LLM, GPT, RAG … Was bedeuten KI-Akronyme? | KI in der Wirtschaft #91

Worüber sprechen Spezialisten für künstliche Intelligenz? KI-Akronyme entschlüsseln

KI-Spezialisten verwenden häufig Akronyme, um komplexe Technologien und Prozesse zu beschreiben. Es lohnt sich zu verstehen, was sich hinter diesen Begriffen verbirgt, um die Chancen der KI bewusst nutzen zu können. Wenn Sie beispielsweise „RAG“ oder „XAI“ hören, sind Sie sich möglicherweise nicht sicher, was das bedeutet. RAG, Retrieval-Augmented Generation, ist eine Technologie, die die Sprachgenerierung durch Informationsabruf bereichert, während XAI, Explainable AI, sich auf die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen von KI-Systemen konzentriert. Wir müssen nicht erklären, was KI heute ist, aber Akronyme wie diese bedürfen einer Erklärung. Beginnen wir also mit einem der allgegenwärtigsten Akronyme – dem allgemeinen Namen der Technologie hinter ChatGPT.

LLM (Großes Sprachmodell)

LLM oder Large Language Model ist die Grundlage für Systeme wie Chatbots, die Texte generieren, Code erstellen oder Sprachen übersetzen können. Dabei handelt es sich um eine künstliche Intelligenz, die darauf trainiert ist, die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen mithilfe eines neuronalen Netzwerks mit über 175 Milliarden Parametern abzuschätzen.

Das LLM-Training beinhaltet das Zeigen von Beispielen und das Anpassen von Gewichten, um Fehler zu reduzieren. In LLM wird jeder Text durch Vektoren mit vielen Zahlen dargestellt, die seine Position und Beziehungen im „Sprachraum“ des Modells bestimmen. Weiterführender Text bedeutet, den Pfaden in diesem Bereich zu folgen.

Stellen Sie sich sie als „Superleser“ mit umfassendem Wissen und der Fähigkeit vor, Informationen zu verarbeiten und auf ähnliche Weise wie Menschen zu reagieren. Beliebte Beispiele für LLMs sind:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) und
• Lama 2 (Meta).

Im Geschäftsleben kann LLM die Kommunikation und den Informationsfluss innerhalb eines Unternehmens optimieren, indem beispielsweise automatisch Berichte erstellt, Dokumente übersetzt und Fragen der Mitarbeiter beantwortet werden. Der Einsatz von LLM per Chat, dedizierter Software oder APIs kann auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Strategien unterstützen, indem große Datenmengen analysiert und bisher ungesehene Trends identifiziert werden.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die das Abrufen semantischer Informationen mit der Textgenerierung kombiniert. Dadurch kann das Modell relevante Dokumente finden, beispielsweise solche aus Wikipedia, und einen Kontext bereitstellen, der dem Textgenerator hilft, genauere, umfangreichere und weniger fehleranfällige Ergebnisse zu erzielen. RAG kann individuell angepasst und sein internes Wissen effektiv geändert werden, ohne dass das gesamte Modell neu trainiert werden muss, was kostspielig und zeitaufwändig ist. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen sich Fakten im Laufe der Zeit ändern können, sodass keine erneute Schulung erforderlich ist, um auf die neuesten Informationen zuzugreifen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-Trained Transformer)

Wir alle kennen das Akronym GPT, weil es Teil des Namens des beliebtesten KI-Chatbots wurde. Aber was genau bedeutet es? Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist ein KI-Modell, das Text generiert, der von Menschen erstellten Text ähnelt, indem es das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt. Im Lernprozess erwirbt es Wissen aus Milliarden von Textseiten, die von Menschen geschrieben wurden, um später die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes zu bestimmen.

GPT-Modelle basieren auf neuronalen Netzwerkarchitekturen, die als Transformatoren bezeichnet werden und in der Lage sind, Text zu generieren und auf konversationelle Weise auf Fragen zu antworten. Sie werden für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, darunter:

• Sprachen übersetzen,
• Zusammenfassen von Dokumenten,
• Inhalte generieren,
• Schreiben von Code und viele andere Aufgaben.

GPT-Modelle können ohne weiteres Training in einer Technik namens Zero-Shot-Learning verwendet oder durch Lernen aus wenigen Beispielen an eine bestimmte Aufgabe angepasst werden (Few-Shot-Learning).

NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache)

NLP oder Natural Language Processing ist der Bereich, der sich mit Techniken und Technologien befasst, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.

Dies bildet die Grundlage für die genannten LLM, RAG und GPT und ermöglicht es ihnen, Wörter, Sätze und ihre Bedeutung zu verstehen. Somit kann NLP Textdaten in nützliche Geschäftserkenntnisse umwandeln. NLP-Anwendungen sind weit verbreitet und reichen über KI-Assistenten und Chatbots hinaus bis hin zu Aufgaben wie:

• Stimmungsanalyse – ermöglicht die Feststellung, welche Emotionen im Text vorhanden sind, zum Beispiel, ob eine in sozialen Medien geäußerte Meinung positiv, negativ oder neutral ist,
• Zusammenfassen von Dokumenten – automatische Erstellung von Zusammenfassungen langer Texte, was den Benutzern Zeit spart,
• Maschinelle Übersetzung – ermöglicht eine schnelle und effiziente Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen. Das SeamlessM4T-Modell von Meta ist beispielsweise in der Lage, Text und Sprache zwischen 100 Sprachen zu übersetzen.

