Die Macht der Sprachmodelle: Wie Generative KI die Arbeit unterstützt

Sprachmodelle (Large Language Models) sind Computerprogramme, die aus großen Mengen von Text lernen, wie Sprache funktioniert und wie man sie verwendet. Sie können dann neue Texte erzeugen, die einem bestimmten Thema, Stil oder Zweck entsprechen. In den letzten Jahren haben sich die Sprachmodelle rasant weiterentwickelt und beeindruckende Ergebnisse in verschiedenen Bereichen gezeigt. In diesem Blogartikel werden wir einige dieser Aspekte genauer beleuchten und diskutieren, wie wir Sprachmodelle nutzen können, um Arbeitsabläufe zu verbessern und zu beschleunigen.

Was ist Generative KI?

Generative KI ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Erzeugung von Inhalten wie Texten, Bildern, Musik oder Videos beschäftigt. Sie verwendet Algorithmen, die aus Daten lernen und neue Daten erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähneln oder sich von ihnen unterscheiden. Durch die Nutzung dieser Technik lassen sich Bilder erschaffen oder verbessern, Sprache synthetisieren oder auch Texte für verschiedene Zwecke erzeugen.

Die Erzeugung von Texten mithilfe Generativer KI ist momentan eines der Hauptanwendungsgebiete. Die Neuronalen Netze, die dafür zur Anwendung kommen, bezeichnet man auch als Sprachmodelle, da sie in der Lage sind Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen. Neuronale Netze sind Modelle, die aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen bestehen, die miteinander verbunden sind. Diese Neuronen können Informationen verarbeiten und weitergeben, indem sie mathematische Funktionen anwenden. Ein neuronales Netz kann aus einer Eingabeschicht (Input Layer), einer oder mehreren versteckten Schichten (Hidden Layer) und einer Ausgabeschicht (Output Layer) bestehen. Die Eingabeschicht nimmt Daten entgegen, in diesem Fall einen Text, und wandelt ihn in numerische Werte um. Die versteckten Schichten verarbeiten diese Werte und erzeugen neue Werte, die an die Ausgabeschicht weitergegeben werden. Diese Ausgabeschicht erzeugt dann die gewünschten Daten, d. h. einen neuen Text.

Generative KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte zu erzeugen, die nicht auf vordefinierten Regeln oder Daten basieren. Im Gegensatz dazu verwenden klassische KI‑Systeme feste Algorithmen und Modelle, die sich nur für ein bestimmtes Problem einsetzen lassen. Man muss darauf achten, wie man das Wissen von Sprachmodellen verwendet und bewertet. Wir müssen uns bewusst sein, dass das generierte Wissen nicht immer korrekt, vollständig oder aktuell ist, da es auf den verfügbaren Daten basiert, die Fehler, Lücken oder Verzerrungen enthalten können. Zudem sollte man immer kritisch hinterfragen, wie das Wissen von Sprachmodelle zustande kommt bzw. welche Quellen dazu verwendet wurden.

Prompt Engineering

Prompt Engineering dient dazu, effektive Prompts für Sprachmodelle zu entwerfen. Ein Prompt ist ein Textstück, das das Modell anleitet, eine gewünschte Ausgabe zu erzeugen, wie zum Beispiel eine Zusammenfassung, eine Übersetzung, eine Klassifizierung oder einen kreativen Text. Prompt Engineering beinhaltet die Auswahl der richtigen Wörter, des Formats und der Struktur, um die beste Leistung des Modells zu erzielen.

Sprachmodelle können ungenaue, irrelevante oder sogar schädliche Ausgaben produzieren, abhängig von der Eingabe und der Aufgabe. Deshalb ist Prompt Engineering entscheidend, um das Potenzial von Sprachmodellen auszuschöpfen. Es kann helfen, die Qualität, Relevanz und Nützlichkeit der erzeugten Texte zu verbessern.

Training

Um Texte zu erzeugen, muss ein Neuronales Netz zuerst trainiert werden. Das bedeutet, dass es eine große Menge an Textdaten benötigt, aus denen es lernen kann. Diese Textdaten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z. B. Büchern, Zeitungsartikeln, Webseiten oder sozialen Medien. Das neuronale Netz analysiert diese Texte und lernt Muster zu erkennen, wie z. B. Wörter, Satzstrukturen, Grammatik oder Stil. Das neuronale Netz speichert diese Muster in seinen Gewichten, die die Stärke der Verbindungen zwischen den Neuronen darstellen.

Nachdem das neuronale Netz trainiert wurde, kann es neue Texte erzeugen. Dazu benötigt es eine entsprechende Eingabe, z. B. ein Wort oder einen Satz. Das neuronale Netz verwendet dann seine Gewichte und seine gelernten Muster, um einen neuen Text gemäß der Eingabe zu erzeugen. Der neue Text kann dann für verschiedene Zwecke verwendet werden, wie z. B. für Zusammenfassungen oder Übersetzungen.

Erweiterungen

Finetuning

Das Finetuning ist eine gängige Praxis in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), um ein vortrainiertes Modell an eine spezifische Aufgabe oder Domäne anzupassen. Dies ist jedoch kein trivialer Prozess und erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung verschiedener Faktoren, wie z. B. die Menge und Qualität der Daten, die Wahl verschiedener Trainingsparameter, des Optimierungsalgorithmus' und der Evaluationsmetriken.

