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Was sind Large Language Models (LLMs)

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen. Large Language Models können in verschiedenen Anwendungen wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung oder zur interaktiven Kommunikation mit Menschen in Form von Chatbots eingesetzt werden.

Es ist wichtig anzumerken, dass LLM trotz ihrer Fähigkeiten keine künstliche allgemeine Intelligenz besitzen. Sie erkennen Muster in ihren Trainingsdaten. LLMs sind nicht in der Lage, wie Menschen kritisch zu denken oder zu argumentieren. Ihre Antworten basieren auf Informationen, die sie während des Trainings erhalten haben.

Kommerzielle Large Language Models

Die Entwicklung von Large Language Models ist sehr aufwendig, und so ist es nicht verwunderlich, dass ein kommerzieller Nutzen der Large Language Models angestrebt wird. Das bedeutet nicht, dass die Large Language Models immer kostenpflichtig sind, aber in vielen Fällen wird dies angestrebt und die Nutzer haben wenig Einflussmöglichkeiten auf die Entwicklung und die Einsatzmöglichkeiten der LLMs. Eine Auflistung von kommerziellen Large Language Models findest du hier.

Open-Source Large Language Models

Auch Open Source Large Language Models kosten in der Entwicklung viel Geld. Aber hier gehen die Entwickler einen anderen Weg und bieten die Large Language Models zum einen kostenlos an und zum anderen die Möglichkeit, die Large Language Models auf dem eigenen Rechner oder Server zu hosten und die künstliche Intelligenz an die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Dies eröffnet unglaubliche Möglichkeiten. Eine Auswahl bekannter Open Source Large Language Models finden Sie hier.

Anwendungsbereiche Large Language Models (LLMs)?

Was sind Large Language Models (LLMs)

Die Anwendungsbereiche von LLMs sind vielfältig und reichen von Übersetzungen über Kundendienst und Marketing bis hin zu Chatbots und KI-Assistenten. Sie können auch in der Medizin und für die Analyse von Stimmungen in Texten eingesetzt werden.

Textgenerierung und Content-Erstellung

LLMs können große Textmengen auf der Grundlage spezifischer Anforderungen generieren. Dadurch können Inhalte wie Blogbeiträge, Marketingtexte, technische Dokumentationen usw. effizient erstellt werden. Ich könnte LLMs verwenden, um automatisch Entwürfe für neue Blogbeiträge zu generieren.

Dialogsysteme und Chatbots

LLM ermöglichen menschenähnliche Dialoge mit Nutzern. Sie können in Chatbots für Kundendienst, Verkauf und Support eingesetzt werden. Ein LLM-Chatbot auf meiner Website könnte Lesern bei Reisefragen helfen.

Wissensmanagement

LLMs können große Textmengen analysieren, Wissen extrahieren und strukturieren. Dieses strukturierte Wissen kann verwendet werden, um Fragen zu beantworten, Entscheidungen zu unterstützen usw.

Übersetzungen

LLMs eignen sich hervorragend für maschinelle Übersetzungen. Sie können große Textmengen schnell und kostengünstig in andere Sprachen übersetzen. Für mein deutschsprachiges Blog könnte ich englische Texte automatisch übersetzen lassen.

Personalisierung

LLMs können Textinhalte und Dialoge personalisieren, z.B. auf der Grundlage von Benutzerprofilen und -verhalten. Sie könnten mir helfen, meine Blogeinträge und Antworten für jeden Leser zu personalisieren.

Analyse von Stimmungen

LLMs sind in der Lage, Stimmungen und Emotionen in Texten zu analysieren. Diese Fähigkeit kann für Meinungsforschung, Marktforschung usw. genutzt werden. Ich könnte LLMs verwenden, um das Feedback meiner Leser automatisch auszuwerten.

Empfehlungssysteme

LLMs können verwendet werden, um personalisierte Empfehlungen für Produkte, Inhalte und Dienstleistungen zu geben. Sie können Lesern ähnliche Reiseziele und Blogbeiträge vorschlagen.

Prozessautomatisierung

Routinetätigkeiten in Geschäftsprozessen können mit Hilfe von LLM automatisiert werden, z.B. das Ausfüllen von Formularen. Ich könnte administrative Aufgaben wie die Reisekostenabrechnung automatisieren.

Betrugserkennung

LLMs können ungewöhnliche oder verdächtige Muster in Daten erkennen und so Betrug aufdecken. Sie könnten mir helfen, betrügerische Aktivitäten wie gefälschte Bewertungen aufzudecken.

Entscheidungshilfe

LLMs können Entscheidungen unterstützen, indem sie Daten analysieren und Handlungsempfehlungen geben. Sie können beispielsweise bei der Auswahl der besten Reiseziele und -routen helfen.

Die 9 bekanntesten Large Language Models (LLMs)

GPT 3.5

ChatGPT 3.5

Der von OpenAI entwickelte Generative Pre-trained Transformer GPT 3.5 ist ein Sprachmodell, das die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zu neuen Höhen geführt hat.

Dank seiner Transformer-Architektur sind die neuronalen Netze des GPT 3.5 in der Lage, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen, was ihn für verschiedene Anwendungen außerordentlich vielseitig macht. Es ist in der Lage, Sätze, Absätze und sogar ganze Artikel mit einem menschenähnlichen Schreibstil zu konstruieren.

Dank seiner umfangreichen Trainingsdaten, die große Teile des Internets abdecken, verfügt es über verschiedene Sprachstile und ein breites Wissensspektrum.

