Was sind Large Language Models (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM) ist KI, die Techniken aus dem Bereich Machine Learning nutzt, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Unternehmen und Organisationen, die verschiedene Aspekte der Kommunikation und Datenverarbeitung automatisieren und verbessern wollen, können von LLMs enorm profitieren. 

LLMs verwenden neuronale netzwerkbasierte Modelle und nutzen häufig Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um ihre Ergebnisse zu verarbeiten und zu kalkulieren. NLP ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Fähigkeit von Computern befasst, Texte zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dies wiederum ermöglicht LLMs, Aufgaben wie Textanalyse, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung und Spracherkennung durchzuführen.

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Der gesamte Lifecycle eines LLM umfasst mehrere Phasen, darunter:

Datenaufbereitung: Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Rohdaten für das LLM-Training. Dieser Schritt umfasst die Datenbereinigung (Entfernen von Duplikaten und Fehlern), das Filtern der Daten (Entfernen voreingenommener, obszöner oder urheberrechtlich geschützter Inhalte) und die Tokenisierung (Aufbrechen des Texts in Einheiten, die das Modell versteht). 

Training: LLMs formen ein Verständnis von Sprache, indem sie Wissen durch Training aufbauen. Die erste Phase beim Training eines LLM wird auch als Pretraining bezeichnet und umfasst das Self Supervised Learning (SSL). SSL ist eine Art des unüberwachten Lernens, bei der einem ML-Modell Rohdatensätze – Hunderte von Milliarden von Wörtern und Sätzen – zur Verfügung gestellt werden, mit denen es lernen kann. 

Im nächsten Schritt setzt das LLM das Training mit Fine Tuning und Anpassung fort. Dies erfolgt häufig mit einer der folgenden Methoden:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Das Modell erhält einen Datensatz, in dem die Eingabedaten mit der richtigen Antwort gekennzeichnet sind. Seine Aufgabe besteht darin, die Beziehung zwischen den Eingabedaten und der korrekten Kennzeichnung zu untersuchen. Überwachtes Lernen kann bei der Vorhersage von Ereignissen helfen.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Das Modell erhält ein Ziel und einen Satz an Regeln, aber keine gekennzeichneten Daten. Seine Aufgabe besteht darin, durch Interaktion zu lernen. Dabei wird es für Aktionen „belohnt“ oder „bestraft“. Bestärkendes Lernen kann dabei helfen, Vorschläge für nächste Maßnahmen zu machen.

Während des Trainings nutzt der Computer Informationen aus den Daten, stellt Verbindungen her und „erlernt“ die Sprache. Das Endergebnis ist ein Modell, das die komplexe Beziehung zwischen Wörtern und Sätzen erfassen kann. 

Inferenz Sobald das Modell trainiert ist, wechselt es in die Inferenzphase. Zu diesem Zeitpunkt kann das LLM Live-Daten verarbeiten, um Echtzeitvorhersagen zu erstellen. Hier kommt dem Inferenzserver eine entscheidende Rolle zu. Inferenz ist – bei richtiger Optimierung – das Herzstück der generativen KI. Einfach ausgedrückt: Ohne Inferenz gibt es keine KI. Deshalb können die Hardware und Software, die Ihre Inferenzfunktionen unterstützen, über Erfolg oder Misserfolg Ihrer KI-Strategie entscheiden.

Ein Inferenzserver wird innerhalb der Cloud-Infrastruktur ausgeführt und fungiert als Brücke zwischen der Hardware und der benutzerseitigen Anwendung. Seine Aufgabe besteht in der Optimierung des Modells, indem er Ressourcenanforderungen verwaltet und dafür sorgt, dass die Verarbeitung so schnell wie möglich erfolgt. 

Warum Sie sich mit Inferenz befassen sollten

Hoher Ressourcenverbrauch von LLMs

Da LLMs ständig Wahrscheinlichkeiten berechnen, um Verbindungen zu finden, benötigen sie erhebliche Rechenressourcen. Eine der Ressourcen, aus denen sie Rechenleistung beziehen, sind GPUs (Graphics Processing Units bzw. Grafikprozessoren). Eine GPU ist eine spezialisierte Hardware, die für komplexe parallele Verarbeitungsaufgaben ausgelegt ist und sich daher perfekt für ML- und Deep Learning-Modelle (DL) eignet, die viele Berechnungen erfordern, wie beispielsweise ein LLM.

Bestimmte Techniken können dazu beitragen, Ihre Modelle zur Optimierung der Geschwindigkeit zu komprimieren, ohne dass die Genauigkeit beeinträchtigt wird. Bei knappen Ressourcen profitieren Sie von LoRA und QLoRA als ressourceneffiziente Techniken zum Fine Tuning, mit denen Nutzende ihre Zeit und Rechenressourcen optimieren können.

