Was sind Large Language Models (LLMs)

Was sind Large Language Models (LLMs)

Im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz und vor allem den beliebten Chatbots, wie ChatGPT, taucht immer wieder der Begriff der Large Language Models, oder kurz LLMs, auf. Man kann das eigentlich ziemlich direkt mit „große Sprachmodelle“ übersetzen.

Diese Modelle sind eigentlich das Herzstück von fast allen modernen KI-Tools, aber was steckt eigentlich dahinter?

Was sind große Sprachmodelle?

Bei einem solchen Sprachmodell handelt es sich um ein System, das darauf trainiert ist, unsere menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Das Modell hat im Training riesige Mengen von Textdaten bekommen, um Muster und Zusammenhänge in unserer Sprache zu verstehen und zu lernen.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung

Nehmen wir an, wir haben einen sehr belesenen Freund, der Tausende oder sogar Millionen von Büchern gelesen hat. Unser Freund kann uns sowohl Fragen beantworten, die wir zu diesen Büchern haben, als auch neue Texte verfassen, die beispielsweise den Stil eines bestimmten Autors haben oder komplexe Zusammenhänge erklären.

Genau so arbeiten – ganz vereinfacht gesagt – auch die großen Sprachmodelle. Sie können Fragen beantworten und Texte erzeugen, dabei verstehen sie aber nicht wirklich, was sie da von sich geben. Es ist eine reine Kalkulation von Wahrscheinlichkeiten auf Grundlage der von ihnen gelernten Muster und Zusammenhänge von Sprache.

Wie funktionieren LLMs?

Der Kern und das ganze Geheimnis der LLMs steckt im Training der KI-Modelle. In diesem Prozess bekommt das System wie gesagt gigantische Mengen an Textdaten gefüttert, das können Bücher sein, Webseiten oder wissenschaftliche Arbeiten und Artikel. Das Sprachmodell lernt aus diesen Daten, wie Wörter und Sätze zusammenhängen und speichert sich diese Muster ab.

Das Sprachmodell lernt beispielsweise nach dem Lesen von Millionen von Definition, dass nach der Einleitung „Ein XYZ…“ in vielen Fällen das Wort „ist“ folgt.

Es ist oberflächlich betrachtet eigentlich ganz einfach: Je mehr Texte das Modell bekommt uns selbst liest, wie bestimmte Sätze beendet werden und welche Wörter und Zeichen häufig auf bestimmte Kombinationen folgen, desto besser wird es darin, selbst Sätze zu beenden und zu entscheiden, welches Wort oder welches Zeichen als Nächstes den meisten Sinn ergibt.

Wo werden LLMs eingesetzt?

Große Sprachmodelle haben jede Menge Einsatzgebiete und aktuell werden es ständig mehr. Einige Beispiele sind:

  1. Chatbots und Sprachassistenten: LLMs ermöglichen es mit Künstlicher Intelligenz intuitivere und kontextbezogenere Gespräche zu führen. Damit sind sie das Gehirn modernen KI-Chatbots, wie beispielsweise ChatGPT, Claude oder Gemini. Die Sprachmodelle helfen den Chatbots dabei menschliche Sprache besser zu verstehen, richtig darauf zu antworten und selbst menschlich klingende Texte zu erzeugen.
  2. Erstellung von Inhalten: Auch außerhalb von Chatbots können LLMs dazu eingesetzt werden, Texte zu generieren, egal ob Artikel, Zusammenfassungen oder fiktive Geschichten.
  3. Übersetzung: Durch das verbesserte Verständnis der menschlichen Sprache mit ihren Nuancen und die hohe Kontextbezogenheit können die großen Sprachmodelle die Qualität von automatischen Übersetzung stark verbessern.
  4. Code erzeugen und verstehen: Entwickler:innen können LLMs verwenden um Code zu erzeugen oder existierenden Code zu verbessern, Fehler zu finden und Erklärungen zu generieren.
  5. Analyse von Daten: Sprachmodelle können große Mengen von unstrukturierten Daten schnell analysieren und Erkenntnisse daraus darstellen.

