Warum werden sie als “gro\u00dfe” Sprachmodelle bezeichnet?<\/h3>\n
Der Begriff “gro\u00df” ist kein Werbehype. Er verweist auf drei Aspekte, die in ihrer Gr\u00f6\u00dfe wirklich beeindruckend sind: <\/p>\n
Parametergr\u00f6\u00dfe<\/strong>: LLMs enthalten Billionen von Parametern, die wie die “internen Anpassungen” sind, die bestimmen, wie sie funktionieren. Um Ihnen eine Vorstellung von der Gr\u00f6\u00dfenordnung zu geben: GPT-3 hat 175.000 Millionen Parameter<\/a>, w\u00e4hrend Jurassic-1 178.000 Millionen hat. Es ist, als h\u00e4tten sie Millionen von kleinen Entscheidungen in sich programmiert. <\/p>\n Menge an Trainingsdaten<\/strong>: Diese Modelle haben riesige Mengen an Text aus dem Internet verarbeitet. Die Rede ist von Common Crawl mit mehr als 50.000 Millionen Webseiten und Wikipedia mit 57 Millionen Artikeln. Das sind mehr Informationen, als irgendjemand in mehreren Leben lesen k\u00f6nnte. <\/p>\n Rechenkapazit\u00e4t<\/strong>: F\u00fcr die Ausbildung eines LLM sind Supercomputer erforderlich, die wochen- oder monatelang arbeiten. Jeder dieser Billionen von Parametern muss fein abgestimmt werden, was eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Rechenleistung erfordert. <\/p>\n Zu den bekanntesten Modellen, die Sie derzeit verwenden k\u00f6nnen, geh\u00f6ren:<\/p>\n Jeder hat besondere St\u00e4rken, aber sie alle teilen diese “gro\u00dfe” Eigenschaft, die sie so m\u00e4chtig im Umgang mit menschlicher Sprache macht.<\/p>\n Haben Sie sich jemals gefragt, was hinter der F\u00e4higkeit von ChatGPT steckt, eine koh\u00e4rente Konversation zu f\u00fchren? In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie diese Systeme von innen aufgebaut sind. Wir zeigen Ihnen auf einfache Weise die Hauptkomponenten, die es LLMs erm\u00f6glichen, Text so zu verstehen und zu generieren, als w\u00e4ren sie Menschen. <\/p>\n Denken Sie daran, dass die Architektur zwar auf den ersten Blick komplex erscheinen mag, aber wenn Sie sie verstehen, k\u00f6nnen Sie besser ausw\u00e4hlen, welches Modell Sie entsprechend Ihren Anforderungen verwenden m\u00f6chten.<\/p>\n LLMs arbeiten \u00fcber mehrschichtige neuronale Netze, die in gewisser Weise die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Stellen Sie sich diese Netzwerke als eine Reihe miteinander verbundener Filter vor, in denen jede Schicht die von der vorherigen Schicht empfangenen Informationen verarbeitet und verfeinert. <\/p>\n Der Hauptunterschied zu herk\u00f6mmlichen Modellen ist die Anzahl der Schichten. W\u00e4hrend alte Systeme eine oder zwei Schichten verwendeten, verwenden heutige LLMs Hunderte oder sogar Tausende von Schichten zur Verarbeitung von Informationen. Jeder Knoten in diesen Schichten hat eine bestimmte Gewichtung und einen Schwellenwert, der bestimmt, ob er aktiviert werden und Informationen an die n\u00e4chste Schicht \u00fcbergeben soll. <\/p>\n Innerhalb dieser Architektur finden Sie drei Haupttypen von Ebenen:<\/p>\n Hier passiert die Magie wirklich. Die Transformers, die 2017 vorgestellt wurden, haben das Spiel komplett ver\u00e4ndert. Diese Architektur erm\u00f6glicht es dem Modell, alle W\u00f6rter in einem Satz gleichzeitig und nicht Wort f\u00fcr Wort zu verarbeiten. <\/p>\n Der Self-Care-Mechanismus ist das