Was Unternehmen über Large Language Models (LLMs) wissen sollten

Von der Gestaltung von Geschichten über die Vereinfachung komplexer Artikel bis hin zur Teilnahme an Gesprächen, die sich wirklich menschlich anfühlen, läuten Large Language Models (LLMs) eine neue Ära der KI ein.

In diesem Artikel teilen wir unsere jahrzehntelange Erfahrung als KI-Softwareentwicklungsunternehmen und tauchen in die Welt der LLMs ein, enthüllen deren Inneres und erforschen, wie sie die Zukunft der künstlichen Intelligenz neu gestalten.

Beginnen wir mit den Grundlagen: Was sind große Sprachmodelle?

Ein großes Sprachmodell ist ein Algorithmus, der darauf trainiert ist, jede Form von Text zu erkennen, zusammenzufassen, zu übersetzen, vorherzusagen und zu generieren.

Wie unterscheiden sich LLMs von traditionellen Sprachmodellen?

Große Sprachmodelle fallen unter das Dach von Deep-Learning-Algorithmen, die als transformatorische neuronale Netze bekannt sind. Es ist die Transformer-Architektur, die dazu beigetragen hat, die Einschränkungen traditioneller Sprachmodelle zu überwinden, die es seit Jahren gibt.

Herkömmliche Sprachmodelle arbeiteten sequenziell, verarbeiteten jeweils ein Wort (oder Zeichen) und lieferten eine Ausgabe, sobald der gesamte Eingabetext verbraucht war. Obwohl diese Modelle recht funktional waren, hatten sie einen bemerkenswerten Fehler: Sie „vergaßen“ den Anfang einer Sequenz, wenn sie das Ende erreichten.

Alles änderte sich im Jahr 2014, als der Aufmerksamkeitsmechanismus erstmals eingeführt wurde, der später von Google populär gemacht wurde. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglichte einen Paradigmenwechsel von der sequentiellen Verarbeitung und ermöglichte es einem Transformatormodell, die gesamte Sequenz gleichzeitig wahrzunehmen.

Dies revolutionierte das Kontextverständnis der Maschinen. Durch die gleichzeitige Erfassung der gesamten Eingabe erhält das Transformatormodell die Fähigkeit, die Nuancen und komplexen Beziehungen zwischen Wörtern in einem Text zu verstehen.

Wie funktionieren LLMs unter der Haube?

Große Sprachmodelle lernen aus Daten.

Die zum Training von LLMs verwendeten Datensätze sind umfangreich. Es wird beispielsweise angenommen, dass das bekannte und beliebte GPT4 von OpenAI auf etwa 13 Billionen Token trainiert wurde (denken Sie an grundlegende Texteinheiten, die ein Modell verarbeiten kann).

Das Modell lernt nach und nach Wörter, die dahinter stehenden Konzepte und die Beziehungen zwischen ihnen. Sobald ein Modell genug gelernt hat, kann es sein „Wissen“ auf die Lösung komplexerer Probleme übertragen, etwa auf die Vorhersage und Generierung von Text.

Dies ist dank einer zweikomponentigen Transformatorarchitektur bestehend aus einem Encoder und einem Decoder möglich:

Im Bild bedeutet „nach rechts verschoben“, dass das Modell während der Generierung jedes Tokens in der Ausgabesequenz die zuvor generierten Token (die sich „links“ befinden) als Kontext berücksichtigt. Das Modell „blickt also zurück“ auf die bereits generierten Token, um den nächsten Token in der Sequenz zu bestimmen. Bildquelle: ITRex

Sobald ein Eingabetext in ein Modell eingespeist wird, wird er in Token umgewandelt, die Wortteile, ganze Wörter, Satzteile oder ganze Sätze sein können. Die Token werden dann in Vektorraumdarstellungen umgewandelt, die die ursprüngliche Token-Bedeutung beibehalten.

Der Encoder strukturiert diese Darstellungen, wählt wichtige Details aus und erstellt darauf basierend einen Kontextvektor. Der Kontextvektor enthält also die Essenz des gesamten Eingabetextes.

Basierend auf der anfänglichen Ausgabe und auf der Grundlage des Kontextvektors generiert der Decoder eine kohärente Ausgabe, indem er beispielsweise das am besten geeignete Wort zum Beenden eines Satzes auswählt. Durch Wiederholen dieses Vorgangs kann ein Transformatormodell die gesamte Passage Wort für Wort generieren.

