Was sind Large Language Models (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das Techniken des Machine Learnings 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.

Mehr über Red Hat AI erfahren

LLMs bilden ein Verständnis von Sprache mithilfe einer Methode, die als unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) bezeichnet wird. Bei diesem Prozess werden einem maschinellen Lernmodell Datensätze – Hunderte von Milliarden von Wörtern und Sätzen – zur Verfügung gestellt, damit es anhand von Beispielen lernen kann. Diese unüberwachte Lernphase des Vortrainings ist ein grundlegender Schritt bei der Entwicklung von LLMs wie ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). 

Das bedeutet, dass der Computer auch ohne ausdrückliche menschliche Anweisungen in der Lage ist, Informationen aus den Daten abzuleiten, Verbindungen herzustellen und Sprache zu „erlernen“. Dies wird als KI-Inferenz bezeichnet. Da das Modell die Muster von Wortfolgen erlernt, kann es auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten Prognosen darüber erstellen, wie Sätze strukturiert sein sollten. Das Endergebnis ist ein Modell, das die komplexe Beziehung zwischen Wörtern und Sätzen erfassen kann. 

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.

Bei knappen Ressourcen profitieren Sie von LoRA und QLoRA als ressourceneffiziente Techniken zum Fine Tuning, mit denen Nutzende ihre Zeit und Rechenressourcen optimieren können.

Bestimmte Techniken können dazu beitragen, Ihre Modelle für optimiertere Geschwindigkeit zu komprimieren, ohne dass die Genauigkeit beeinträchtigt wird.

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.

Mehr über die Operationen von LLMs erfahren

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.

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.

Mehr über KI-Sicherheit erfahren

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.

Mehr dazu erfahren, wie sich KI für Ihr Unternehmen nutzen lässt

Vorteile und Grenzen 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.

Die zukünftige LLM-Entwicklung priorisiert Effizienz, Spezialisierung und erweiterte Funktionen. Dazu gehören „Green AI“-Bemühungen zur Erstellung kleinerer, nachhaltigerer Modelle mithilfe von Techniken wie Quantisierung und Expertenmix (Mixture of Experts, MoE). LLMs werden auch auf multimodale Funktionen ausgeweitet und ermöglichen das Erkennen und Generieren von Inhalten in Text, Bildern und Audiodateien. Zukünftige Modelle werden über verbesserte logische und agentische Fähigkeiten verfügen, sodass sie planen, handeln, Tools verwenden und Ergebnisse selbst überprüfen können. Es besteht ein wachsender Fokus auf domainspezifische LLMs, die mit proprietären Daten optimiert wurden, sowie auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), um genauere, zitierfähige Antworten zu erhalten. Nicht zuletzt zielen die kontinuierlichen Bemühungen in den Bereichen Sicherheit, Angleichung und Verringerung von Verzerrungen darauf ab, transparentere und vertrauenswürdigere KI-Systeme zu entwickeln.

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.

Mehr über den Unterschied zwischen LLMs und SLMs erfahren

Red Hat® AI, unser KI-Produktportfolio, basiert auf den vertrauenswürdigen Lösungen, die unsere Kunden bereits nutzen. 

Mit Red Hat AI können Unternehmen:

• KI schnell einführen und Innovationen schaffen
• Die Komplexitäten beim Bereitstellen von KI-Lösungen umgehen
• In vielen verschiedenen Umgebungen bereitstellen

Mehr über Red Hat AI erfahren

Red Hat AI bietet Zugang zu einem Repository mit Drittanbietermodellen, die für eine effiziente Ausführung auf unserer Plattform validiert sind. Diese sofort einsatzbereiten Modelle durchlaufen Szenarien zur Kapazitätsplanung und unterstützen Sie dabei, fundierte Entscheidungen für Ihre domainspezifischen Use Cases zu treffen. 

Mehr über validierte Modelle von Red Hat AI erfahren

Ein Einstieg in die Verwendung von LLMs

Sie sind bereit, mit KI-Modellen zu experimentieren? Wir unterstützen LLMs, Basismodelle, generative Modelle und ML-Modelle.

Den Einstieg erleichtert Ihnen außerdem Red Hat® Enterprise Linux® AI, unsere Plattform für Basismodelle, mit der Sie LLMs der Granite-Familie für Unternehmensanwendungen entwickeln, testen und ausführen können. Mit der KI-Plattform erhalten Entwicklungsteams schnellen Zugriff auf eine einzige Server-Umgebung und die erforderlichen LLMs sowie KI-Tools. Sie bietet die notwendigen Funktionen für das Tuning von Modellen sowie für die Entwicklung von gen KI-Anwendungen. 

Red Hat Enterprise Linux AI kennenlernen