KI-Sprachmodelle

KI-Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Art und Weise, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und verarbeiten. Diese Modelle können komplexe Texte generieren, Fragen beantworten und sogar Gespräche führen.

Doch wie funktionieren LLMs genau, und welche Vorteile bieten sie kleinen und mittelständischen Unternehmen? Mehr dazu lesen Sie bei uns.

Was sind KI-Sprachmodelle?

KI-Sprachmodelle, auch Large Language Models (zu deutsch „große Sprachmodelle“), sind KI-Systeme, die speziell darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Zu den bekanntesten Vertretern zählen Modelle wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI oder PaLM 2 von Google.

Diese Modelle analysieren riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und sinnvolle Texte zu erstellen. Dabei können sie vielfältige sprachbezogene Aufgaben erfüllen, wie das Generieren von kohärenten Texten, die Beantwortung von Fragen und das Verarbeiten von Anweisungen.

In der Unternehmenswelt spielen LLMs eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen es Unternehmen, Textdaten effizienter zu verarbeiten, indem sie Erkenntnisse extrahieren oder Content automatisiert erstellen. Ein besonders bekanntes Beispiel ist der Einsatz von KI-gestützten Chatbots im Kundensupport, die automatisch Kundenanfragen beantworten und den Support-Prozess entlasten. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Aufgaben wie die Sentiment-Analyse, Sprachübersetzung und die Suche nach Informationen zu übernehmen – ohne dass ein zusätzliches Finetuning erforderlich ist.

KI-Sprachmodelle sind vielfältig trainierbar und einsetzbar – in Unternehmen sorgen sie für mehr Effizienz. Bild: ChatGPT/DALL-E [Bild mit KI erstellt]

Funktion der Large Language Models?

Die Funktionsweise von KI-Sprachmodellen basiert auf neuronalen Netzwerken, die das menschliche Gehirn imitieren. Diese Netzwerke bestehen aus verschiedenen Schichten, die Informationen verarbeiten und lernen, wie Wörter und Sätze miteinander in Beziehung stehen.

Das Training eines LLMs umfasst die Analyse großer Datenmengen, um die Bedeutung und den Kontext von Sprache zu verstehen. Durch das sogenannte Deep Learning entwickeln diese Modelle die Fähigkeit, auf komplexe Anfragen zu reagieren, Texte zu schreiben und natürliche Sprache in Echtzeit zu verarbeiten.

Ein wesentlicher Vorteil von LLMs besteht darin, dass sie nicht nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert werden müssen. Dank ihrer Größe und Flexibilität sind sie in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen, ohne speziell darauf vorbereitet zu sein – sei es das Generieren von Programmcode, das Verfassen von E-Mails oder das Erstellen von Social-Media-Posts. Und natürlich können Sie auch von Cyberkriminellen missbraucht werden.

Welche KI-Sprachmodelle gibt es?

Die derzeit verfügbaren Large Language Models sind vielfältig und bieten Unternehmen zahlreiche Optionen. Zu den populärsten gehören:

• GPT-3 und GPT-4 von OpenAI: GPT-Modelle sind bekannt für ihre hohe Sprachkompetenz und Vielseitigkeit.
• PaLM 2 von Google: Mit einem starken Fokus auf Textverarbeitung und Sprachverständnis ist PaLM 2 eine gute Wahl für Unternehmen, die hochwertige Sprachmodelle suchen.
• Llama 2 und Llama 3 (70B) von Meta: Als Open-Source-Variante bietet Llama 2 viele Vorteile für Unternehmen, die eine individuelle Anpassung benötigen. Beispiel einer beliebten Erweiterung von Llama 2 ist Code Llama Instruct (13B).
• Mixtral-8x7B Instruct: Mistral AI hat kürzlich das Modell „Mixtral 8x7B“ in einem wissenschaftlichen Artikel vorgestellt. Darin werden die Architektur des Open-Source-Modells detailliert beschrieben sowie umfassende Benchmark-Ergebnisse im Vergleich zu LLaMA 2 (70B) und GPT-3.5 präsentiert. Besonders im MMLU-Benchmark, der häufig zur Bewertung der Sprachverständlichkeit herangezogen wird, liegt Mixtral vor den beiden Modellen.
• Mistral 7B: Das LLM von Mistral ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit 7,3 Milliarden Parametern, das in allen Benchmarks Llama 2 (13B) übertrifft und in vielen Bereichen sogar Llama 1 (34B) schlägt. Es ist besonders effizient in der Codegenerierung und im Umgang mit längeren Texten dank „Grouped-query attention“ (GQA) und „Sliding Window Attention“ (SWA). Das Modell wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht und ist damit frei verfügbar.

Jedes dieser Modelle bringt spezifische Stärken und Schwächen mit sich. Die Auswahl des passenden Modells hängt stark von den individuellen Anforderungen des Unternehmens ab. So sollten Faktoren wie Anpassungsfähigkeit, technische Kompatibilität, Kosten und rechtliche Anforderungen berücksichtigt werden.