Ein führendes Tool in diesem Bereich ist vLLM. vLLM ist ein speichereffizienter Inferenzserver und die zugehörige Engine, mit der die Geschwindigkeit und Rechenleistung von LLMs in einer Hybrid Cloud-Umgebung verbessert werden können. Es verwendet Techniken wie kontinuierliches Batching, PagedAttention-Technologie und Quantisierung, um den LLM-Speicher besser zu nutzen und GPUs effizienter einzusetzen. 

Erfahren Sie, wie 3 bekannte Unternehmen vLLM für effizienteres Skalieren nutzen.

3 reale Use Cases für vLLM 

vLLM im Vergleich zu Ollama: Anwendungsbereiche der jeweiligen Frameworks

LLMs und Transformer

Darüber hinaus sind GPUs wichtig, um das Training und den Betrieb von Transformern zu beschleunigen. Transformer sind Softwarearchitekturen, die speziell für NLP-Aufgaben entwickelt wurden und von den meisten LLMs implementiert werden. Transformer sind grundlegende Bausteine für beliebte LLM-Basismodelle wie ChatGPT, Claude und Gemini.

Die Transformer-Architektur verbessert die Fähigkeiten eines ML-Modells, indem sie kontextuelle Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Elementen in einer Datenfolge, wie etwa Wörter in einem Satz, effizient erfasst. Sie erreicht dies durch den Einsatz von Selbstbeobachtungsmechanismen (auch Parameter genannt), die es dem Modell ermöglichen, die Bedeutung verschiedener Elemente in der Sequenz abzuwägen und so sein Verständnis und seine Performance zu verbessern. Parameter definieren Grenzen, und Grenzen sind entscheidend, um die enormen Datenmengen zu verstehen, die Deep Learning-Algorithmen verarbeiten müssen.

Die Transformer-Architektur umfasst Millionen oder Milliarden von Parametern, mit denen komplizierte Sprachmuster und Nuancen erfasst werden können. Der Begriff „large“ (groß) in „Large Language Model“ (großes Sprachmodell) bezieht sich auf die Anzahl von Parametern, die zum Betrieb eines LLM erforderlich sind.

LLM und Deep Learning

Die Transformer und Parameter, die den Prozess des unüberwachten Lernens mit einem LLM leiten, sind Teil einer umfassenderen Struktur, die als Deep Learning bezeichnet wird. Deep Learning ist ein KI-Verfahren, das Computern beibringt, Daten mithilfe eines Algorithmus zu verarbeiten, der sich an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns anlehnt. Beim Deep Learning, auch bekannt unter den Begriffen „Deep Neural Learning“ oder „Deep Neural Networking“, lernen Computer, Wissen durch Beobachtung zu erwerben. Sie imitieren also die Art und Weise, wie wir Menschen uns Wissen aneignen. 

Im menschlichen Gehirn finden sich viele miteinander vernetzte Neuronen, die als Boten für Informationen fungieren, wenn das Gehirn Informationen (oder Daten) verarbeitet. Neuronen nutzen elektrische Impulse und chemische Signale, um miteinander zu kommunizieren und Informationen zwischen den unterschiedlichen Bereichen des Gehirns zu übertragen. 

Auf diesem biologischen System basieren künstliche neuronale Netze (KNNs), die Architektur, die Deep Learning als Grundlage dient. KNNs werden aus künstlichen Neuronen gebildet, die aus Softwaremodulen bestehen, die als Knoten oder Nodes bezeichnet werden. Anders als das Gehirn, das chemische Signale nutzt, kommunizieren und übermitteln diese Knoten Informationen innerhalb des Modells mithilfe mathematischer Berechnungen.

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Moderne LLMs können Sprache in einer Art und Weise verstehen und nutzen, wie es von einem PC bisher nicht zu erwarten war. Diese Modelle für maschinelles Lernen können Texte generieren, Inhalte zusammenfassen, übersetzen, umschreiben, klassifizieren, kategorisieren, analysieren und vieles mehr. Mit diesen Fähigkeiten verfügen Menschen über leistungsstarke Tools, mit denen sie ihre Kreativität steigern und ihre Produktivität verbessern können, um schwierige Probleme zu lösen.

Was ist Models as a Service?

Zu den häufigsten Verwendungszwecken für LLMs im geschäftlichen Umfeld gehören:

Automatisierung und Effizienz

LLMs können sprachbezogene Aufgaben wie Kundenbetreuung, Datenanalyse und Inhaltserstellung ergänzen oder ganz übernehmen. Durch diese Automatisierung können operative Kosten gesenkt und gleichzeitig Personalressourcen für mehr strategische Aufgaben freigesetzt werden. 

