Einführung in Sprachmodelle und Large Language Models (LLMs)

Ein Überblick über Sprachmodelle, die zugrundeliegende Technik und die aktuelle Beispiele für Large Language Models (LLMs)

Veröffentlicht am 25.12.2022. Zuletzt aktualisiert am 27.12.2022. 397 Wörter.

Modelle im maschinellen Lernen sind zunächst einmal mathematische Repräsentationen von Mustern oder Beziehungen in Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster oder Beziehungen zu treffen. Sie werden mit vorgegebenen Daten trainiert und können auch weiter trainiert werden, um ihre Leistung zu verbessern verwendet. Die Wahl des richtigen Modells hängt von dem spezifischen Problem und von den Eigenschaften der Daten ab.

Large Language Models (LLMs) sind eine Art von Modellen, die auf einem sehr großen Datensatz von Texten trainiert wurden. Das Ziel (während des Trainings) um das nächste Wort oder Zeichen in einer Zeichenfolge vorherzusagen. Sie werden "groß" genannt, weil sie in der Regel eine beträchtliche Menge Daten und Rechenressourcen benötigen, um trainiert zu werden. Diese Modelle sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu generieren und können für verschiedene Aufgaben verwendet werden, wie zum Beispiel Sprachübersetzung, der Generierung von Zusammenfassung und der Fragebeantwortung.

Es gibt mehrere verschiedene Arten von Large Language Models, z.B. Transformer-Modellen, rekurrenten neuronale Netze (RNNs) und convolutional neuronale Netze (CNNs). Diese Modelle verwenden unterschiedliche Techniken, um den Eingabetext zu verarbeiten und zu analysieren und haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. LLMs werden in der Regel mit einer Variante der Transformer-Architektur trainiert, die ein Typ von neuronales Netz ist, der dafür entwickelt wurde, sequentielle Daten wie Text zu verarbeiten.

Large Language Models haben in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen und sind in der Lage hochwertigen Texte zu generieren. Sie werden ebenso verwendet, um die Leistung von NLP-Pipelines zu verbessern. Dazu gehören auch klassische NLP-Techniken wie Tokenisierung, Lemmatisierung und Part-of-Speech-Tagging.

Es gibt viele Beispiele für Large Language Models (LLMs), die in den letzten Jahren entwickelt wurden. Einige der bekanntesten LLMs sind:

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein LLM, das von Google entwickelt wurde und mittlerweile in einer Vielzahl von NLP-Aufgaben Anwendung findet. Es wird häufig in der Industrie eingesetzt.
  • RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) ist ein LLM, das von Facebook entwickelt wurde und auf dem BERT-Modell aufbaut und bei einigen Aufgaben bessere Ergebnisse als BERT erzielt hat.
  • GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) ist ein LLM, das von OpenAI entwickelt wurde und ist in der Lage, menschenähnlichen Text zu generieren. Es wird für eine Vielzahl von Aufgaben wie Übersetzung, der Generierung von Zusammenfassungen und Fragebeantwortung-Systemen verwendet. Alternative Open-Source-Modelle sind z.B. NeoGPT.