Herzst\u00fcck dieser Technologie. Es funktioniert, indem es die Beziehung zwischen jedem Wort und allen anderen W\u00f6rtern im Text auswertet. In dem Satz “Der Hund im Park bellt laut” versteht das System beispielsweise “bellt” so, dass es sich auf “Hund” und nicht auf “Park” bezieht. <\/p>\n Diese F\u00e4higkeit, Fernbeziehungen zu verstehen, war f\u00fcr fr\u00fchere Modelle sehr schwierig. Dar\u00fcber hinaus ist das Training durch die parallele Verarbeitung viel schneller und effizienter. <\/p>\n Transformatoren verwenden zwei Hauptkomponenten: einen Encoder, der den Eingabetext versteht, und einen Decoder, der die Antwort erzeugt. Einige Modelle, wie z. B. GPT, verwenden jedoch nur den Decoder-Teil. <\/p>\n Bevor LLMs einen Text verarbeiten, m\u00fcssen sie ihn mithilfe der Tokenisierung in Zahlen umwandeln. Bei diesem Prozess wird Text in kleine Einheiten unterteilt, die als Token bezeichnet werden. <\/p>\n Die am h\u00e4ufigsten verwendete Methode ist das Byte Pair Encoding (BPE),<\/a> das die h\u00e4ufigsten Buchstabenkombinationen identifiziert und in Token umwandelt. Dies erm\u00f6glicht es dem Modell, mit neuen W\u00f6rtern, Eigennamen und sogar Tippfehlern intelligent umzugehen. <\/p>\n Nach der Tokenisierung wird jedes Wort in einen numerischen Vektor umgewandelt, der als Einbettung bezeichnet wird. Diese Vektoren erfassen die Bedeutung von W\u00f6rtern so, dass \u00e4hnliche W\u00f6rter \u00e4hnliche Zahlen haben. <\/p>\n Da Transformers alles gleichzeitig verarbeiten, m\u00fcssen sie die Reihenfolge der W\u00f6rter kennen. Zu diesem Zweck verwenden sie Positionscodierungen, die jeder Einbettung hinzugef\u00fcgt werden. Das Modell versteht also, dass “Maria liebt John” etwas anderes ist als “John liebt Mary”. <\/p>\n Wenn Sie Fragen zu diesen technischen Konzepten haben, empfehlen wir Ihnen, mit den praktischsten Aspekten zu beginnen und dann je nach Ihren spezifischen Bed\u00fcrfnissen in die Details einzutauchen.<\/p>\n Das Erstellen eines gro\u00dfen Sprachmodells ist nicht wie das Installieren eines Programms auf Ihrem Computer. Es ist ein Prozess, der enorme Ressourcen verbraucht und bestimmt, ob das Modell n\u00fctzlich ist oder nicht. Hier finden Sie alles, was Sie \u00fcber diesen Prozess wissen m\u00fcssen. <\/p>\n Es gibt zwei Hauptmethoden, um diese Modelle zu trainieren, jede mit ihren eigenen Vorteilen:<\/p>\n Autoregressives Vortraining<\/strong>: Modelle wie GPT funktionieren wie ein Satzvervollst\u00e4ndigungssystem. Sie lernen, anhand aller vorherigen W\u00f6rter vorherzusagen, was das n\u00e4chste Wort sein wird. Es ist, als w\u00fcrde man auf seinem Handy tippen und es schl\u00e4gt das n\u00e4chste Wort vor. <\/p>\n Maskiertes Vortraining<\/strong>: Modelle wie BERT verwenden eine andere Methode. Zuf\u00e4llige W\u00f6rter werden in einem Text versteckt und das Modell muss erraten, welche fehlen. Es ist, als w\u00fcrde man eine \u00dcbung machen, um die L\u00fccken zu f\u00fcllen. <\/p>\n Der Hauptunterschied besteht darin, dass autoregressive Modelle nur zur\u00fcckblicken, um Vorhersagen zu treffen, w\u00e4hrend maskierte Modelle sowohl r\u00fcckw\u00e4rts als auch vorw\u00e4rts schauen k\u00f6nnen, um ein umfassenderes Verst\u00e4ndnis des Kontexts zu erlangen.