Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), der Deep Learning und neuronale Netze verwendet, um geschriebene und gesprochene Wörter zu verstehen und nachzuahmen. LLMs können Text und andere Formen von Inhalten erkennen, zusammenfassen und erstellen.
Warum sind große Sprachmodelle wichtig?
LLMs werden anhand großer Datenmengen trainiert, um Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen aufzudecken und so die menschliche Intelligenz nachzuahmen. Der Wert, der sich aus der Entwicklung von LLMs ergibt, ermöglicht es Menschen, sich in verbalen und chatbasierten Gesprächen mit Anwendungen natürlich sicher zu fühlen. Ein tiefes Verständnis der Sprache ermöglicht es LLMs, nahezu fehlerfreie Übersetzungen vorzunehmen und Dokumente und Sprachaufzeichnungen umzuwandeln.
Anwendungen von großen Sprachmodellen
Im Folgenden finden Sie Beispiele für LLM-Anwendungsfälle, die Unternehmen heute helfen:
Chatbots
Chatbots sind dialogfähige Nutzer , die Webbesucher und Kunden mit Serviceanfragen konfrontieren. Chatbots sind hilfreich, weil sie den Nutzern sofortigen Zugang zu einer Persona bieten, die die üblichen Probleme der Kunden versteht, ihnen Umgehungslösungen und Verkaufsinformationen zur Verfügung stellt und Folgegespräche mit menschlichen Mitarbeitern arrangieren kann. Chatbots lassen den Anbieter reaktionsschneller und hilfsbereiter erscheinen, ohne die Mitarbeiter mit trivialen Fragen zu überlasten.
Generierung von Inhalten
Ein Nutzen von LLMs für die Inhaltserstellung besteht darin, dass sie grammatikalisch korrekte Texte für Websites, Blogs und wissensbasierte Artikel schreiben und so den Aufwand für menschliche Texter verringern, die die generierten Inhalte überprüfen und bearbeiten, anstatt sie von Grund auf neu zu schreiben.
Übersetzung
Die Übersetzung von Websites und Katalogen von einer Sprache in eine andere ist zeitaufwändig und fehleranfällig. LLMs erleichtern diese Aufgabe dank ihres tiefen Verständnisses von Sprache, Syntax und Struktur.
Analyse Social Media
Unternehmen können besser verstehen, wie Kunden ihre Marke und Produkte wahrnehmen, und ihre Reaktionen auf Nachrichten einschätzen. LLMs können social media analysieren, um den Kern oder die Stimmung zu extrahieren und sie als umsetzbares Feedback für die zukünftige Positionierung zu nutzen.
Zusammenfassung und Transkription
LLMs können Artikel, Webaufzeichnungen und Audiositzungen zusammenfassen, um prägnante Notizen zu erstellen. Aktionspunkte können hervorgehoben werden, um Folgetreffen produktiver zu gestalten.
Textanalyse
Konversations-LLMs können verwendet werden, um den Inhalt eines umfangreichen Textes interaktiv zu untersuchen. Relevante Abschnitte können auf der Grundlage der gestellten Fragen herausgezogen werden.
Sprachanalyse
LLMs können die Interaktion von Maschinen durch Spracherkennung verbessern. So können Sie beispielsweise Ihrem intelligenten Thermostat sagen, dass Ihnen kalt ist, woraufhin das Heizsystem die Temperatur erhöht. Dies ist möglich, weil das LLM den Kontext Ihrer Aussage versteht.
Training eines großen Sprachmodells
Die folgenden Schritte sind erforderlich, um einen LLM trainieren :
Sammeln von Daten
Ein LLM kann mit einer großen Menge relevanter Daten verbessert werden, um das Lexikon des Geschäftsbereichs zu lernen, den es unterstützen soll.
Vorverarbeitung
Die gesammelten Daten müssen vorverarbeitet werden, um die Suche zu erleichtern, indem Schlüsselwörter abgegrenzt, die Formatierung verbessert und unzusammenhängende Daten herausgefiltert werden, die den LLM in die Irre führen könnten.
Auswahl einer Architektur
Es muss eine Architektur ausgewählt werden. Dies kann eine Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Serie, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), PalM, Large Language Model Meta AI (LLaMA), oder Falcon sein.
Vorschulung
Das Ziel des Pre-Trainings ist es, den LLM in die Lage zu versetzen, den Sprachgebrauch in einem bestimmten Bereich zu verstehen, damit der Kunde sich sicher fühlt, wenn er mit einem Service-Bot interagiert.
Abstimmung
Zur feinabstimmen des Modells ist das überwachte Lernen hilfreich, um sicherzustellen, dass die besten Antworten markiert oder beschriftet werden.
Die Vorteile der Verwendung großer Sprachmodelle
Die Nutzung von LLM hat viele Vorteile für ein Unternehmen oder eine Behörde, darunter die folgenden:
- Gesteigerte Produktivität: Es gibt so viele Text- und Videoinhalte, die Unternehmen durchsuchen müssen, um sich über ihren Markt und ihre Wahrnehmung zu informieren, dass LLMs die produktivste Möglichkeit bieten, Markttrends zu verfolgen.
- Verbesserter Kundenservice: Kunden nutzen Chatbots, wenn sie sie als ansprechbar und hilfreich empfinden.
- Schutz des Ansehens: Kommunalverwaltungen und Unternehmen müssen wissen, wie sie von der Öffentlichkeit und den Kunden wahrgenommen werden. LLMs können social media und Umfragen analysieren, um das Feedback aus Politik, Öffentlichkeitsarbeit und PR-Aktionen zusammenzufassen.
Wie Actian helfen kann
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Große Sprachmodelle sind fortschrittliche neuronale Netze, die auf großen Textdatenbeständen trainiert werden, um natürliche Sprache zu verstehen, zu erzeugen und zu interpretieren. Sie verwenden Transformer-Architekturen, um Kontext zu verarbeiten und menschenähnliche Textausgaben zu erzeugen.
LLMs nutzen Mechanismen der Selbstbeobachtung, um Beziehungen zwischen Wörtern, Sätzen und Konzepten zu analysieren. Sie werden anhand großer Korpora trainiert, um Grammatik, Semantik, Muster und Weltwissen zu lernen, und generieren dann Antworten auf der Grundlage der erlernten Wahrscheinlichkeiten.
LLMs unterstützen Chatbots, Dokumentenzusammenfassung, Suchverbesserung, Codegenerierung, Klassifizierung, Erstellung synthetischer Daten, Übersetzung, Inhaltsgenerierung und RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation).
LLMs verbessern die Produktivität, indem sie dokumentenlastige Arbeitsabläufe automatisieren, die Analyse beschleunigen, die Suchrelevanz erhöhen, natürlichsprachige Schnittstellen ermöglichen und internes Wissen teamübergreifend zugänglich machen.
Zu den größten Herausforderungen gehören halluzinierte Antworten, Datenschutzrisiken, hohe Rechenkosten, Domänenanpassung, Modelldrift, Governance-Anforderungen, Sicherheitsschwachstellen und die Gewährleistung, dass die Ergebnisse den Compliance- und Genauigkeitsstandards entsprechen.
Unternehmen benötigen in der Regel GPU- oder Beschleuniger-Cluster, eine Vektordatenbank für den Abruf, skalierbar Speicher, latenzoptimierte Inferenzendpunkte, Überwachungswerkzeuge und Zugriffskontrollen, um eine sichere und kontrollierte Modellnutzung zu gewährleisten.