Wie funktioniert Finetuning konkret? Die Idee besteht im Wesentlichen darin, die Gewichte eines bereits trainierten Modells mit einem kleineren Datensatz weiterzutrainieren, der für die tatsächliche Aufgabe oder Domäne relevant ist. Dabei werden in der Regel alle oder ein Teil der Schichten des Modells angepasst, um die Leistung weiter zu verbessern. Finetuning kann als eine Form des Transferlernens angesehen werden, bei dem das Wissen aus einem allgemeinen oder großen Datensatz auf einen spezifischeren oder kleineren Datensatz übertragen wird.

Vektordatenbanken

Vektordatenbanken sind eine Art von Datenbanken, die große Mengen von Daten in Form von Vektoren speichern und verarbeiten können. Vektoren sind mathematische Objekte, die eine Richtung und eine Länge haben. Sie können verwendet werden, um verschiedene Arten von Informationen zu repräsentieren, wie z. B. Texte, Bilder, Audio, Video oder Geodaten.

Eine Vektordatenbank ermöglicht es, schnelle und effiziente Abfragen auf den gespeicherten Daten durchzuführen, indem sie spezielle Algorithmen und Datenstrukturen verwendet, die auf Vektoren optimiert sind. Zum Beispiel kann eine Vektordatenbank ähnliche Texte oder Bilder finden, indem sie die Distanz zwischen ihren Vektoren berechnet. Oder sie kann die relevantesten Ergebnisse für eine Suchanfrage liefern, indem sie die Ähnlichkeit zwischen der Anfrage und den gespeicherten Vektoren misst.

Eine Vektordatenbank kann mit einem Sprachmodell kombiniert werden, um leistungsstarke und skalierbare Anwendungen zu erstellen. Zum Beispiel kann eine Vektordatenbank die Texte eines Blogs speichern, indem sie das Sprachmodell verwendet, um die enthaltenen Texte in Vektoren umzuwandeln. Dann kann sie die relevantesten Blogposts für eine gegebene Suchanfrage finden, indem sie wieder das Sprachmodell verwendet, um die Anfrage in einen Vektor umzuwandeln und die Ähnlichkeit mit den gespeicherten Vektoren zu berechnen.

Anbieter

Die größten Anbieter von Sprachmodellen bzw. darauf basierender Chatbots sind momentan:

• ChatGPT: ChatGPT ist ein Chatbot, der von OpenAI entwickelt wurde und wohl am bekanntesten ist. Es basiert auf dem GPT‑Modell.
• LLama: Llama ist ein frei verfügbares Sprachmodell von Meta. Es kann auch lokal genutzt werden und bietet so mehr Sicherheit bezüglich Privatsphäre und Datenschutz als andere verfügbare Modelle.
• Bard: Bard ist ein Chatbot, der von Google entwickelt wurde.

Daneben gibt es natürlich noch viele weitere Anbieter.

Ein Ausblick in die Zukunft

Zukünftig ist die Weiterentwicklung von Sprachmodellen hin zu multimedialen Modellen sehr wahrscheinlich. Der nächste Schritt ist dabei die Integration von Bildern, Videos und Audio in die Textgenerierung, wie sie bei manchen Anbietern auch bereits testweise verfügbar ist. Auf diese Weise könnte ein Sprachmodell einen Blogbeitrag über ein Reiseziel schreiben und passende Fotos oder Videos hinzufügen, die es aus dem Internet sucht oder sogar selbst generiert. Oder es könnte einen Podcast oder einen Videokurs über ein bestimmtes Thema erstellen und dabei Text, Stimme und visuelle Elemente kombinieren.

Eine andere mögliche Richtung ist die Verbesserung der Qualität, Zuverlässigkeit und Ethik von großen Sprachmodellen. Zum Beispiel könnte ein Sprachmodell lernen, wie man Fakten überprüft, Quellen angibt, Plagiate vermeidet und Vielfalt und Inklusion fördert. Oder es könnte lernen, wie man mit den Nutzern interagiert, Feedback annimmt, Fehler korrigiert und sich an die Präferenzen und Bedürfnisse der Nutzer anpasst.

Fazit

Sprachmodelle haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und können nun eine Vielzahl von Aufgaben erledigen, die früher nur Menschen vorbehalten waren. Sie können Texte schreiben, übersetzen, zusammenfassen, Fragen beantworten und vieles mehr. Doch was bedeutet das für unser Verständnis von Sprache und Kommunikation? Wie verändern diese Modelle unsere Art zu lesen, zu schreiben und zu sprechen? Diese Fragen lassen werden sich wohl erst in einigen Jahren abschließend beantworten lassen.

In diesem Blogartikel haben wir einige der wichtigsten Aspekte beleuchtet, die die großen Sprachmodelle mit sich bringen. Wir haben gesehen, wie sie uns helfen können, die Komplexität und Vielfalt der natürlichen Sprache besser zu erfassen und zu analysieren. Wir haben auch einige der Herausforderungen und Grenzen diskutiert, die diese Modelle noch haben und wie wir sie verantwortungsvoll einsetzen können. Schließlich haben wir einen Blick in die Zukunft geworfen und uns gefragt, wie die großen Sprachmodelle sich in Zukunft noch weiterentwickeln werden. Die Zukunft von großen Sprachmodellen ist natürlich noch offen, aber sie verspricht spannend zu werden.

Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen einen Überblick über dieses spannende und wichtige Thema gegeben hat. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Generative KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können, kontaktieren Sie uns gerne. Wir sind ein Team von Experten, das Ihnen gerne bei der Umsetzung Ihrer Projekte hilft. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!