Gerade für Unternehmen bieten sich Sprachmodelle an, um zeitaufwändige Prozesse zu automatisieren. Bild: ChatGPT/DALL-E [Bild mit KI erstellt]

Vorteile von LLM-basierten Tools für Unternehmen

Für kleine und mittelständische Unternehmen bieten LLM-basierte Tools eine Vielzahl an Vorteilen. Sie ermöglichen die Automatisierung zeitaufwändiger Prozesse und verbessern die Effizienz. Beispiele für solche sind:

• automatisierte Kundensupportsysteme, bei denen Anfragen rund um die Uhr bearbeitet werden können
• die Erstellung von technischen Dokumentationen (Handbücher, Anleitungen und FAQs), E-Mails/Kundenkommunikation (personalisierte E-Mail-Vorlagen, Antwortvorschläge und Newsletter) oder auch Berichte und Analysen.

Darüber hinaus können LLMs große Datenmengen analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen, die die Entscheidungsfindung beschleunigen. Unternehmen, die international tätig sind, profitieren von der Fähigkeit dieser Modelle, Texte schnell und zuverlässig in mehrere Sprachen zu übersetzen, was eine reibungslose Kommunikation mit Kunden und Partnern weltweit ermöglicht.

KI-Sprachmodelle sind also vielseitig einsetzbar und können auf verschiedene Branchen und Anwendungsbereiche angepasst werden.

Was ist bei der LLM-Auswahl zu beachten?

Bei der Auswahl eines Large Language Models müssen Unternehmen mehrere Aspekte berücksichtigen, um sicherzustellen, dass das Modell ihren spezifischen Bedürfnissen entspricht. Dazu gehören unter andere:

• Anpassungsfähigkeit: Die Möglichkeit, ein Modell an spezielle Anforderungen anzupassen, spielt eine zentrale Rolle. Modelle, die Finetuning unterstützen, können besser auf branchenspezifische Herausforderungen eingehen.
• Technische Kompatibilität: Es ist entscheidend, dass die vorhandene IT-Infrastruktur in der Lage ist, das Modell effizient zu verarbeiten. Größere Modelle erfordern mehr Rechenleistung und Speicher, was vorab geprüft werden sollte.
• Kosten: Die Implementierung von LLMs kann kostenintensiv sein. Unternehmen sollten die Kostenstruktur der verschiedenen Modelle – sei es durch Lizenzgebühren oder auf Basis der Nutzung – genau analysieren und mit ihrem Budget abstimmen.
• Rechtliche und ethische Implikationen: Datenschutz ist ein zentrales Thema, insbesondere bei der Verwendung von sensiblen Kundendaten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass das ausgewählte Modell den rechtlichen Anforderungen wie der DSGVO entspricht.
• Bias und Verzerrungen: LLMs können Vorurteile in den Trainingsdaten übernehmen, was sich negativ auf die Ausgaben auswirken kann. Es ist wichtig, Techniken zur Minimierung solcher Verzerrungen zu implementieren.

Bevor LLMs in Unternehmen eingesetzt werden, muss der Bedarf eindeutig festgelegt sein.

Artificial Intelligence (AI/zu deutsch: Künstliche Intelligenz (KI))kann schon viel, hat aber deutliche Grenzen, die man beim Einsatz bedenken sollte. Bild: ChatGPT/DALL-E [Bild mit KI erstellt]

Grenzen von KI-Sprachmodellen

Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben KI-Sprachmodelle klare Grenzen. Eine der größten Herausforderungen ist das Phänomen der „Halluzinationen“. Dabei handelt es sich um Situationen, in denen das Modell plausible, aber falsche Informationen erzeugt. Dies liegt daran, dass LLMs auf Wahrscheinlichkeiten basieren und Vorhersagen treffen, die nicht immer mit der Realität übereinstimmen. Dies lässt sich teilweise durch die Bereitstellung eines klaren Kontexts und festgelegter Daten einschränken, bleibt jedoch ein Risiko.

Zusätzlich ist der hohe Energiebedarf von LLMs eine Herausforderung. Unternehmen sollten genau abwägen, ob sie ein solch großes Modell tatsächlich benötigen oder ob eine kleinere, effizientere Alternative besser geeignet wäre.

Die Integration von KI-Sprachmodellen in Ihr Unternehmen kann komplex sein, aber PC-SPEZIALIST steht Ihnen zuverlässig zur Seite. Unser erfahrenes Team hilft Ihnen bei der Auswahl des passenden Modells, der Bewertung Ihrer IT-Infrastruktur und der Implementierung maßgeschneiderter Lösungen. Egal, ob Sie eine automatisierte Kundenkommunikation oder eine effizientere Datenanalyse anstreben – wir bieten Ihnen umfassende Unterstützung, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. PC-SPEZIALIST in Ihrer Nähe ist Ihr kompetenter Ansprechpartner im Bereich Künstlicher Intelligenz.

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Quellen: fraunhofer, Pexels/Elevate Digital (Headerbild)