Insights

LLMs können schnell große Mengen an Textdaten scannen. So ermöglichen sie es Unternehmen, Markttrends und Kundenfeedback besser zu verstehen, da sie Quellen wie soziale Medien, Rezensionen und Forschungsarbeiten auswerten können, die wiederum als Basis für Geschäftsentscheidungen dienen können.

Verbessertes Kundenerlebnis

LLMs unterstützen Unternehmen dabei, ihren Kunden hochgradig personalisierte Inhalte zu liefern, das Engagement zu steigern und das Benutzererlebnis zu verbessern. Dies kann beispielsweise die Implementierung eines Chatbots für den Kundensupport rund um die Uhr, die Anpassung von Marketingbotschaften an bestimmte Nutzergruppen oder die Erleichterung von Sprachübersetzungen und interkultureller Kommunikation umfassen. 

Use Cases für generative KI

Die Nutzung von LLMs im geschäftlichen Umfeld bietet zwar viele mögliche Vorteile, es gibt jedoch auch potenzielle Einschränkungen zu beachten:

Kosten

LLMs erfordern erhebliche Ressourcen für Entwicklung, Training und Deployment. Deshalb werden viele LLMs auf der Grundlage von Basismodellen entwickelt, die mit NLP-Fähigkeiten vortrainiert sind und ein grundlegendes Verständnis von Sprache bieten, von dem aus komplexere LLMs entwickelt werden können. LLMs mit Open Source-Lizenz können kostenlos genutzt werden und sind daher ideal für Unternehmen, die sich die Entwicklung eines eigenen LLM nicht leisten können.

Geschwindigkeit

LLM-Prompts können komplex und uneinheitlich sein. Sie benötigen in der Regel umfangreiche Rechenressourcen und Storage, um große Datenmengen zu verarbeiten. Mit einem Open Source-KI-Framework wie llm-d können Entwicklungsteams Techniken wie verteilte Inferenz nutzen, um die steigenden Anforderungen von anspruchsvollen und größeren Reasoning-Modellen wie LLMs zu unterstützen.

Verteilte Inferenz und llm-d verarbeiten KI-Workloads, indem sie den Inferenzprozess über eine Flotte von Hardware mit modularer Architektur verteilen. So kann die Modellinferenz beschleunigt werden. 

Datenschutz und Sicherheit

LLMs erfordern den Zugang zu einer Vielzahl von Informationen. Manchmal gehören dazu auch Kundendaten oder geschützte Geschäftsdaten. Hier ist besondere Vorsicht geboten, wenn das Modell von Drittanbietern eingesetzt wird oder diese darauf zugreifen.

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Genauigkeit und Verzerrungen

Wenn ein DL-Modell anhand von Daten trainiert wird, die statistisch verzerrt sind oder keine akkurate Darstellung der Bevölkerung bieten, kann es zu einer fehlerhaften oder verfälschten Ausgabe kommen. Bestehende menschliche Verzerrung wird leider oft auf künstliche Intelligenz übertragen und birgt somit das Risiko diskriminierender Algorithmen und verzerrter Ausgaben. Der Einsatz von KI in Unternehmen zur Verbesserung von Produktivität und Performance nimmt stetig zu. Daher ist es entscheidend, dass Strategien eingesetzt werden, um Verzerrungen zu minimieren. Dies beginnt bereits mit inklusiven Design-Prozessen und einer sorgfältigeren Berücksichtigung repräsentativer Diversität innerhalb der erfassten Daten.

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Vorteile und Einschränkungen von LLMs

Large Language Models (LLMs) bieten erhebliche Vorteile beim Verstehen und Generieren natürlicher Sprache. Sie ermöglichen das Erstellen vielseitiger Inhalte, steigern die Produktivität von Entwicklungsteams durch Unterstützung beim Code und führen Aufgaben wie Zusammenfassung und Übersetzung aus. Sie zeichnen sich durch gute Datenanalyse aus, bieten skalierbare Lösungen und verbessern die Personalisierung. Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören jedoch die Tendenz zu „Halluzinationen“ und sachlichen Ungenauigkeiten, ein Mangel an Echtzeitwissen sowie Schwierigkeiten mit komplexen Argumenten. Sie bringen auch Herausforderungen im Hinblick auf inhärente Verzerrungen, hohe Rechenkosten, das „Blackbox“-Problem (mangelnde Transparenz), Datenschutz-/Sicherheitsrisiken sowie die Möglichkeit für nicht deterministisches Verhalten und übermäßiges Vertrauen in sie mit sich.