Aufgrund dieses umfangreichen Schulungsprozesses sind LLMs nicht auf die Ausführung einer bestimmten Aufgabe beschränkt und können mehrere Anwendungsfälle bedienen. Solche Modelle werden auch als Fundamentmodelle bezeichnet. Sie können die Basismodelle jedoch so optimieren, dass sie eine begrenzte Aufgabe erfüllen, indem Sie ihnen kleine Datenmengen zuführen, auf die sie sich konzentrieren können.

Wie werden große Sprachmodelle in der Wirtschaft eingesetzt?

Große Sprachmodelle erweisen sich branchenübergreifend als wertvolle Vermögenswerte. Hier sind nur einige Anwendungsfälle, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wozu LLMs in der Lage sind.

1. Chatbots und virtuelle Assistenten

LLMs treiben die Entwicklung von Kundenservice und -bindung voran. Auf LLMs basierende Chatbots und virtuelle Assistenten können komplexe Anfragen bearbeiten, personalisierte Empfehlungen geben und an menschenähnlichen Gesprächen teilnehmen, wodurch die Benutzererfahrung und die betriebliche Effizienz verbessert werden.

Energieunternehmen wie Essent haben mit einem ständigen Anstieg an Kundendienstanforderungen zu kämpfen. Jeroen Roes, leitender Programmmanager für Konversations-KI bei Essent, sagt, dass das Unternehmen jahrzehntelang auf Telefonie als wichtigstes Kundenservice-Tool gesetzt habe. Angesichts des sich verschärfenden Wettbewerbs und der steigenden Kundendienstanfragen erkannte Essent jedoch die Notwendigkeit, seine Abläufe neu zu erfinden, um einen Wettbewerbsvorteil zu wahren.

Das Unternehmen sah eine Chance in LLM-basierten Chatbots. Durch die Nutzung dieser innovativen Technologie ist es Essent gelungen, den wachsenden Anforderungen an den Kundenservice gerecht zu werden.

2. Stimmungsanalyse, Marktforschung und Trendvorhersage

Unternehmen nutzen LLMs für Stimmungsanalysen, um die öffentliche Meinung einzuschätzen, die Markenwahrnehmung zu verfolgen und Markttrends vorherzusagen. Durch die Analyse umfangreicher Datensätze helfen LLMs Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Marketingstrategien zu optimieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Beispielsweise nutzt Sprinklr, eine Social-Media-Management- und Kundenbindungsplattform, große Sprachmodelle für die Stimmungsanalyse. Dies unterstützt Unternehmen bei der Überwachung und Beteiligung an Diskussionen rund um ihre Marke oder ihr Produkt in sozialen Medien. Die Plattform von Sprinklr analysiert Social-Media-Daten, um Stimmungsmuster zu identifizieren und wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu liefern.

3. Inhaltsgenerierung

LLMs verändern die alten Ansätze zum Schreiben von Inhalten. Sie können hochwertige Artikel, Berichte und Produktbeschreibungen erstellen. Von LLMs generierte Inhalte können an bestimmte Markenstimmen angepasst werden und sorgen so für Konsistenz und Authentizität. Hier sind einige bemerkenswerte LLMs, die branchenübergreifend für die Inhaltsgenerierung verwendet werden:

• GPT-3, 4: Diese Modelle zeichnen sich durch menschenähnliche Dialoggenerierung, Texterstellung, Übersetzung und viele andere sprachbezogene Aufgaben aus
• LaMDA: Googles LaMDA ist für fesselnde Gespräche und die Texterstellung konzipiert und bietet wertvolle Anwendungen in der menschlichen Interaktion
• Megatron-Turing NLG: Megatron-Turing NLG ist ein vielseitiges Sprachmodell, das für eine Vielzahl textbasierter Aufgaben verwendet wird und insbesondere für seine starke Unterstützung mehrerer Sprachen bekannt ist
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Diese Modelle sind Experten für die Generierung von Bildern auf der Grundlage von Textbeschreibungen und eröffnen neue Möglichkeiten bei der Generierung kreativer Inhalte

4. Personalisierte Empfehlungen

E-Commerce-Plattformen und Streaming-Dienste nutzen LLMs, um Benutzern personalisierte Empfehlungen zu liefern. Diese Modelle analysieren das Verhalten und die Präferenzen der Nutzer, um Inhalte, Produkte und Dienstleistungen zu kuratieren, die auf den individuellen Geschmack zugeschnitten sind und so die Kundenzufriedenheit und -bindung steigern.

