Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model (LLM) ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das auf künstlicher Intelligenz basiert. Es handelt sich um eine computergestützte Anwendung, die in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen, zu generieren und darauf zu reagieren. LLMs werden oft für Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, wie maschinelles Übersetzen, Textgenerierung und Frage-Antwort-Systeme, eingesetzt.

Ein Large Language Model besteht aus einer umfangreichen Sammlung von Textdaten, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren. Durch maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke erlernt das Modell die Regeln und Muster der Sprache und ist in der Lage, aufgrund dieser Muster kontextbezogene Vorhersagen zu treffen.

LLMs haben das Potenzial, zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen zu haben, wie zum Beispiel bei der automatisierten Erstellung von Texten, der Unterstützung des Kundenservice, der Verbesserung von Übersetzungs- und Sprachverständnisfähigkeiten und vielem mehr.

Die fortschreitende Entwicklung von LLMs verspricht immer leistungsfähigere und vielseitigere Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung.

Wie werden Large Language Models trainiert?

Die meisten Large Language Models (LLMs) werden vorab auf einem großen, allgemeinen Datensatz trainiert, der eine ähnliche statistische Verteilung wie der aufgabenspezifische Datensatz aufweist.

Der Zweck des Vortrainings besteht darin, dass das Modell übergeordnete Merkmale lernt, die in der Feinabstimmungsphase für spezifische Aufgaben übertragen werden können.

Der Trainingsprozess eines Large Language Models umfasst:

• Vorverarbeitung der Textdaten, um sie in eine numerische Darstellung umzuwandeln, die dem Modell zugeführt werden kann.
• Zufällige Zuweisung der Parameter des Modells.
• Zuführung der numerischen Darstellung der Textdaten an das Modell.
• Verwendung einer Verlustfunktion, um den Unterschied zwischen den Ausgaben des Modells und dem tatsächlichen nächsten Wort in einem Satz zu messen.
• Optimierung der Modellparameter, um den Verlust zu minimieren.
• Wiederholung des Prozesses, bis die Ausgaben des Modells ein akzeptables Genauigkeitsniveau erreichen.

Wie funktionieren Large Language Models?

Ein Large Language Model verwendet neuronale Netzwerke, um Ausgaben auf der Grundlage von Mustern zu generieren, die aus Trainingsdaten gelernt wurden.

In der Regel handelt es sich bei einem Large Language Model um eine Implementierung einer Transformer-Architektur. Transformer-Architekturen ermöglichen es einem maschinellen Lernmodell, Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz zu identifizieren - unabhängig von ihrer Position in der Textsequenz - indem sie Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden.

Im Gegensatz zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die Rekurrenz als Hauptmechanismus zur Erfassung von Beziehungen zwischen Tokens in einer Sequenz verwenden, nutzen Transformer-Neuronale Netze Selbst-Aufmerksamkeit als Hauptmechanismus zur Erfassung von Beziehungen.

Die Beziehungen zwischen Tokens in einer Sequenz werden mithilfe von Aufmerksamkeitswerten berechnet, die darstellen, wie wichtig ein Token in Bezug auf die anderen Tokens in der Textsequenz ist.

Large Language Model Beispiele

Einige der beliebtesten Large Language Models sind:

• GPT (Generative Pretrained Transformer) - entwickelt von OpenAI.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - entwickelt von Google.
• RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) - entwickelt von Facebook AI.

Large Language Model - Definition & Erklärung - Zusammenfassung

Im Zusammenhang mit dem Lexikoneintrag Large Language Model sollte man sich folgende Punkte merken:

• Ein Large Language Model (LLM) ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das auf künstlicher Intelligenz basiert.
• Ein Large Language Model besteht aus einer umfangreichen Sammlung von Textdaten, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren.
• Ein Large Language Model verwendet neuronale Netzwerke, um Ausgaben auf der Grundlage von Mustern zu generieren, die aus Trainingsdaten gelernt wurden.