Große Sprachmodelle (LLM) – Die 3 Wunder und die 7 Herausforderungen

Einleitung

Kürzlich hatten wir die Gelegenheit, ein Video von Denny Vrandečić anzusehen, einem ehemaligen Kollegen vom KIT, der bei der Wikimedia Foundation an Wissensgraphen arbeitet. In seinem Vortrag stellte er äußerst interessante Konzepte und Ideen vor, die im Folgenden kurz skizziert werden.

Sprachmodelle, auch als LLMs (Language Models) bezeichnet, haben das Feld der künstlichen Intelligenz im Sturm erobert und die Verarbeitung natürlicher Sprache und Textgenerierung revolutioniert. Diese leistungsstarken Werkzeuge finden Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, von Chatbots und Sprachübersetzungen bis hin zur Content-Erstellung und Datenanalyse. Obwohl LLMs beeindruckende Fähigkeiten bieten, gehen sie auch mit ihren eigenen Herausforderungen einher. In diesem Blog-Beitrag werden wir sowohl die Wunder als auch die Hürden von LLMs erkunden und wie Wissensgraphen ihre Einschränkungen ergänzen können.

Die Wunder der LLMs

Sprachmodelle wie GPT-3 und seine Nachfolger sind zweifellos bemerkenswerte Schöpfungen. Sie haben die Fähigkeit, textbasierte Informationen zu generieren, Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen und sogar Sprachen zu übersetzen. Hier sind einige der Wunder, die sie bieten:

1. Verständnis natürlicher Sprache: LLMs zeigen ein beeindruckendes Verständnis für den Kontext und können Texte erzeugen, die fast nicht von menschlich verfasstem Inhalt zu unterscheiden sind.
2. Vielseitige Anwendungen: Diese Modelle können auf verschiedene Bereiche angewendet werden, von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Unterhaltung und Kundenservice, was sie unglaublich vielseitig macht.
3. Effiziente Content-Generierung: LLMs können hochwertige Inhalte schnell erstellen, was den Bedarf an manueller Content-Erstellung reduziert und Workflows optimiert.

Die Herausforderungen von LLMs

Obwohl LLMs wirklich beeindruckend sind, weisen sie auch Schwächen auf. Hier sind einige der bedeutenden Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen:

1. Halluzinationen: LLMs können gelegentlich inkorrekte oder unsinnige Informationen generieren, was zu sogenannten „Halluzinationen“ führt. Dies kann insbesondere in kritischen Anwendungen problematisch sein.
2. Fehlendes Fundament: Diese Modelle fehlt ein echtes Verständnis der Welt; sie generieren Antworten auf Grundlage von Mustern in den Daten, auf denen sie trainiert wurden, anstatt auf echtem Wissen.
3. Komplexität des Trainings: Das Trainieren und Feinabstimmen von LLMs kann eine anspruchsvolle und teure Aufgabe sein, die erhebliche Rechenressourcen und Daten erfordert.
4. Schwierigkeit bei der Prüfung und Erklärung: Es ist schwierig zu verstehen, warum ein LLM eine bestimmte Antwort generiert, was die Prüfung ihrer Entscheidungsprozesse erschwert.
5. Inkonsistente Antworten: LLMs können auf die gleiche Frage unterschiedliche Antworten geben, abhängig von der Formulierung oder dem Kontext, was für Benutzer frustrierend sein kann.
6. Begrenzte Trainingsdaten: LLMs haben Schwierigkeiten mit Sprachen und Themen, für die es nur begrenzte Trainingsdaten gibt, was zu einer schlechteren Leistung und Verständnis führt.
7. Schwierigkeiten mit der Abdeckung von seltenen Entitäten: Diese Modelle schneiden oft schlecht ab, wenn es um weniger gebräuchliche oder spezialisierte Entitäten geht, da ihre Trainingsdaten sie möglicherweise nicht ausreichend abdecken.

Die Rolle von Wissensgraphen

Wissensgraphen können eine wertvolle Ergänzung sein, um einige dieser Herausforderungen anzugehen. Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Darstellung von Fakten und ihren Beziehungen und somit eine ideale Quelle zuverlässiger Informationen. Hier ist, wie Wissensgraphen in Verbindung mit LLMs genutzt werden können:

1. Fundamentales Wissen: Wissensgraphen bieten eine gut strukturierte Quelle von Fakten und Informationen. LLMs können auf diese Informationen zugreifen, um das Risiko von Halluzinationen oder falschen Inhalten zu reduzieren.
2. Effizienz beim Training: Statt LLMs von Grund auf auf einer großen Menge von Daten zu trainieren, können Wissensgraphen verwendet werden, um sie mit strukturiertem Wissen vorzuschulen, was den Trainingsprozess effizienter gestaltet.
3. Konsistenz und Genauigkeit: Wissensgraphen gewährleisten konsistente und genaue Informationen, wodurch die Wahrscheinlichkeit inkonsistenter Antworten und Ungenauigkeiten verringert wird.
4. Verbesserung der Abdeckung: Bei seltenen Entitäten oder Sprachen mit begrenzten Trainingsdaten können Wissensgraphen die Wissenslücke schließen, indem sie fehlende Informationen bereitstellen.

Zusammenfassung

Sprachmodelle sind ein Wunder der künstlichen Intelligenz, aber sie haben ihre eigenen Herausforderungen, darunter Halluzinationen, Trainingskomplexität und Inkonsistenz. Wissensgraphen können eine entscheidende Rolle spielen, um diese Herausforderungen zu mildern, indem sie eine strukturierte Quelle zuverlässiger Informationen bereitstellen. Durch die Nutzung der Stärken von LLMs und Wissensgraphen können wir das volle Potenzial des Verständnisses und der Generierung natürlicher Sprache erschließen, sicherstellen, dass Fakten nicht jedes Mal neu erlernt werden müssen und KI-Anwendungen genauere und zuverlässigere Informationen bieten können.

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