GPT 4

ChatGPT 4

GPT-4, die neueste Entwicklung von OpenAI im Bereich der generativen KI, zeigt im Vergleich zu GPT-3.5 erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache. Während GPT-3.5 bereits beeindruckend war, zeichnet sich GPT-4 nicht nur durch inkrementelle, sondern auch durch signifikante Verbesserungen aus.

Es wird berichtet, dass GPT-4 mit einer Billion Parametern trainiert wurde, was es zum bisher umfangreichsten Sprachmodell macht. Der Unterschied zwischen den beiden Modellen liegt auf der Hand: GPT-4 ist nicht nur in der Textgenerierung und -verarbeitung überlegen, sondern beherrscht auch die Verarbeitung von Bildern und Videos, was seinen Anwendungsbereich erheblich erweitert.

 

Claude

Claude 2

Claude ist ein Large Language Model (LLM), das von dem US-amerikanischen KI-Startup Anthropic entwickelt wurde. Es handelt sich um ein System für natürliche Sprachverarbeitung, das in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Claude basiert wie andere LLMs auf neuronalen Netzen und Deep Learning.

Google BARD

Google Bard

Google BARD ist ein LLM-Chatbot, der von Google AI entwickelt wurde. Er wurde mit einer großen Menge an Text und Code trainiert. Dadurch ist er in der Lage, Text zu produzieren, mehrere Sprachen zu übersetzen, Code zu erstellen, verschiedene Inhalte zu generieren und informative Antworten auf Fragen zu geben.

Cohere

Cohere

Das Cohere Large Language Model (LLM) ist eine KI-Software, die menschliche Sprache verstehen und generieren kann. Es wurde von ehemaligen Google Brain-Entwicklern gegründet und nutzt moderne Techniken wie Transformer-Netzwerke, um Sprachverarbeitungsaufgaben wie Textgenerierung, -klassifizierung und semantische Suche durchzuführen. Im Gegensatz zu anderen LLM wie GPT-3 ist Cohere speziell für Unternehmensanwendungen konzipiert und bietet mehr Kontrolle, Sicherheit und Anpassungsmöglichkeiten.

Gemini

Gemeni

Google Gemini ist das neueste KI-Modell von Google. Es wurde speziell für die Multimodalität entwickelt, d.h. es kann nahtlos mit verschiedenen Arten von Daten wie Text, Bildern, Videos, Audio und Code umgehen. Gemini ist in drei Versionen verfügbar: Gemini Ultra für sehr komplexe Aufgaben, Gemini Pro für ein breites Spektrum an Anwendungen und Gemini Nano, das speziell für die effiziente Verarbeitung auf Smartphones optimiert wurde.

ALEPH ALPHA

Aleph Alpha ist ein deutsches KI-Unternehmen mit Sitz in Heidelberg. Es wurde 2019 gegründet und wird von führenden deutschen Unternehmen finanziert. Das Unternehmen ist auf die Entwicklung von Sprachmodellen spezialisiert, die auf bis zu 300 Milliarden Parameter erweitert werden sollen. ALEPH ALPHA steht derzeit Privatpersonen zur Verfügung und soll u.a. Unternehmen und Behörden eine unabhängige KI-Technologie zur Verfügung zu stellen.

Weitergehende In formationen findest du u.a. in dem Artikel Künstliche Intelligenz in der Verwaltung.

 

Open Source Large Language Models

Llama 2

Llama 2

Llama 2 ist ein großes Sprachmodell von Meta, das als Open Source für Forschung und kommerzielle Nutzung zur Verfügung steht. Es ist die nächste Generation dieses Sprachmodells, das in verschiedenen Größen von 7 Milliarden bis 70 Milliarden Parametern verfügbar ist. Llama 2 wurde auf 2 Billionen Tokens vortrainiert und übertrifft andere Open-Source-Sprachmodelle in verschiedenen Benchmarks. Es wird auch als Llama 2 Chat für den Dialoggebrauch angeboten und enthält fein abgestimmte Modelle, die auf über 1 Million menschlichen Annotationen basieren.

Falcon LLM

Falcon

Falcon LLM ist ein großes generatives Sprachmodell (LLM), das vom Technology Innovation Institute in Abu Dhabi entwickelt wurde. Es handelt sich um eine Familie von Sprachmodellen, zu denen unter anderem die Modelle Falcon-180B, 40B und 7.5B gehören. Diese Modelle wurden entwickelt, um komplexe Anwendungen voranzutreiben und verschiedene Anwendungsfälle zu unterstützen. Falcon LLM wird als Open-Source-Modell angeboten, d.h. es steht Unternehmen und Einzelpersonen ohne Lizenzgebühren zur Verfügung. Die Modelle sind so konzipiert, dass sie auf verschiedenen Systemen laufen und den REFINEDWEB-Datensatz nutzen, der eine breite Palette von Daten aus dem Internet umfasst.

Mistral AI

Mistral AI

Mistral AI ist ein französisches KI-Start-up, das sich auf die Entwicklung von KI-Modellen spezialisiert hat. Das Unternehmen wurde erst im Mai 2023 gegründet und hat bereits bedeutende Erfolge erzielt. Mit dem GenAI Business Assistant und dem Sprachmodell Mixtral 8x7B hat Mistral AI Aufmerksamkeit erregt und Investitionen in Millionenhöhe erhalten. Das Unternehmen wird von ehemaligen KI-Experten von Meta und Google geleitet und strebt eine führende Rolle im Bereich der künstlichen Intelligenz an.

 

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