<\/p>\n Die Ausbildung zum LLM ist au\u00dferordentlich teuer. Um Ihnen eine klare Vorstellung zu geben: <\/p>\n Massiver Energieverbrauch<\/strong>: GPT-3 ben\u00f6tigte 1.287 MWh Strom f\u00fcr seine Ausbildung. Das entspricht dem Jahresverbrauch von mehr als 100 Haushalten. <\/p>\n Signifikanter CO2-Fu\u00dfabdruck<\/strong>: Der Prozess erzeugte mehr als 500 Tonnen CO2<\/a>, vergleichbar mit 600 Fl\u00fcgen zwischen New York und London oder dem, was 38 spanische Haushalte in einem ganzen Jahr produzieren.<\/p>\n Hohe wirtschaftliche Investitionen<\/strong>:<\/p>\n Denken Sie daran, dass diese Kosten in zwei Phasen unterteilt sind: Die Erstschulung verbraucht 20-40% der Gesamtenergie, findet aber nur einmal statt. Die Phase der kontinuierlichen Nutzung kann 50-60 % des langfristigen Energieverbrauchs ausmachen. <\/p>\n Wussten Sie, dass die Generierung von Bildern 2,907 kWh pro 1.000 Vorg\u00e4nge verbraucht, w\u00e4hrend die Generierung von Text nur 0,047 kWh ben\u00f6tigt? Die Textgenerierung ist wesentlich effizienter. <\/p>\n Selbst\u00fcberwachtes Lernen ist der Schl\u00fcssel zu erfolgreichen LLMs. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Methoden, die manuell beschriftete Daten ben\u00f6tigen, generieren diese Modelle ihre eigenen Beschriftungen aus Rohtext. <\/p>\n Der Prozess funktioniert so: Das Modell lernt, fehlende Teile des Textes oder das n\u00e4chste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie mit gro\u00dfen Textmengen aus dem Internet trainieren, ohne dass manuelles Tagging erforderlich ist. <\/p>\n Der Prozess gliedert sich in zwei Phasen:<\/p>\n Schritt 1: Pretexting-Aufgaben<\/strong> \u2013 Das Modell lernt Repr\u00e4sentationen von Sprache durch Aufgaben wie das Vorhersagen versteckter W\u00f6rter oder das Abschlie\u00dfen von Sequenzen.<\/p>\n Schritt 2: Spezifische Aufgaben<\/strong> \u2013 Die gelernten Repr\u00e4sentationen werden auf bestimmte Aufgaben wie \u00dcbersetzung oder Textklassifizierung angewendet.<\/p>\n Es gibt zwei Haupttechniken:<\/p>\n Diese Methodik erm\u00f6glicht es, die massiven Rechenressourcen, die zur Erstellung immer leistungsf\u00e4higerer LLMs erforderlich sind, effizient zu nutzen.<\/p>\n LLMs sind nicht mehr nur Laborexperimente. Bis 2025 l\u00f6sen diese Tools reale Probleme in Unternehmen aller Branchen. Hier sind die n\u00fctzlichsten Apps, die Sie heute bereitstellen k\u00f6nnen. <\/p>\n M\u00fcssen Sie gro\u00dfe Mengen an Informationen schnell verarbeiten? LLMs zeichnen sich durch ihre F\u00e4higkeit aus, originelle Inhalte zu erstellen und lange Dokumente zusammenzufassen, w\u00e4hrend wichtige Punkte beibehalten werden. <\/p>\n Durch das Erstellen automatischer Zusammenfassungen k\u00f6nnen Sie bei der Verarbeitung von Informationen viel Zeit und Ressourcen sparen. Diese Funktionalit\u00e4t ist besonders wertvoll f\u00fcr: <\/p>\n Es gibt zwei Hauptmethoden, die Sie verwenden k\u00f6nnen. Die extraktive Zusammenfassung identifiziert und extrahiert die relevantesten S\u00e4tze aus dem Originaltext, w\u00e4hrend die abstrakte Zusammenfassung neue S\u00e4tze generiert, die die Essenz des Inhalts erfassen. Je nach Bedarf erhalten Sie alles von kurzen Zusammenfassungen bis hin zu detaillierten Analysen. <\/p>\n Fortschrittlichere Tools bieten auch Ranking-Scores, um die Relevanz extrahierter S\u00e4tze zu bewerten, und Positionsinformationen, um die wichtigsten Elemente zu lokalisieren.