Besonders bei Einsatz der großen Sprachmodelle im Bereich der KI-Chatbots haben viele Personen in letzter Zeit direkten Kontakt mit dieser spannenden Technologie gehabt und gerade dieser Bereich zeigt auch am eindrucksvollsten das Potenzial, das in LLMs schlummert.

Die ersten Unterhaltungen, die man mit ChatGPT, Gemini, Claude oder Copilot führt kommen einem schon ein bisschen vor wie Magie und die Bots scheinen fast allwissend zu sein und beantworten jede erdenkliche Frage mit sehr menschlich klingenden Texten.

Trotzdem ist es wichtig zu verstehen, dass auch die Chatbots und KI-Modelle ihre Grenzen haben und eben nicht allwissend sind. Sie erzeugen Texte aufgrund von Wahrscheinlichkeiten und nicht durch echtes Wissen oder Verständnis von Themen.

Herausforderungen und Probleme

Große Sprachmodelle haben aktuell trotz des immensen Fortschritts in den letzten Jahren noch mit einigen Problemen zu kämpfen. Die wichtigsten davon sind:

  • Halluzinationen: Da die Modelle Antworten nicht auf Grundlage von Wissen, sondern durch Berechnung von Wahrscheinlichkeiten erzeugen, können logisch klingende Ausgaben faktisch falsch sein. Man spricht dabei davon, dass die KI „halluziniert“.
  • Bias und Voreingenommenheit: Die Modelle können aber auch Fehlinformationen oder Vorurteile reproduzieren, die sich durch die eigenen Trainingsdaten gelernt haben. Wenn ein Modell beispielsweise mit vielen Texten trainiert wurde, die Ärzte als grundlegend männlich darstellen, kann es dazu neigen, selbst Ärzte immer als männlich zu beschreiben.
  • Datenschutz und Datensicherheit: Sprachmodell können sensible oder personenbezogene Daten, mit denen sie trainiert wurden reproduzieren oder preisgeben. Darauf ist auch bei Eingaben zu achten, die wiederum für das weitere Training der Modelle genutzt werden können.
  • Energieverbrauch: Vor allem das Training der Modelle benötigt eine Menge Energie. Das GPT-3 Modell, das mittlerweile schon veraltet ist hat dabei in etwa soviel Energie verbraucht, wie ein durchschnittlicher Haushalt in 8-9 Jahren benötigt.

Die Zukunft der LLMs

Die Entwicklung der Sprachmodelle geht aktuell in einem unglaublichen Tempo weiter. Die neuesten Modelle wie GPT-4o, Claude 3.5 oder Gemini 1.5 werden immer besser und lassen schon nur wenige Monate alte Vorgängermodelle aussehen wie Kindergarten-KI.

Das größte Ziel der Forscher:innen ist es aktuell die Modelle effizienter zu machen, um sie auf mehr Geräten einsetzen zu können und gleichzeitig auch die Leistung zu verbessern und Voreingenommenheit und Halluzinationen zu verringern.

Gleichzeitig sind andere KI-Modelle auf dem Vormarsch, die neben Texten auch Bilder, Audio oder sogar Video verstehen und erzeugen können.

Zusammengefasst

Die großen Sprachmodelle, oder LLMs, verstehen und erzeugen unsere menschliche Sprache auf einem sehr hohen Niveau und werden darin immer besser. Sie haben das Potenzial die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren grundlegend zu verändern, da sich die Programme jetzt an unsere Sprache anpassen und wir nicht mehr irgendeine Form von Programmcode oder bestimmte Befehle lernen müssen.

Gleichzeitig gibt es noch viele Herausforderungen wie Halluzinationen, Voreingenommenheit und Energieverbrauch, die gemeistert werden müssen, um für eine sichere und nachhaltige Zukunft der Künstlichen Intelligenz zu sorgen.

Autor

  • Johannes Ruof

    Johannes Ruof ist Mitgründer und Geschäftsführer der Meixner & Ruof UG. Als KI- und Office-Experte betreibt er zusammen mit Timothy Meixner den erfolgreichen YouTube-Kanal Digitale Profis (80.000+ Abonnent:innen).

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