Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)?

Ein „Large Language Model“, abgekürzt LLM, heißt auf Deutsch großes Sprachmodell. Es ist ein spezielles Computerprogramm, das Sprache verstehen und selbst erzeugen kann. Es kann zum Beispiel Texte schreiben, Sätze übersetzen, Informationen zusammenfassen oder auf Fragen antworten – fast wie ein Mensch.

Damit das funktioniert, lernt das Modell aus riesigen Mengen an Texten, zum Beispiel aus Büchern, Internetseiten, Zeitungsartikeln und anderen Quellen. Dabei erkennt es, welche Wörter oft zusammen vorkommen oder wie Sätze normalerweise aufgebaut sind.

Ein LLM ist also so etwas wie ein sehr schlaues Wörterbuch mit einem eingebauten Gefühl für Sprache. Es weiß: „Wenn dieses Wort kommt, folgt meistens jenes Wort.“ Dadurch kann es eigene Sätze bilden, die grammatikalisch richtig und sinnvoll klingen.

Wie lernen große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle lernen nicht wie Menschen, sondern sie rechnen. Sie zählen, wie oft bestimmte Wörter nebeneinanderstehen, und merken sich diese Muster. Um das zu tun, braucht das Modell sehr viele Daten, also Texte, und sehr viel Rechenleistung – also starke Computer und viel Energie.

Das Lernen passiert durch einen Prozess, der Training genannt wird. Während des Trainings merkt sich das Modell Millionen oder sogar Milliarden von Verbindungen zwischen Wörtern. Diese Verbindungen nennt man Parameter – je mehr Parameter ein Modell hat, desto mehr kann es lernen.

Die Technik, die heute fast alle großen Sprachmodelle verwenden, heißt Transformer. Sie wurde 2017 von Google-Forschern erfunden und macht es möglich, sehr schnell und sehr genau Sprachmuster zu erkennen.

Was können LLMs alles tun?

Ein LLM kann viele verschiedene Aufgaben übernehmen, zum Beispiel:

• Texte verfassen (z. B. Geschichten, E-Mails, Artikel)
• Texte zusammenfassen
• Texte in andere Sprachen übersetzen
• Fragen beantworten
• Programmiercode schreiben
• Bilder oder Inhalte erklären (bei sogenannten „multimodalen“ Modellen)

Früher musste man ein Sprachmodell extra für jede Aufgabe trainieren. Heute reicht oft schon ein gut formulierter Prompt – also eine Eingabe oder Anweisung in Textform. Das nennt man Prompt Engineering.

Was können LLMs noch – und worauf muss man achten?

LLMs lernen aus menschlichen Texten. Deshalb verstehen sie Sprache gut – aber sie übernehmen auch Fehler oder Vorurteile, die in den Texten vorkommen. Das nennt man Bias (engl. für Verzerrung oder Voreingenommenheit).

Zum Beispiel:

• Wenn in vielen Trainingsdaten Frauen selten als „Chefin“ beschrieben werden, kann das Modell denken, das sei ungewöhnlich.
• Oder es kann bestimmte Gruppen unfair darstellen.

Daher ist es wichtig, beim Einsatz solcher Modelle vorsichtig zu sein und sie regelmäßig zu überprüfen.

Wo werden LLMs eingesetzt?

LLMs sind heute in vielen Programmen und Apps im Einsatz. Beispiele sind:

• ChatGPT von OpenAI
• Grok von X.AI (eine Firma von Elon Musk)
• Ernie Bot aus China
• Microsoft Copilot (verwendet GPT-Modelle)
• Google Gemini (früher Bard)
• Claude von Anthropic

Es gibt viele verschiedene große Sprachmodelle, entwickelt von Firmen auf der ganzen Welt – darunter auch Open-Source-Modelle, die frei verfügbar sind.

Wie hat sich das alles entwickelt? (Kurze Geschichte)

• 2017: Google stellt die Transformer-Technik vor. Sie ermöglicht es, Sprache noch besser zu verarbeiten als bisherige Methoden.
• 2018: Modelle wie BERT und GPT-1 kommen heraus. BERT ist gut im Verstehen von Sprache, GPT-1 im Erzeugen von Texten.
• 2019: GPT-2 wird veröffentlicht, aber zuerst nur eingeschränkt, weil es zu mächtig erschien.
• 2020: GPT-3 kommt heraus – mit 175 Milliarden Parametern ein riesiges Modell.
• 2022: OpenAI startet ChatGPT, ein Chatprogramm auf Basis von GPT. Es wird sehr beliebt und weit verbreitet.
• 2023: GPT-4 erscheint. Es ist genauer und kann auch mit Bildern arbeiten. OpenAI verrät nicht, wie groß es genau ist.
• 2024: Google bringt Gemini Pro heraus, das laut manchen Tests sogar besser ist als GPT-4.

Open-Source-Modelle – die freie Alternative

Seit 2022 werden auch freie LLMs immer beliebter. Das bedeutet: Jeder darf sie verwenden, verändern oder weiterentwickeln – z. B.:

• BLOOM
• LLaMA von Meta
• Mixtral 8x7b von Mistral AI

Diese Modelle sind zwar nicht immer so leistungsstark wie GPT-4, aber sie sind frei zugänglich und können für viele Projekte verwendet werden – auch an Universitäten oder in kleinen Unternehmen.

Zusammenfassung

Ein Large Language Model (LLM) ist ein mächtiges Computerprogramm, das gelernt hat, Sprache zu verstehen und zu erzeugen, indem es riesige Mengen an Texten analysiert. Es wird in vielen Bereichen eingesetzt, kann aber auch Probleme machen, wenn es falsche oder voreingenommene Informationen übernimmt. Die Technik entwickelt sich schnell weiter – und viele LLMs sind heute schon in unserem Alltag angekommen.

Quelle: (https://de.wikipedia.org/wiki/Large_Language_Model) überarbeitet von chatgpt