<\/p>\n Wenn Sie mit mehreren Sprachen arbeiten oder alten Code modernisieren m\u00fcssen, bieten LLMs pr\u00e4zise L\u00f6sungen, die herk\u00f6mmliche Methoden \u00fcbertreffen.<\/p>\n Bei der \u00dcbersetzung erfassen diese Modelle kulturelle Nuancen und bewahren den Ton des Originaltextes. Das DeepL-Modell \u00fcbertrifft ChatGPT-4, Google und Microsoft in der Qualit\u00e4t<\/a> und erfordert deutlich weniger \u00dcberarbeitungen: W\u00e4hrend Google doppelt so viele Korrekturen und ChatGPT-4 dreimal ben\u00f6tigt, um die gleiche Qualit\u00e4t zu erreichen. <\/p>\n In Bezug auf die Codekonvertierung haben sich LLMs bei der Migration von Legacy-Systemen als au\u00dferordentlich effektiv erwiesen. Das CodeScribe-Tool zum Beispiel kombiniert promptes Engineering mit menschlicher \u00dcberwachung, um Fortran-Code effizient in C++ zu konvertieren. <\/p>\n Die Ergebnisse sind beeindruckend: W\u00e4hrend Sie vor dem Einsatz von LLM 2-3 Dateien pro Tag konvertieren konnten, steigt die Produktivit\u00e4t mit diesen Tools auf 10-12 Dateien pro Tag.<\/p>\n M\u00f6chten Sie den Kundenservice automatisieren oder interne Prozesse verbessern? LLM-gest\u00fctzte Assistenten sorgen f\u00fcr fl\u00fcssige Gespr\u00e4che, verstehen komplexe Fragen und passen sich an den Stil jedes Benutzers an. <\/p>\n Denken Sie daran, dass es einen wichtigen Unterschied gibt: KI-Assistenten sind reaktiv und f\u00fchren Aufgaben bei Bedarf aus, w\u00e4hrend KI-Agenten proaktiv sind und autonom arbeiten, um bestimmte Ziele zu erreichen.<\/p>\n Eine Studie unter 167 Unternehmen identifizierte den Kundenservice als den beliebtesten Anwendungsfall f\u00fcr die Einf\u00fchrung von LLM-Agenten. Im internen Betrieb k\u00f6nnen diese Agenten 30 % bis 90 % der Zeit einsparen, die f\u00fcr Routineaufgaben aufgewendet wird. <\/p>\n Der automatisierte Support erm\u00f6glicht es Ihnen, Anfragen 24 Stunden am Tag zu beantworten, konsistente Informationen bereitzustellen und das Erlebnis auf der Grundlage der Kundenhistorie zu personalisieren. Im Vertrieb k\u00f6nnen Sie sie nutzen, um potenzielle Kunden zu qualifizieren und wertvolle Informationen ohne menschliches Eingreifen zu sammeln. <\/p>\n Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche App f\u00fcr Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, empfehlen wir Ihnen, mit einem Pilottest in dem Bereich zu beginnen, der derzeit die meiste Zeit in Anspruch nimmt.<\/p>\n Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie Forscher feststellen, ob ein LLM gut oder schlecht ist, finden Sie hier die Antwort. Die Auswertung dieser Modelle ist nicht so einfach, wie es sich anh\u00f6rt, und wenn Sie diese Methoden kennen, k\u00f6nnen Sie besser verstehen, was die Ergebnisse, die Sie in den Vergleichen sehen, wirklich bedeuten. <\/p>\n Ratlosigkeit ist eine der grundlegendsten Methoden, um zu messen, wie gut ein LLM funktioniert. Betrachten Sie es als eine Modell-“Verwirrungs”-Anzeige: Je niedriger die Punktzahl, desto weniger verwirrt ist das Modell bei der Vorhersage des n\u00e4chsten Wortes. <\/p>\n Wir erkl\u00e4ren es Ihnen anhand eines einfachen