Transformer-Modells, Deep-Learning-Modells, prädiktiven KI-Modells und verteilter Software und Hardware. Nur Datenwissenschaftler und Forscher mit umfassender Erfahrung sowie technischem Know-how in den oben genannten Bereichen können bei der ordnungsgemäßen Anwendung großer Sprachmodelle und NLP helfen.
Skalierung – Die Skalierung und Wartung von LLMs kann eine schwierige, zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgabe sein. Auch hier muss das richtige technische Fachwissen von Datenwissenschaftlern und LLM-NLP-Beratern eingeholt werden, um den vollen Nutzen daraus zu ziehen.
Verzerrung – Die zum Training von LLMs erforderlichen Daten können die Ergebnisse eines bestimmten Modells beeinflussen. Wenn die Daten beispielsweise nur eine einzelne Bevölkerungsgruppe repräsentieren oder nicht divers sind, werden die vom LLM erzeugten Ergebnisse ebenfalls nicht divers sein.
Sicherheit – Die Sicherheitsrisiken, die mit LLMs verbunden sind, wenn sie nicht richtig verwaltet und überwacht werden, sollten niemals übersehen werden. Dies ist ein dringendes Sicherheitsrisiko, da LLMs unbeabsichtigt private Informationen von Einzelpersonen weitergeben, Spam produzieren und an Phishing-Versuchen teilnehmen können. Dies macht es beispielsweise Hackern oder Benutzern mit böswilligen Absichten leicht, KI gemäß ihren Ideologien oder Vorurteilen umzuprogrammieren und so zur Verbreitung von Fehlinformationen beizutragen. Die Auswirkungen eines solchen Ereignisses können zu Verwüstungen und Unruhen auf globaler Ebene führen.
Halluzinationen – Eine Halluzination innerhalb eines LLM liegt vor, wenn es eine „falsche“ Ausgabe erzeugt oder die Ausgabe nicht mit der Absicht oder Eingabe des Benutzers übereinstimmt. Zum Beispiel eine Ausgabe, bei der das LLM behauptet, es sei ein Mensch und habe Emotionen oder es habe sich in den Menschen verliebt. Das Problem hierbei ist, dass LLMs nur in der Lage sind, das nächste syntaktisch korrekte Wort/die nächste syntaktisch korrekte Phrase vorherzusagen, was bedeutet, dass sie die menschliche Bedeutung nicht vollständig interpretieren können. Diese verwirrte oder falsche Ausgabe wird in der LLM-NLP-Terminologie als „Halluzination“ bezeichnet.
Mit einem so breiten Anwendungsspektrum sind LLMs bei der Problemlösung äußerst hilfreich, da sie Informationen in einem klaren und gesprächsorientierten Stil bereitstellen können, sodass Benutzer die Antwort oder Ausgabe wirklich leicht verstehen können. Außerdem:
Sie können für eine breite Palette von Anwendungen verwendet werden – von der Stimmungsanalyse und Satzvervollständigung bis hin zur Sprachübersetzung, mathematischen Gleichungen, Beantwortung von Fragen und mehr.
Sie verbessern sich ständig – Die Leistung des durchschnittlichen LLM verbessert sich ständig. Es kann wachsen, wenn ihm mehr Daten und Parameter zugeführt werden. Je mehr es also lernt oder „trainiert“ wird, desto besser kann es seine spezifische Aufgabe erfüllen. Darüber hinaus können LLMs kontextbezogenes Lernen aufweisen – sobald ein großes Sprachmodell vortrainiert wurde, ermöglicht Few-Shot-Prompting dem Modell im Wesentlichen, aus der Eingabeaufforderung zu lernen, ohne weitere Parameter hinzuzufügen. Das LLM NLP befindet sich also in einem fortwährenden Lernzustand.
Sie lernen sehr schnell – Wie das kontextbezogene Lernen zeigt, sind LLMs in der Lage, sehr schnell zu lernen, da sie keine zusätzlichen Ressourcen, Gewichte und Parameter für das Training benötigen. Sie sind also in dem Sinne schnell, dass sie nicht zu viele Beispiele benötigen, um ihre Arbeit effektiv zu erledigen.
ChatGPT ist nur ein Beispiel dafür, wie LLM und NLP die Funktionsweise von Organisationen in verschiedenen Branchen geprägt haben. Da große Sprachmodelle immer aktiver in Organisationen integriert werden, haben auch die Spekulationen darüber und die hitzige Debatte darüber zugenommen, wie die Zukunft aussehen könnte, wenn die Anwendungen weiter verbreitet werden.
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