Große Sprachmodelle und ihre Beispiele - Shaip
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- 4\. April 2023

# Die Zukunft der Sprachverarbeitung: Große Sprachmodelle und ihre Beispiele

Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens entwickelt sich auch unsere Fähigkeit, die menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Eine der bedeutendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist das Large Language Model (LLM), eine Technologie, die das Potenzial hat, alles vom Kundenservice bis zur Erstellung von Inhalten zu revolutionieren.

In diesem Blog werden wir untersuchen, was ein LLM ist, einige Beispiele für LLM-Anwendungen diskutieren und ihre zukünftigen Auswirkungen betrachten.

## Was bedeutet „Large Language Model“ (LLM)?

Large Language Models (LLMs) sind eine Art Deep-Learning-Algorithmus, der menschenähnlichen Text verarbeitet und generiert. Diese Modelle sind [trainiert](https://de.shaip.com/training-data/) auf riesigen Datensätzen, die Text aus verschiedenen Quellen enthalten, z. B. Bücher, Artikel, Websites, Kundenfeedback, Beiträge in sozialen Medien und Produktbewertungen.

Das primäre Ziel eines LLM ist es, Muster in der menschlichen Sprache zu verstehen und vorherzusagen, um kohärenten und kontextuell angemessenen Text zu generieren.

Der Ausbildungsprozess für einen LLM umfasst Folgendes:

- Das Modell wird Milliarden oder Billionen von Sätzen ausgesetzt.
- Erlaubt ihm, Grammatik, Syntax und Semantik zu lernen.
- Erfahren Sie sachliche Informationen.

Infolgedessen können diese Modelle Fragen beantworten, Text generieren, Sprachen übersetzen und viele andere sprachbezogene Aufgaben mit hoher Genauigkeit ausführen.

## Beispiel 1: Google Übersetzer

![Google translate](data:image/svg+xml,%3Csvg%20xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%20viewBox='0%200%20760%20450'%3E%3C/svg%3E)Google Translate ist eines der am häufigsten verwendeten Beispiele für Large Language Model (LLM). Es wurde 2006 eingeführt, ist auf über 130 Sprachen angewachsen und bedient täglich über 500 Millionen Benutzer. Das System verwendet einen Deep-Learning-Algorithmus namens Neural Machine Translation (NMT), um Text zu verarbeiten und zu übersetzen.

In den Anfängen stützte sich Google Translate auf eine statistische maschinelle Übersetzungsmethode. Es ordnete den Eingabetext basierend auf der Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen der wahrscheinlichsten Übersetzung zu. Jedoch, [2016 stellte Google sein NMT vor](https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Neural_Machine_Translation#:~:text=Google%20Neural%20Machine%20Translation%20(GNMT,and%20accuracy%20in%20Google%20Translate.), das die Übersetzungsqualität durch die gleichzeitige Verarbeitung und Übersetzung ganzer Sätze unter Berücksichtigung des Kontexts und der Beziehungen zwischen Wörtern erheblich verbesserte.

Der NMT-Algorithmus von Google wird mit riesigen Mengen zweisprachiger Textdaten trainiert und verwendet eine Encoder-Decoder-Architektur.

- Der Encoder verarbeitet den Eingabetext, während der Decoder die Übersetzung erzeugt.
- Das Modell lernt, die Bedeutung eines Satzes in einem kontinuierlichen Raum darzustellen, der als Einbettung bezeichnet wird, wodurch es komplexe Sprachstrukturen verstehen und übersetzen kann.

[Laut NewYorkTimes](https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html?smid=pl-share&_r=0), das neurale maschinelle Übersetzungssystem (NMT) von Google, übersetzt täglich mehr als 140 Milliarden Wörter für über 500 Millionen Nutzer. Diese erstaunliche Zahl unterstreicht den Einfluss und das Potenzial von LLMs beim Abbau von Sprachbarrieren und der Erleichterung der globalen Kommunikation.

Google Translate wurde kontinuierlich verfeinert und aktualisiert, wodurch die Übersetzungsqualität verbessert und die Sprachunterstützung erweitert wurde. Der Dienst ist für Millionen Menschen weltweit unverzichtbar geworden und ermöglicht nahtlose Kommunikation und Informationszugriff über Sprachbarrieren hinweg.