Governance und ethische Überlegungen bei der Nutzung von KI

Governance und ethische Aspekte stellen für Unternehmen, die LLMs einsetzen, eine große Herausforderung dar, vor allem aufgrund der leistungsstarken Funktionen und des Schadenspotenzials. Ethisch gesehen ist die Verzerrung ein zentrales Problem, da LLMs aus umfangreichen Datensätzen lernen, die gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln und verstärken können, was zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Halluzinationen sind ein weiteres Problem, bei dem LLMs falsche Informationen überzeugend präsentieren können. Ein ethischer Einsatz erfordert Mechanismen zur Minimierung von Fehlinformationen durch Haftungsausschlüsse und Überprüfung der sachlichen Richtigkeit, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder Finanzen.

Weitere wichtige Überlegungen:

• „Black Box“-Charakter vieler LLMs behindert Transparenz und Erklärbarkeit
• Risiko des Missbrauchs und der Erstellung schädlicher Inhalte mit dem Ergebnis negativer oder illegaler Inhalte
• Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums (IP) und des Urheberrechts
• Risiken in Bezug auf Datenschutz und Datenpannen

KI-Governance

KI-Governance ist für die verantwortungsvolle Entwicklung und Überwachung von LLMs entscheidend, damit sie im Einklang mit den Werten der Organisation und rechtlichen Anforderungen stehen. Angesichts der rasanten Entwicklung von KI-Bestimmungen müssen Unternehmen Compliance mit Datenschutzgesetzen (wie DSGVO und HIPAA) und neuen KI-spezifischen Vorschriften priorisieren. Dies erfordert häufig ein strenges Risikomanagement, Daten-Governance, menschliche Aufsicht und robuste Cybersicherheit für KI-Systeme. Weiterhin ist es wichtig, klare Rahmenbedingungen für die Rechenschaftspflicht zu schaffen, in denen festgelegt wird, wer für die Performance und Auswirkungen des LLM von der Entwicklung bis zum Deployment verantwortlich ist. Dabei sollten „Human-in-the-Loop“-Strategien für wichtige Entscheidungen unerlässlich sein.

Wenn Sie möchten, dass Ihre LLMs Ausgaben auf der Grundlage externer Daten erstellen, haben Sie mehrere Möglichkeiten: 

• Mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) ergänzen Sie die Wissensbasis eines LLM durch die Integration von Daten aus den von Ihnen ausgewählten Quellen. Dazu zählen Daten-Repositories, Textsammlungen oder bereits vorhandene Dokumentation.
• Agentische KI kombiniert Automatisierung mit den kreativen Fähigkeiten eines LLM. Die Kommunikation von Agenten mit Tools erfordert eine Orchestrierung, wobei die Abläufe oder Diagramme vom verwendeten Framework abhängen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem LLM, zu „überlegen“ und festzustellen, wie eine Frage am besten beantwortet werden kann – beispielsweise, ob die Anfrage mit den verfügbaren Informationen beantwortet werden kann oder ob eine externe Suche erforderlich ist.
• MCP (Model Context Protocol) ist eine Möglichkeit für agentische KI, sich mit externen Quellen zu verbinden. MCP ist ein Open Source-Protokoll, das eine 2-Wege-Verbindung und die standardisierte Kommunikation zwischen KI-Anwendungen und externen Services ermöglicht. 

Large Language Models (LLMs) und Small Language Models (SLMs) sind KI-Systeme, die darauf trainiert werden, menschliche Sprache, einschließlich Programmiersprachen, zu interpretieren. Sie unterscheiden sich in der Regel in der Größe der Datensätze, mit denen sie trainiert werden, in den verschiedenen Prozessen, die zum Trainieren dieser Datensätze verwendet werden und bei den Kosten bzw. dem Nutzen für den Einstieg in verschiedene Use Cases.

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Red Hat AI ist eine Plattform mit Produkten und Services, die Ihr Unternehmen bei den einzelnen Phasen der KI-Einführung unterstützen kann – unabhängig davon, ob Sie gerade erst beginnen oder schon skalierungsbereit sind. Die Lösungen können sowohl generative als auch prädiktive KI-Initiativen für die spezifischen Use Cases Ihres Unternehmens unterstützen.

Mit Red Hat AI erhalten Sie Zugriff auf Red Hat® AI Inference Server, mit dem Sie die Modellinferenz in der gesamten Hybrid Cloud optimieren und so schnellere und kosteneffiziente Deployments erzielen können. Der auf vLLM basierende Inferenzserver maximiert die GPU-Nutzung und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten.

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Red Hat AI Inference Server umfasst das Repository von Red Hat AI, eine Sammlung validierter und optimierter Drittanbietermodelle, die mehr Modellflexibilität und teamübergreifende Konsistenz ermöglicht. Durch den Zugriff auf das Repository von Drittanbietermodellen können Unternehmen die Markteinführungszeit verkürzen und finanzielle Hindernisse für eine erfolgreiche KI-Implementierung abbauen.

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