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Künstliche Intelligenz: Large Language Models (LLM)

Meine Kunden in der Beratung zur “Künstlichen Intelligenz” fragen mich oft: “Was sind ‘Large Language Models (LLM)?'” In der KI-Welt tobt ein Wettrennen um die Vorherrschaft bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Large Language Models (LLMs) sind die Protagonisten dieses Rennens, die mit ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu generieren und zu verstehen, die Grenzen des Möglichen immer weiter verschieben. Doch welches Modell hat die Nase vorn? Tauchen wir ein in die faszinierende Welt der LLMs.

Künstliche Intelligenz: Was ist ein Large Language Model?

Large Language Models (LLMs) sind hochentwickelte KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache in Textform zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren. Basierend auf Deep-Learning-Techniken und riesigen Datensätzen mit Milliarden von Wörtern aus verschiedenen Quellen, erfassen diese Modelle die Feinheiten von Sprache, Grammatik, Kontext und Allgemeinwissen.

Ob Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Sprachen übersetzen oder sogar interaktive Gespräche führen – LLMs meistern eine Vielzahl von Aufgaben mit bemerkenswerter Kompetenz.

Was ist der Unterschied zwischen proprietäre und Open-Source LLM?

Bei den LLMs gibt es eine klare Unterscheidung zwischen proprietären und Open-Source-Modellen. Proprietäre Modelle wie GPT-3 von OpenAI oder PaLM von Google werden von Technologie-Unternehmen entwickelt und sind in der Regel nur über kostenpflichtige APIs zugänglich.

Im Gegensatz dazu stehen Open-Source-Modelle wie BLOOM von Hugging Face oder LLaMA von Meta, die frei verfügbar und von der Community weiterentwickelt werden können. Während proprietäre Modelle oft eine höhere Leistung und bessere Ressourcen bieten, ermöglichen Open-Source-LLMs eine größere Transparenz, Anpassbarkeit und gemeinschaftliche Weiterentwicklung.

Welche Bestandteile haben LLMs?

Du siehst in dieser Grafik die Bestandteile von LLMs wie “Emerging, Basic, Augmented” und die LLM-Arten wie Meta, OpenAI und Google. Die Erläuterung der Fachbegriffe folgt. Bildquelle: https://genai.works/

Was sind die LLM-Bestandteile im Detail?

  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Eine Methode, bei der ein Informationsabrufmodul mit einem Textgenerierungsmodell kombiniert wird. Dadurch können LLMs auf externe Wissensquellen zugreifen und ihre Antworten mit aktuellen und relevanten Informationen anreichern.
  • Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Ein Verfahren, bei dem LLMs anhand von Datensätzen mit menschlichen Präferenzen weiter feinabgestimmt werden, um ihre Ausgaben zu verbessern.
  • Instruction Tuning: LLMs lernen, korrekte Antworten auf Basis von menschlichen Korrekturen einiger Beispiele zu generieren.
  • Mixture of Experts (MoE): Eine Technik, bei der sehr große LLMs in kleinere spezialisierte Modelle aufgeteilt werden, um Ressourcen effizienter zu nutzen.

Welche großen Large Language Models gibt es?

Meta LLMs wie LLaMA und LLaMA 2: Von Meta AI entwickelte Open-Source-LLMs, die für Feinabstimmung und kommerzielle Nutzung verfügbar sind.

OpenAI LLMs wie GPT-4 und ChatGPT: Leistungsstarke proprietäre LLMs von OpenAI, die über APIs zugänglich sind (teilweise kostenpflichtig).

Google LLMs wie LaMDA und PaLM: Googles proprietäre LLM-Entwicklungen, die in einigen Google-Produkten zum Einsatz kommen.Es gibt auch viele Open-Source-LLMs von Universitäten und Forschungseinrichtungen wie Alpaca, Vicuna und Dolly 2, die als kostengünstige Alternativen dienen.

Zudem gibt es viele weitere kleinere LLM.

Welches LLM ist das Beste?

Die Antwort hängt von den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen ab. Hier ist ein tabellarischer Überblick über einige der führenden LLMs und ihre Stärken. Bei Perplexity AI kann man beispielsweise das Tool so einstellen, dass das Tool die Entscheidung über das beste LLM wählt. Das bringt nach meinen langjährigen Erfahrungen die beste Ergebnisse in der Praxis. Hier ist eine Tabelle mit zusätzlichen Informationen zu den führenden Large Language Models mit Details.

ModellEntwicklerTypGrößeKontextfensterMultilinguale FähigkeitenBesondere Stärken
GPT-4OpenAIProprietär175 Milliarden Parameter32.768 TokenGutAllgemeine Leistungsfähigkeit, multimodal (Text und Bilder), strukturierte Antworten
PaLMGoogleProprietär540 Milliarden Parameter64.000 TokenSehr gutMultilinguale Verarbeitung, Zusammenfassungen, Analysen
ClaudeAnthropicProprietärUnbekannt1 Million TokenGutRiesiges Kontextfenster, Analysen, Codegenerierung, spezialisierte Modellvarianten
BLOOMHugging FaceOpen Source176 Milliarden Parameter4.096 TokenDurchschnittlichVielseitigkeit, Community-Entwicklung, Anpassbarkeit
LLaMAMetaOpen Source65 Milliarden Parameter4.096 TokenGutEffizienz, Anpassbarkeit, Leichtgewicht
OPTMetaOpen Source175 Milliarden Parameter2.048 TokenDurchschnittlichOffene Vortrainings-Modelle, Anpassbarkeit

Erläuterungen zu den Spalten für KI-Anfänger

  • Größe: Angabe der Anzahl an Parametern, die das Modell trainiert hat. Mehr Parameter bedeuten in der Regel höhere Leistungsfähigkeit, aber auch höheren Ressourcenverbrauch.
  • Kontextfenster: Die maximale Anzahl an Token (Wörtern), die das Modell auf einmal verarbeiten kann. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht die Verarbeitung längerer und komplexerer Eingaben.
  • Multilinguale Fähigkeiten: Bewertet, wie gut das Modell mehrere Sprachen verarbeiten kann.
  • Besondere Stärken: Hebt die Hauptstärken und Anwendungsgebiete des jeweiligen Modells hervor.

Die Tabelle zeigt, dass sowohl proprietäre als auch Open-Source-Modelle ihre spezifischen Stärken und Schwächen haben. Während proprietäre Modelle oft leistungsfähiger sind, bieten Open-Source-Lösungen mehr Flexibilität und Anpassbarkeit. Lerne, wie Künstliche Intelligenz funktioniert.

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