Large Language Models sind KI-Modelle, die durch maschinelles Lernen auf großen Mengen von Textdaten trainiert wurden, um natürliche Sprache zu verarbeiten.

Die Fähigkeit dieser Systeme besteht darin, auf der Grundlage dieses Trainings eigene Texte in menschenähnlicher Qualität zu erzeugen. Dabei kann es sich um alle Arten von Inhalten handeln – Erzählungen, Berichte, Anleitungen, Übersetzungen und vieles mehr. Die Texte werden nicht einfach wiedergegeben, sondern vom Sprachmodell selbst erzeugt.

Unterschiedliche Arten von Large Language Models

Grundsätzlich lassen sich Large Language Models in kommerzielle und Open Source Modelle unterteilen. Beide Bereiche verfolgen unterschiedliche Ziele, wobei in Bezug auf die Leistungsfähigkeit oft kein großer Unterschied zu erkennen ist.

Bei Open Source Modellen sind Anpassungen erlaubt und sie können sowohl im privaten als auch im kommerziellen Bereich kostenlos genutzt werden.

Beispiele Open Source Modelle:

Bei kommerziellen großen Sprachmodellen gibt es oft eine kostenfreie Version mit geringer Leistung und eine kostenpflichtige Version mit hoher Leistung und Aktualität. Kommerzielle Large Language Models können nicht lokal installiert werden, aber man kann von seinem Computer aus über eine API-Verbindung auf die KI zugreifen.

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.

10 Anwendungsbereiche von Large Language Models (LLMs):

  • 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.
  • KI-Chatbots
    Chatbots sind Programme, die mithilfe der Künstlichen Intelligenz in natürlicher Sprache mit Menschen kommunizieren können. Sie simulieren eine Unterhaltung und können auf Benutzereingaben in Textform reagieren.
  • Wissensmanagement
    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.
  • 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 bekanntesten Large Language Models (LLMs)

ChatGPT

ChatGPT 4

GPT 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

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.

Gemini

Gemini Google


Gemini von Google 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

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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.

ALEPH ALPHA

Aleph Alpha

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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 Iformationen findest du u.a. in dem Artikel Künstliche Intelligenz in der Verwaltung.

Open-Source Large Language Models

Llama 2

Llama 2

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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

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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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