ML (Maschinelles Lernen)

ML oder maschinelles Lernen ist der grundlegende Zweig der KI. Dabei handelt es sich um ein übergreifendes Feld, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne sie direkt zu programmieren. KI nutzt Daten und Algorithmen, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, nachzuahmen und mit der Zeit Erfahrungen zu sammeln.

Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde 1959 von Arthur Samuel im Zusammenhang mit seiner Forschung zum Damespiel geprägt. Der technologische Fortschritt hat die Entwicklung innovativer Produkte auf Basis von ML ermöglicht, beispielsweise Empfehlungssysteme und autonome Fahrzeuge.

Maschinelles Lernen ist eine Schlüsselkomponente der Datenwissenschaft und nutzt in vielen Unternehmen statistische Methoden zur Prognose und Entscheidungsfindung. Mit der Ausweitung von Big Data wächst auch die Nachfrage nach Data Scientists. Dies gilt insbesondere für Experten, die in der Lage sind, wesentliche Geschäftsfragen zu identifizieren und Daten zu analysieren. ML-Algorithmen werden mithilfe von Programmierframeworks wie TensorFlow und PyTorch erstellt.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

RPA oder Robotic Process Automation ist eine Automatisierungstechnologie, bei der Computer menschliche Aktionen nachahmen, die in bestimmten Programmen und Anwendungen ausgeführt werden. RPA ist eine praktische Anwendung von KI, die sich direkt auf die betriebliche Effizienz auswirkt. Es automatisiert Routineaufgaben wie die Dateneingabe oder den Kundenservice und ermöglicht es Unternehmen, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) ist ein fortgeschrittener Zweig des ML, der auf neuronalen Netzen basiert, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Netzwerke lernen aus riesigen Datenmengen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und nutzen dieses Wissen dann, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. DL ermöglicht die Ausführung komplexester Aufgaben wie Bilderkennung, Objektidentifizierung und Klassifizierung in Fotos und Videos.

Daher ist DL von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung von Technologien wie:

• Prognose und Optimierung des Energieverbrauchs,
• Steuerung autonomer Fahrzeuge,
• Verhinderung von Finanzbetrug durch Erkennung von Anomalien bei Transaktionen, oder
• Personalisierung von Angeboten und Inhalten an individuelle Benutzerpräferenzen.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art maschinelles Lernen (ML), bei dem das KI-Modell „von selbst“ durch Versuch und Irrtum lernt, anstatt anhand vorbereiteter Daten trainiert zu werden. Mit anderen Worten: Die KI passt sich durch Interaktionen mit der Umgebung an und erhält Belohnungen für wünschenswerte Aktionen und Strafen für ineffektive Aktionen.

Reinforcement Learning ist bei Aufgaben nützlich, bei denen wir genau wissen, welches Ergebnis wir erreichen wollen, aber der optimale Weg, dieses zu erreichen, unbekannt oder zu schwierig zu programmieren ist. Zum Beispiel das Training von Robotern für die Navigation in komplexen Umgebungen.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) ist ein System, das aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen besteht:

• Generator, der neue Daten wie Bilder oder Texte erstellt,
• Diskriminator, der versucht, reale Daten von generierten Daten zu unterscheiden.

Dieser Wettbewerb motiviert beide Netzwerke, sich zu verbessern, was zu immer realistischeren und kreativeren Ergebnissen führt.

Erklärbare KI (XAI)

Explainable AI (XAI) ist ein etwas weniger bekanntes, aber sehr wichtiges Akronym im Bereich der künstlichen Intelligenz. Dabei handelt es sich um einen KI-Ansatz, der sich darauf konzentriert, klare und verständliche Erklärungen für die von KI-Systemen getroffenen Aktionen oder Entscheidungen bereitzustellen. XAI ist entscheidend für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung: Transparenz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheit und Unterstützung von Innovationen.

KI-Akronyme. Zusammenfassung

KI-Akronyme wie LLM, RAG, GPT und XAI stehen für fortschrittliche Technologien, die die Arbeitsweise von Unternehmen verändern. Von der Prozessautomatisierung bis hin zum besseren Verständnis von Kundenbedürfnissen – KI eröffnet neue Möglichkeiten. Die Vertrautheit mit diesen Begriffen ist der Schlüssel, um sich im Bereich der künstlichen Intelligenz zurechtzufinden und ihr Potenzial in Ihrem Unternehmen auszuschöpfen. Die Kenntnis dieser Technologien ermöglicht nicht nur die Optimierung bestehender Prozesse, sondern auch die Erschließung neuer Innovations- und Wachstumsfelder.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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