Hey KI, wie funktionieren eigentlich Sprachmodelle (Large Language Models) wie sie zum Beispiel hinter ChatGPT stecken?
Sprachmodelle können zwar erstaunliche Text generieren, machen aber auch oft Fehler. Warum? Wenn du verstehen willst, wie Sprachmodelle im Hintergrund funktionieren, dann bist du bei „Hey KI,…“ genau richtig.
Wusstest du, dass ChatGPT verschiedene für Menschen simpel erscheinende Fragen nicht richtig beantwortet? ChatGPT gibt zum Beispiel an, das Wort „Strawberry“ würde nur zwei Mal den Buchstaben r enthalten – wir Menschen erkennen natürlich sofort, dass das falsch ist und die richtige Antwort drei Mal wäre. Aber warum passiert dieser Fehler? Der Grund dafür liegt in einem grundlegenden Prozess von Sprachmodellen namens Tokenisierung. Large Language Models (LLMs) zerlegen Texte und Worte in kleine, handhabbare Einheiten, so genannte Tokens. Durch die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten aufeinanderfolgenden Tokens werden die Eingangstexte decodiert und verarbeitet und Antwortausgaben erzeugt. Bei diesem Prozess, scheint die Dopplung des Buchstaben R einfach verloren gegangen zu sein, da beide Buchstaben einem Token zugeordnet wurden. Die Hauptmotivation für Tokenisierung ist eine Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit. So muss schließlich nicht jeder einzelne Buchstabe verarbeitet werden, sondern oft findet eine Gruppierung statt. Aber wir erkennen daran auch, dass LLMs Wörter nicht semantisch verarbeiten, sondern im Fokus Abfolge-Wahrscheinlichkeiten stehen.
Du weißt bestimmt auch, dass gutes Prompting relevant ist für eine effiziente Nutzung von ChatGPT. Durch einen guten Prompt erhält man oft bessere Antworten, man kann jedoch durch beeinflussende Formulierungen das Sprachmodell hinsichtlich der Ausgabe in eine bestimmte Richtung beeinflussen. Auch auf technischer Seite, ist eine solche Beeinflussung möglich. Hier kommen so genannte Konfigurations-Hyperparameter zum Einsatz. Darunter sind LLM-Konfigurationen zu verstehen, die das grundsätzliche Verhalten des Sprachmodells bestimmen. So können beispielsweise besonders kreative Texte im Bereich Marketing oder technisch-trocken erscheinende Texte für Betriebsanleitungen erzeugt werden. Diese Parameter können nicht von Nutzenden selbst beeinflusst werden, sondern werden von Entwicklern oder dem Sprachmodell selbst festgelegt. Auf dieser Seite hast du die Möglichkeit mehr über genau diese Mechanismen zu erfahren. Schau hinter den Vorhang von LLMs!
Wie funktioniert’s? Zu jedem Parameter besteht die Möglichkeit zwei LLM-Ausgaben zu erzeugen. Diese unterscheiden sich jeweils in der Konfiguration eines dieser Hyperparameter. Das LLM welches hierfür zum Einsatz kommt ist GPT-3.5 Turbo, es steht jedoch stellvertretend für die restlichen aktuellen Sprachmodelle wie Llama, BERT, ..., die alle ähnlich funktionieren. Anhand der Unterschiede in den erzeugten Ausgaben erfährst du, wie der Hyperparameter genau und LLMs grundsätzlich funktionieren.
Willst du direkt starten? Klick dich doch einfach durch die einzelnen Hyerparameter durch. Achte besonders darauf, wie sich die Ausgaben der KI je nach Spezifikation unterscheiden und erfahre mehr darüber, wie die Unterschiede in den Ergebnissen überhaupt zustande kommen. Viel Spaß beim Ausprobieren!
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Ein Large Language Model (LLM) ist eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert wurde, natürliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren.
Diese Modelle basieren auf neuronalen Netzwerken und sind in der Regel auf einer immensen Menge an Textdaten trainiert, die aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen schriftlichen Quellen stammen. Zu den bekanntesten LLMs gehören GPT-3 und GPT-4 (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google und T5 (Text-to-Text Transfer Transformer).
LLMs verwenden eine Architektur namens Transformer, die erstmals 2017 von Google eingeführt wurde. Transformer-Modelle sind in der Lage, Muster und Beziehungen in Textdaten zu erkennen, indem sie Wörter in ihrem Kontext analysieren. Dies bedeutet, dass sie nicht nur einzelne Wörter, sondern auch die Beziehungen zwischen ihnen verstehen können, was zu einer präziseren Verarbeitung und Generierung von Text führt.
LLMs werden mit Supervised oder Unsupervised Learning trainiert. Dabei werden dem Modell riesige Textkorpora zur Verfügung gestellt, aus denen es lernt, statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern, Sätzen und Absätzen zu erkennen. Diese Trainingseinheiten sind extrem rechenintensiv und können Wochen oder sogar Monate auf leistungsstarken Rechnern mit Tausenden von GPUs dauern. Um Text zu verarbeiten, zerlegt das Modell Wörter in sogenannte Token. Ein Token kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Diese Tokenisierung ermöglicht es dem Modell, selbst komplizierte oder seltene Wörter und Phrasen zu verstehen und zu generieren.
Anwendungsgebiete
Die Vielseitigkeit von LLMs eröffnet eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten:
Textgenerierung: LLMs können verwendet werden, um Artikel, Geschichten, Gedichte, Code und sogar Abschnitte für wissenschaftliche Arbeiten zu erstellen.
Sprachverarbeitung: Aufgaben wie Übersetzung, Rechtschreib- und Grammatikprüfung, Textzusammenfassung und Sentiment-Analyse (Analyse der emotionalen Stimmung eines Textes).
Chatbots und virtuelle Assistenten: Moderne Chatbots in Kundenservices, die menschenähnliche Konversationen führen können.
Forschung und Bildung: LLMs können Informationen schnell abrufen und zusammenfassen, oder bei der Erstellung von Lehrmaterialien und Prüfungsfragen helfen.
Herausforderungen und Risiken
Neben diesen Vorteilen bringen LLMs auch eine Reihe von Herausforderungen und Risiken mit sich:
Halluzinationen: LLMs können Informationen generieren, die faktisch falsch sind, was in sicherheitskritischen oder wissenschaftlichen Kontexten problematisch sein kann.
Bias und Vorurteile: Modelle können bestehende Vorurteile in den Trainingsdaten übernehmen und verstärken.
Datenschutz: Die großen Datenmengen können personenbezogene Daten enthalten, was Bedenken hinsichtlich der Vertraulichkeit aufwirft.
Energieverbrauch: Das Training von LLMs erfordert erhebliche Rechenressourcen, was zu einem hohen Energieverbrauch führt.
Fazit
Large Language Models sind ein faszinierender Fortschritt in der künstlichen Intelligenz, der das Potenzial hat, viele Aspekte unseres Lebens und unserer Arbeit zu revolutionieren. Während sie bemerkenswerte Fähigkeiten besitzen, ist es wichtig, ihre Grenzen und Risiken zu verstehen, um sie verantwortungsvoll und effektiv einzusetzen.