Beispielsweise nutzt Instacart, ein Lebensmittellieferdienst, LLMs, um Ernährungsfragen zu beantworten und personalisierte Produktempfehlungen anzubieten.

Einführung von LLMs für Unternehmen: Zu berücksichtigende Faktoren

Die Integration großer Sprachmodelle in Ihre Geschäftsabläufe ist ein strategischer Schritt, der erhebliche Vorteile bringen kann. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, diese Transformation mit Bedacht und Akribie zu meistern. Hier gehen wir auf die wesentlichen Faktoren ein, die Sie bei der Einführung von LLMs in Ihrem Unternehmen berücksichtigen sollten.

1. Verfügbare Infrastruktur und Ressourcen

LLMs sind hungrig nach Rechenleistung und benötigen daher eine robuste Infrastruktur. Bevor Sie einsteigen, bewerten Sie Ihre aktuelle IT-Infrastruktur und stellen Sie fest, ob sie den erheblichen Rechenanforderungen von LLMs gerecht wird oder ob ein Upgrade oder eine Erweiterung erforderlich ist.

Bedenken Sie außerdem, dass LLMs ressourcenintensiv sein können. Wenn Ihr Unternehmen wächst und Ihre Abhängigkeit von LLMs zunimmt, wird Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Stellen Sie sicher, dass Ihre Infrastruktur nicht nur für aktuelle Anforderungen geeignet ist, sondern sich auch an zukünftige anpassen kann. Die Skalierbarkeit kann das Hinzufügen leistungsfähigerer Server, die Nutzung cloudbasierter Lösungen oder eine Kombination aus beidem umfassen.

2. Wählen Sie, ob Sie Open Source oder benutzerdefiniert arbeiten möchten

Es gibt zwei gängige Möglichkeiten, LLMs einzuführen: die Feinabstimmung eines Open-Source-Modells oder das Trainieren eines benutzerdefinierten Modells. Ihre Wahl sollte mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen.

Open-Source-Modelle wie GPT-3,5 bieten einen kostengünstigen Einstiegspunkt für das Experimentieren mit KI-gestützten Anwendungen. Sie sind anhand umfangreicher Datensätze vorab geschult und können ein breites Spektrum sprachbezogener Aufgaben ausführen. Allerdings sind sie möglicherweise nicht auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten, was eine Feinabstimmung erfordert.

Wenn Sie einen Wettbewerbsvorteil und mehr Flexibilität benötigen, sind maßgeschneiderte Modelle die richtige Wahl. Sie bieten Flexibilität bei der Bereitstellung und ermöglichen es Ihnen, die Struktur, Konfiguration und Größe des Modells an Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele anzupassen. Wenn Sie beispielsweise eine E-Commerce-Plattform betreiben, kann ein benutzerdefiniertes LLM trainiert werden, um produktspezifische Abfragen und Benutzerinteraktionen besser zu verstehen.

3. Wägen Sie die verfügbaren Fachkenntnisse und Fähigkeiten ab

Eine erfolgreiche LLM-Einführung hängt von einem kompetenten Team ab. Experten für die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Deep Learning sind entscheidende Vorteile. Diese Fachleute können LLMs für Ihren spezifischen Anwendungsfall verfeinern und optimieren und so sicherstellen, dass sie Ihre Geschäftsziele effektiv erfüllen.

Und wenn Ihnen das interne Fachwissen fehlt, sollten Sie eine Partnerschaft mit Anbietern generativer KI-Dienste in Betracht ziehen. Sie sind auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert und können die erforderlichen Fähigkeiten und Anleitungen bereitstellen.

4. Stellen Sie sicher, dass Sie die Anforderungen an Data Governance und Compliance berücksichtigen

Unternehmen, die im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in anderen regulierten Branchen tätig sind, halten sich an strenge Datenschutzbestimmungen. Daher müssen sie bei der Implementierung von LLMs auf Daten-Governance und Compliance achten.

