Large Language Models » Die Schlüsselrolle in der KI-Revolution für Unternehmen
Veröffentlicht: 09.04.2024 | Lesedauer: 6 Minuten
Sie möchten künstliche Intelligenz (KI) in Ihrem Unternehmen einsetzen? Dann sollten Sie sich mit Large Language Models (LLM) beschäftigen, zu denen bekannte Vertreter wie ChatGPT, Copilot und Gemini gehören. LLMs sind leistungsfähige Modelle, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen können. Sie ermöglichen die natürliche Sprachverarbeitung wie Spracheingabe, Übersetzung oder Sprachausgabe. Im Unternehmenseinsatz spielen Large Language Models eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Geschäftsprozesse und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu automatisieren.
Dieser Ratgeber informiert Sie über die wichtigsten Eigenschaften von LLMs, mit denen Unternehmen innovative Mehrwertlösungen entwickeln können.
Ein Large Language Model ist ein großes generatives Sprachmodell mit künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence). Bekannte Beispiele sind GPT-3.5 oder GPT-4 in ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google. Große Sprachmodelle basieren auf neuronalen Netzen mit Transformer-Architektur und Machine Learning (maschinellem Lernen), insbesondere Deep Learning. Die Algorithmen werden mit riesigen Datenmengen trainiert und mit Hunderttausenden von Artificial Intelligence Parametern abgestimmt. Ziel ist es, die komplexen Strukturen der menschlichen Sprache auf das Modell zu übertragen. Dadurch können KI-Anwendungen natürliche Sprache verstehen, verarbeiten und generieren. Das Vokabular kann allgemein, fach-, branchenspezifisch oder unternehmensspezifisch sein und ergibt sich aus den Trainingsdaten. Vortrainierte Modelle lassen sich durch Feintuning individuell auf die Datenbestände des Unternehmens anpassen.
Die trainierten Modelle verstehen sich auf Natural Language Processing (NLP, Verarbeitung natürlicher Sprache), Natural Language Understanding (NLU, Verstehen und Interpretieren von Texten) sowie Natural Language Generation (NLG, die Generierung natürlicher Sprache). Und sie lernen ständig dazu, wenn neue Daten hinzukommen und die Algorithmen verfeinert werden. So werden menschliche Fähigkeiten immer perfekter simuliert.
LLM ermöglichen durch ihr kontextuelles Sprachverstehen die Ausführung von Aufgaben auf Basis natürlichsprachlicher Eingaben (Prompting). Gerade das Prompting senkt die Einstiegshürde und macht den Einsatz für kleine und mittlere Unternehmen attraktiv. Natural Language Processing erlaubt es, durch personalisierte Kommunikation ein besseres Kundenerlebnis (Customer Experience) zu schaffen. Beispiele für den Einsatz von LLMs sind automatisierte Chatbots für Kundensupport und Unterstützung im Marketing.
Unternehmen jeder Größe profitieren von der Integration in Geschäftsanwendungen und kollaborative Tools. Hier können LLMs Informationen abfragen, Dokumente und Protokolle zusammenfassen, Texte erstellen, kürzen, erweitern, übersetzen und korrigieren sowie Muster erkennen und Entscheidungen vorbereiten. Im Unterschied zu einfachen Sprachmodellen können LLMs viele Aufgaben ohne zusätzliche spezifische Anpassung erfüllen.
Generative KI (GenKI) und LLMs sind eng miteinander verbunden, aber es gibt wichtige Unterschiede, die für das Verständnis und die Anwendung in einem Unternehmen entscheidend sind. Beide Systeme sind darauf ausgelegt, neue, noch nicht vorhandene Informationen zu generieren.
Die Gemeinsamkeit zwischen generativer KI und LLMs besteht in ihrer Fähigkeit, aus Daten zu lernen und neue Inhalte zu generieren. Der Unterschied liegt in ihrem Anwendungsbereich und ihrer Spezialisierung. Generative KI kann über Text hinausgehen und auch andere Medienformate erzeugen, während LLMs sich ausschließlich auf textbasierte Inhalte konzentrieren.
Große Sprachmodelle sind eine Untergruppe der generativen KI mit besonderen Fähigkeiten im linguistischen Bereich. Sie können aussagekräftige Antworten generieren und durch die Verarbeitung großer Textmengen wertvolle Erkenntnisse liefern. Dabei sind Large Language Models in der Lage, spezifische sprachliche Probleme wie Kontext, Ironie oder Metaphern zu erkennen.
