Was sind Large Language Models?

Large Language Models (LLMs) sind eine der aufregendsten und fortschrittlichsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Diese Modelle haben die Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, Sprachbefehle zu verstehen und komplexe Aufgaben zu lösen. In diesem Blogbeitrag werden wir die Grundlagen von LLMs untersuchen, die Technologie hinter diesen Modellen erläutern und erläutern, wie Eingaben in einem LLM verarbeitet werden.

Large Language Models sind KI-Modelle, die darauf trainiert sind, Text zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf maschinellem Lernen und verwenden riesige Datenmengen, um Muster in der Sprache zu erkennen. Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT (Generative Pre-trained Transformer), das von OpenAI entwickelt wurde. LLMs sind in der Lage, Texte zu vervollständigen, Fragen zu beantworten, Übersetzungen zu bieten und sogar kreative Texte zu verfassen.

Technologie hinter LLMs

Die Technologie, die LLMs antreibt, ist als Transformer-Architektur bekannt. Diese Architektur wurde erstmals in einem Forschungsartikel von Google im Jahr 2017 vorgestellt. Der Transformer revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) durch seine Fähigkeit, Kontextinformationen effizient zu nutzen. Er verwendet Mechanismen wie Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) und Schichten von künstlichen Neuronen, um die Beziehungen zwischen Wörtern im Text zu verstehen.

Selbstaufmerksamkeit und Kontext

Ein entscheidender Aspekt der Transformer-Architektur ist die Selbstaufmerksamkeit. Diese ermöglicht es dem Modell, den Kontext eines Wortes im Verhältnis zu anderen Wörtern im Satz zu berücksichtigen. Dies ist besonders wichtig, um Mehrdeutigkeiten zu klären und die Bedeutung von Sätzen genau zu erfassen. Durch die Berücksichtigung des Kontexts können LLMs Texten Kohärenz und Relevanz verleihen, die über einfache statistische Methoden hinausgehen.

Wie werden Eingaben in einem LLM verarbeitet?

Der Verarbeitungsprozess von Eingaben in einem LLM erfolgt in mehreren Schritten:

  1. Tokenisierung: Zunächst wird der eingegebene Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens sind oft Wörter oder Wortteile, die es dem Modell ermöglichen, den Text besser zu analysieren.
  2. Einbettung: Jedes Token wird dann in einen numerischen Vektor umgewandelt, der die Bedeutung und den Kontext des Tokens im gesamten Text darstellt. Diese Vektoren werden als Einbettungen bezeichnet und sind entscheidend für das Verständnis des Modells.
  3. Verarbeitung durch den Transformer: Die Einbettungen werden durch mehrere Schichten des Transformers geleitet. In jeder Schicht wird die Selbstaufmerksamkeit angewendet, um die Beziehungen zwischen den Tokens zu analysieren und die wichtigsten Informationen zu extrahieren.
  4. Generierung von Ausgaben: Schließlich erzeugt das Modell eine Ausgabe, die in Form von Text zurückgegeben wird. Dies kann die Vervollständigung des ursprünglichen Textes, die Beantwortung einer Frage oder eine andere textbasierte Aufgabe sein.