[![KI-Datenerfassung](data:image/svg+xml,%3Csvg%20xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%20viewBox='0%200%20850%20150'%3E%3C/svg%3E)](https://de.shaip.com/offerings/data-collection/)

## Beispiel 2: GPT von OpenAI

![Openai's gpt](data:image/svg+xml,%3Csvg%20xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%20viewBox='0%200%201200%20667'%3E%3C/svg%3E)

Ein weiteres prominentes Beispiel für Large Language Model (LLM) ist die GPT-Reihe (Generative Pre-Trained Transformer) von OpenAI. Die neueste Iteration, GPT-4, hat sich gegenüber ihren Vorgängern erheblich verbessert und gilt als eines der fortschrittlichsten LLMs, die derzeit erhältlich sind [100 Billionen Parameter](https://the-decoder.com/gpt-4-has-a-trillion-parameters/).

Auf GPT-4 wird trainiert [diverse Datenerhebungen aus verschiedenen Quellen](https://de.shaip.com/blog/ai-data-collection-buyers-guide/), einschließlich Büchern, Artikeln und Webseiten, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es GPT-4, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, wie z.

- **Frage und Antwort:** ChatGPT kann genaue Fragen beantworten, von sachlichen Anfragen bis hin zu meinungsbasierten Anfragen. Diese Fähigkeit macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Forschung und Wissensentdeckung.

- **Produktrezensionen**: ChatGPT kann Produktbewertungen oder Zusammenfassungen basierend auf benutzergenerierten Inhalten erstellen. Es bietet potenziellen Kunden nützliche Einblicke und erleichtert fundiertere Kaufentscheidungen.

- **Kundenfeedback und Social-Media-Beiträge**: Unternehmen können GPT-4 verwenden, um Kundenfeedback und Social-Media-Beiträge zu analysieren und Trends und Muster zu identifizieren, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

- **Inhaltsgenerierung**: ChatGPT kann kontextrelevante Inhalte mittlerer/hoher Qualität für verschiedene Zwecke generieren, darunter Blog-Posts, Artikel und kreatives Schreiben. Dies kann Zeit und Ressourcen für Ersteller von Inhalten, Vermarkter und Unternehmen sparen, die ihr Publikum mit überzeugenden Erzählungen ansprechen möchten.

- **Chatbots und virtuelle Assistenten**: ChatGPT kann ausgeklügelte Chatbots und virtuelle Assistenten antreiben, um sich an natürlichen, menschenähnlichen Gesprächen zu beteiligen. Dies kann den Kundenservice revolutionieren und Benutzern sofortigen, personalisierten Support und Anleitung bieten.

Da sich LLMs wie GPT-4 weiterentwickeln, werden ihre Anwendungen immer vielfältiger und leistungsfähiger. Sie werden die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Sprache interagieren, grundlegend verändern. Indem Sie das Potenzial dieser fortschrittlichen KI-Modelle nutzen, können Sie neue Möglichkeiten für Innovation, Effizienz und Kreativität in einer Vielzahl von Branchen und Bereichen erschließen.

## Schlussfolgerung

Large Language Models (LLMs) stellen einen bedeutenden Fortschritt in unserer Fähigkeit dar, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Ihre potenziellen Anwendungen sind vielfältig, von der Überwindung von Sprachbarrieren mit Übersetzungsdiensten wie Google Translate bis hin zur Generierung von menschenähnlichem Text und der Beantwortung von Fragen mit GPT-4 von OpenAI.

Wir können mit der Entwicklung von KI und maschinellem Lernen noch ausgefeiltere LLMs mit verbesserter Genauigkeit und breiteren Anwendungen erwarten.

Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die ethischen Implikationen dieser Technologien zu berücksichtigen, wie beispielsweise das Missbrauchspotenzial und die Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte. Indem Sie diese Bedenken ansprechen, können Sie sicherstellen, dass LLMs verantwortungsbewusst eingesetzt werden, um die Kommunikation zu verbessern, das Verständnis zu verbessern und Innovationen in verschiedenen Branchen voranzutreiben.

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