Beispiels. Wenn Sie einem Model den Satz “Die Katze schl\u00e4ft in der…” Und Sie k\u00f6nnen leicht vorhersagen, dass das n\u00e4chste Wort “Couch” ist, Sie werden wenig ratlos sein. Wenn Sie keine Ahnung haben, was als n\u00e4chstes kommt, wird die Ratlosigkeit gro\u00df sein. <\/p>\n Der Prozess funktioniert durch Berechnung der inversen Wahrscheinlichkeit des Testtextes, normiert pro Wort. Wenn ein Modell sehr zuversichtlich in seinen Vorhersagen ist, erhalten Sie niedrige Zahlen, die auf eine bessere Leistung hinweisen. <\/p>\n Denken Sie daran, dass Verwirrung zwar n\u00fctzlich ist, Ihnen aber nicht alles \u00fcber die Qualit\u00e4t des Modells sagt. Ein Modell kann gro\u00dfartig darin sein, W\u00f6rter vorherzusagen, aber schrecklich darin, koh\u00e4rente oder kreative Texte zu erstellen. <\/p>\n Um Modelle fair vergleichen zu k\u00f6nnen, hat die wissenschaftliche Gemeinschaft eine Reihe von standardisierten Tests entwickelt. Sie sind wie Fahrpr\u00fcfungen, nur f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz: <\/p>\n MMLU (Massive Multitask Language Understanding):<\/strong> Dies ist der umfassendste Test mit etwa 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 verschiedenen F\u00e4chern, von Mathematik bis Geschichte. Es ist, als h\u00e4tte man das Modell w\u00e4hrend der gesamten universit\u00e4ren Laufbahn untersuchen lassen. <\/p>\n ARC (AI2 Reasoning Challenge):<\/strong> Enth\u00e4lt mehr als 7.700 naturwissenschaftliche Fragen auf Schulniveau, unterteilt in leicht und schwer. Perfekt, um zu messen, ob das Modell wie ein Student denken kann. <\/p>\n TruthfulQA<\/strong>: Dieser Test ist etwas Besonderes, weil er misst, ob das Modell die Wahrheit sagt oder Antworten erfindet, wenn es etwas nicht wei\u00df. Sehr n\u00fctzlich, um die “Halluzinationen” zu erkennen, \u00fcber die wir sp\u00e4ter sprechen werden. <\/p>\n Es gibt auch spezialisierte Tests wie HumanEval<\/strong> f\u00fcr die Programmierung, GSM8K<\/strong> f\u00fcr Mathematik und Chatbot Arena<\/strong> , bei denen echte Benutzer dar\u00fcber abstimmen, welche Antworten sie bevorzugen.<\/p>\n Ein interessanter Trend sind “LLM-as-a-Judge”-Bewertungen, bei denen ein fortschrittliches Modell wie GPT-4 als Richter fungiert, um andere Modelle zu bewerten. Die MT-Bench verwendet diese Methodik, um Multi-Turn-Konversationen zu testen. <\/p>\n Diese Tests sind zwar n\u00fctzlich, haben aber wichtige Einschr\u00e4nkungen, die Sie beachten sollten. Eine aktuelle Studie von Apple zeigte, dass sich die Leistung von LLMs “verschlechtert, wenn die Komplexit\u00e4t der Fragen zunimmt”. Die Forscher stellten fest, dass kleine \u00c4nderungen in den Fragen die Ergebnisse v\u00f6llig ver\u00e4ndern k\u00f6nnen, was darauf hindeutet, dass diese Modelle “sehr flexibel, aber auch sehr fragil” sind. <\/p>\n Ein weiteres ernstzunehmendes Problem ist die “Datenkontamination”. Da die Modelle mit Texten aus dem Internet trainiert werden, besteht die Gefahr, dass sie sich die Antworten der Tests “eingepr\u00e4gt” haben und die Ergebnisse ung\u00fcltig werden. Es ist, als h\u00e4tte ein Sch\u00fcler die Pr\u00fcfung gesehen, bevor er sie gemacht hat. <\/p>\n Zudem sind Benchmarks schnell “ges\u00e4ttigt”. Wenn die fortschrittlichsten Modelle 99 % erreichen, sind sie f\u00fcr die Messung des Fortschritts nicht mehr n\u00fctzlich. Aus diesem Grund haben sie schwierigere Tests wie MMLU-Pro entwickelt, die kompliziertere Fragen und mehr Antwortm\u00f6glichkeiten enthalten. <\/p>\n Die gr\u00f6\u00dfte Einschr\u00e4nkung besteht darin, dass diese Bewertungen entscheidende Aspekte wie Empathie, Kreativit\u00e4t oder pragmatisches Sprachverst\u00e4ndnis nicht messen, die f\u00fcr reale Anwendungen entscheidend sind.