LLM-Systeme können sehr gut in der Kundenbetreuung, der Content-Erstellung und der Automatisierung von Kommunikationsprozessen eingesetzt werden.
Das Beispiel ChatGPT zeigt: Die Fähigkeit, Gespräche zu führen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, hat sich binnen kurzer Zeit drastisch verbessert. Mit weiteren Fortschritten beim Machine Learning und Deep Learning sind in Zukunft noch leistungsfähigere Sprachmodelle zu erwarten. Dadurch ergeben sich im Bereich Natural Language Processing neue Anwendungsmöglichkeiten, etwa in der Stimmungsanalyse, in Konversationsagenten oder in Coachingsystemen.
Das Training und das Feintuning von Large Language Models wie GPT-4 bei ChatGPT sind entscheidende Schritte, um NLP-Systeme effektiv im Unternehmen einzusetzen. Das Grundtraining besteht darin, dem Modell beizubringen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, indem es auf einer umfangreichen Sammlung von generischen, also allgemeinen Texten trainiert wird, zum Beispiel aus dem Internet oder anderen frei zugänglichen Quellen. Dieser Lernprozess verleiht dem Modell eine breite Basis an Wissen und die Fähigkeit, auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anfragen zu reagieren.
Beim Feintuning wird das vortrainierte LLM verfeinert, um es für bestimmte Aufgaben, Branchen, Unternehmen oder Abteilungen zu optimieren. Für den Kundendienst kann das LLM beispielsweise mit Transkripten von Kundengesprächen trainiert werden, Unternehmen im Finanzbereich können das LLM mit historischen Daten und aktuellen Markttrends trainieren. In Rechtsabteilungen und im medizinischen Bereich können Verträge, juristische Dokumente, Korrespondenz, Patientenakten und medizinische Fachtexte die Trainingsgrundlage bilden.
Das Large Language Model entwickelt aus der Analyse von Textdaten ein tiefes Verständnis der jeweiligen Sprache und Fachterminologie. Es erfasst nicht nur einzelne Wörter und ihre Bedeutungen, sondern auch, wie diese Wörter miteinander in Beziehung stehen und voneinander abhängen.
Durch die Auswertung von Textmustern kann das LLM vorhersagen, welche Wörter typischerweise zusammen auftreten. Es passt seine internen Mechanismen an – dazu gehören die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Neuronen des Netzes und bestimmter Schwellenwerte – um die Relevanz des Outputs zu verbessern. Hinzu kommen Parameteranpassungen, die das Unternehmen vornimmt.
Dieses Verfahren ermöglicht es dem LLM, komplexe Sprachstrukturen zu simulieren und Texte zu erzeugen, die natürlich klingen. Mit der Anzahl der Parameter und der Menge der Trainingsdaten steigen der Trainingsaufwand und die Trainingszeit.
Der Aufwand für das Training lohnt sich: Individuell trainierte LLM-Systeme können Fragen automatisch beantworten und so Wartezeiten für Kunden verkürzen, Prognosen und Analysen erstellen sowie mögliche Behandlungen und rechtliche Schritte vorschlagen. Die wichtige Anonymisierung der Datenquellen stellt sicher, dass keine individuellen Fallbezüge und Identitätsverknüpfungen in das Modell einfließen.
Das Training großer Sprachmodelle erfolgt in mehreren Schritten und einer davon ist das Reinforcement Learning. Bei dieser Unterform des Machine Learning lernt ein Modell durch Interaktion mit einer Umgebung, indem es positive Bestätigungen für erwünschte Aktionen erhält und so im Laufe der Zeit optimale Verhaltensweisen entwickelt.
Die bekannteste und zugleich wichtigste Variante ist das Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Dabei löst das Modell eine Aufgabe und ein menschlicher Trainer gibt Rückmeldung, wenn es das gewünschte Ergebnis erzielt hat. Diese Feedbackschleifen helfen dem LLM, die Qualität der Antworten zu verbessern und sich an die spezifischen Bedürfnisse der Zielgruppe anzupassen.
Mit Hilfe von Large Language Models können Unternehmen Texte klassifizieren, Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen und Texte generieren. Dazu müssen die Modelle für ihre spezifischen Bedürfnisse trainiert werden. Ein wichtiger Aspekt des Trainings ist das Reinforcement Learning, bei dem die LLMs durch menschliches Feedback verbessert und an die Zielgruppe angepasst werden.