Legen Sie strenge Data-Governance-Richtlinien und Compliance-Maßnahmen fest, um Benutzerdaten zu schützen und das Vertrauen aufrechtzuerhalten. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Trails sind wesentliche Bestandteile des Datenschutzes. Stellen Sie sicher, dass Ihre LLMs auch branchenspezifischen Vorschriften entsprechen, wie z. B. HIPAA im Gesundheitswesen.

Herausforderungen und Risiken im Zusammenhang mit LLMs

LLMs bieten zwar bemerkenswerte Möglichkeiten, stellen aber auch Herausforderungen dar, denen sich Unternehmen bewusst sein müssen. Hier betrachten wir diese Herausforderungen und bieten Lösungen für eine erfolgreiche LLM-Implementierung:

Herausforderung 1. Verzerrung in Trainingsdaten

LLMs lernen aus riesigen Datensätzen, aber diese Datensätze können in den Originalquellen vorhandene Verzerrungen enthalten. Infolgedessen kann es sein, dass LLM-generierte Inhalte diese Voreingenommenheit unbeabsichtigt aufrechterhalten oder verstärken.

Abhilfe : Regelmäßige Prüfung und Feinabstimmung von LLMs, um Verzerrungen zu erkennen und zu beseitigen. Implementieren Sie während des Modelltrainings Algorithmen und Richtlinien zur Bias-Erkennung, um Abweichungen in der Ausgabe zu reduzieren. Erwägen Sie außerdem, die Trainingsdatensätze zu diversifizieren, um inhärente Verzerrungen zu minimieren.

Herausforderung 2: Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

LLMs verarbeiten häufig sensible Kundendaten oder proprietäre Informationen. Unzureichende Sicherheitsmaßnahmen können zu Datenschutzverletzungen führen.

Schadensbegrenzung : Implementieren Sie strenge Datensicherheitsmaßnahmen, einschließlich der Verschlüsselung sensibler Daten, Zugriffskontrollen, um den Datenzugriff nur auf autorisiertes Personal zu beschränken, und Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO, HIPAA). Aktualisieren Sie Sicherheitsprotokolle regelmäßig, um neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Herausforderung 3. Lernkurve und Widerstand der Mitarbeiter

Mitarbeiter, die an traditionelle Arbeitsabläufe gewöhnt sind, sträuben sich möglicherweise gegen die Integration von LLMs und betrachten sie als Störfaktoren oder Bedrohungen für ihre Rollen.

Schadensbegrenzung : Investieren Sie in umfassende Schulungsprogramme, um Mitarbeiter weiterzubilden und sie mit der LLM-Technologie vertraut zu machen. Implementieren Sie Change-Management-Strategien, die Mitarbeiter in den Übergangsprozess einbeziehen, und betonen Sie die Vorteile von LLMs bei der Steigerung von Effizienz und Produktivität.

Herausforderung 4. Risiko übermäßiger Abhängigkeit

Eine starke Abhängigkeit von LLMs, insbesondere wenn es um die Generierung von Botschaften für die Geschäftskommunikation geht, kann die Authentizität und Kreativität der Marke beeinträchtigen.

Schadensbegrenzung : Schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kreativität. Nutzen Sie LLMs als Werkzeuge, um die menschliche Kreativität zu unterstützen und zu steigern, anstatt sie zu ersetzen. Überprüfen und bearbeiten Sie kontinuierlich LLM-generierte Inhalte, um sie an die einzigartige Stimme und die Werte Ihrer Marke anzupassen.

Etwas zusammenfassen

Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Werkzeuge, die das Versprechen haben, Innovationen voranzutreiben, das Kundenerlebnis zu verbessern und Abläufe zu optimieren. Für Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil anstreben, ist es von entscheidender Bedeutung, die Feinheiten von LLMs und die Überlegungen zu ihrer Einführung zu verstehen.

Wenn Sie erwägen, sich auf die LLM-Reise einzulassen und die grenzenlosen Möglichkeiten zu erkunden, die sie bietet, sind wir hier, um Ihnen zu helfen! Wenden Sie sich an ITRex, wir beantworten alle unbeantworteten Fragen und helfen Ihnen, die Zukunft mit LLMs zu meistern.

Ursprünglich veröffentlicht unter https://itrexgroup.com am 26. September 2023.