Sprachverarbeitung und Kommunikation
LLMs wie GPT-3.5 haben eine beispiellose Fähigkeit zur natürlichen Sprachverarbeitung erreicht. Diese Modelle verstehen nicht nur den Kontext von Texten, sondern können auch menschenähnlichen Text generieren. Diese Fortschritte haben weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Bereiche. In der Kommunikation ermöglichen sie präzisere Chatbots, die komplexe Anfragen verstehen und adäquate Antworten liefern können.
Bild- und Sprachverarbeitung
Die Integration von LLMs in die Bild- und Sprachverarbeitung hat zu bahnbrechenden Fortschritten geführt. Maschinen können nicht nur Bilder mit beeindruckender Genauigkeit erkennen, sondern sind auch in der Lage , kontextbezogene Beschreibungen zu generieren. Sprachassistenten verstehen nuancierte Anfragen besser und können personalisierte und präzise Antworten bieten.
Bedeutung für Forschung und Entwicklung
Darüber hinaus haben LLMs auch in der Forschung und Entwicklung einen enormen Einfluss. Durch die Fähigkeit, riesige Mengen an Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen, tragen sie dazu bei, komplexe Probleme in Bereichen wie Medizin, Wissenschaft und Technik zu lösen. Die Zusammenarbeit von Wissenschaftlern mit diesen schon fast intelligent erscheinenden Systemen beschleunigt den Fortschritt in vielen Disziplinen.
Ethische und rechtliche Fragen
Allerdings werfen diese Fortschritte auch ethische und gesellschaftliche Fragen auf. Die Notwendigkeit von klaren Richtlinien und Standards für den verantwortungsbewussten Einsatz von als KI bezeichneten LLM's wird immer dringlicher. Das EU AI Act (VO 2024/1689) verpflichtet Anbieter von KI-Systemen zu Transparenz und Risikomanagement. LLM vs. klassische KI: mehr dazu in unserem FAQ. Die Integration von LLM's erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen Innovation und dem Schutz von Privatsphäre sowie der Vermeidung von möglichem Missbrauch.
Was ist ein Large Language Model?
Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein KI-Modell, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache sowohl versteht als auch selbst erzeugt. Es zerlegt jede Eingabe in kleine Einheiten, sogenannte Token, und berechnet daraus eine Antwort. Bekannte Vertreter sind GPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Llama von Meta und Gemini von Google. LLMs können Texte schreiben, übersetzen, zusammenfassen, Programmcode erzeugen und komplexe Fragen beantworten.
Worin unterscheidet sich ein LLM von klassischer Künstlicher Intelligenz?
Klassische KI-Systeme werden für eine einzelne, klar umrissene Aufgabe trainiert, etwa Bilderkennung oder Betrugserkennung, und können außerhalb davon nichts. Large Language Models sind dagegen Universalsysteme: Ein und dasselbe Modell beantwortet Fragen, formuliert Texte, ordnet Dokumente ein und schreibt Programmcode, ohne für jede dieser Aufgaben eigens trainiert worden zu sein. Diese Flexibilität ist der Grund, weshalb LLMs seit 2023 so viele Arbeitsabläufe verändert haben.
Kann ein Sprachmodell im eigenen Unternehmen betrieben werden?
Ja. Offene Modelle wie Llama, Mistral, Qwen oder Gemma lassen sich auf eigener Hardware betreiben, in vielen Fällen genügt eine einzelne GPU-Workstation. Der laufende Betrieb eines fertig trainierten Modells, die sogenannte Inferenz, benötigt um Größenordnungen weniger Rechenleistung als das Training. Damit verlässt keine Anfrage das eigene Netz, es entstehen keine Kosten pro Anfrage, und es besteht keine Abhängigkeit von einem Anbieter.
Was regelt der EU AI Act für Anwender von KI-Systemen?
Die Verordnung 2024/1689, bekannt als EU AI Act, verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen unter anderem zu Transparenz und zu einem angemessenen Risikomanagement. Die Anforderungen richten sich nach der Risikoklasse der jeweiligen Anwendung. Für Unternehmen bedeutet das vor allem: dokumentieren, welches System zu welchem Zweck eingesetzt wird, und offenlegen, wenn Inhalte mit Künstlicher Intelligenz erzeugt wurden.
Wofür steht die Abkürzung LoRA beim Finetuning?
LoRA steht für Low-Rank Adaptation, ein ressourcenschonendes Verfahren zur Anpassung vorhandener Sprachmodelle. Statt sämtliche Modellgewichte neu zu berechnen, wofür ein Rechenzentrum nötig wäre, werden nur wenige kleine Zusatzmatrizen trainiert und dem Modell beigelegt. Das Ergebnis ist eine Datei von wenigen Megabyte statt vieler Gigabyte. Die Variante QLoRA ergänzt das Verfahren um Quantisierung, sodass das Finetuning auf einer einzelnen Grafikkarte möglich wird.
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