<\/p>\n Wenn Sie LLMs f\u00fcr Ihr Unternehmen oder Projekt auswerten, empfehlen wir Ihnen, sich nicht ausschlie\u00dflich auf diese Bewertungen zu verlassen. Praktische Tests mit realen Anwendungsf\u00e4llen sind oft aufschlussreicher als akademische Benchmarks. <\/p>\n Sie haben bereits die beeindruckenden F\u00e4higkeiten von LLMs gesehen, aber Sie m\u00fcssen auch ihre wichtigen Grenzen kennen. Diese Modelle sind zwar leistungsstark, stellen jedoch erhebliche Herausforderungen dar, die Sie ber\u00fccksichtigen sollten, bevor Sie sie f\u00fcr vertrauliche Anwendungen bereitstellen. <\/p>\n Wissen Sie, was Halluzinationen in Sprachmodellen sind? Es ist ein Ph\u00e4nomen, bei dem diese Systeme Antworten generieren, die \u00fcberzeugend klingen, aber v\u00f6llig falsche oder erfundene Informationen enthalten. Dies geschieht, weil LLMs mit probabilistischen Wortvorhersagen arbeiten und der Koh\u00e4renz des Textes Vorrang vor der Richtigkeit der Fakten einr\u00e4umen. <\/p>\n Ein Beispiel, das Ihnen hilft, den Ernst des Problems zu verstehen: Ein Anwalt nutzte ChatGPT, um einen Schriftsatz mit KI-generierten Referenzen zu verfassen, nur um sp\u00e4ter festzustellen, dass die zitierten Rechtsf\u00e4lle \u00fcberhaupt nicht existierten, was zu Strafen des Richters f\u00fchrte.<\/p>\n Die Daten sind aufschlussreich. Selbst die fortschrittlichsten Modelle halluzinieren zwischen 2,5 % und 8,5 %<\/a> der Zeit bei allgemeinen Aufgaben, eine Zahl, die bei einigen Modellen 15 % \u00fcberschreiten kann. In spezialisierten Bereichen wie dem Recht kann die Rate der Halluzinationen zwischen 69 % und 88 % der Reaktionen liegen. <\/p>\n LLMs erben und verst\u00e4rken die in ihren Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen. Sie k\u00f6nnen sich das so vorstellen, dass ein Sch\u00fcler aus B\u00fcchern lernt, die historische Vorurteile enthalten \u2013 sie werden unweigerlich diese voreingenommenen Perspektiven einbeziehen. <\/p>\n Hier ist ein konkretes Beispiel: Wenn Sie ChatGPT nach m\u00f6glichen Namen von F\u00fchrungskr\u00e4ften fragen, sind 60 % der generierten Namen m\u00e4nnlich, w\u00e4hrend bei der Abfrage von Lehrernamen die meisten weiblich sind. Dies zeigt, wie die Modelle Geschlechterstereotypen aufrechterhalten, die in ihren Trainingsdaten vorhanden sind. <\/p>\n Dar\u00fcber hinaus ergab eine k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrte Studie, dass die Antworten der wichtigsten LLM-Modelle tendenziell mit spezifischen demografischen Profilen \u00fcbereinstimmen: haupts\u00e4chlich M\u00e4nner, Erwachsene, hoch gebildet und mit Interesse an Politik.<\/p>\n Wenn Sie mit LLMs interagieren, sollten Sie die Risiken im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der Sicherheit Ihrer Daten ber\u00fccksichtigen. Bei der Eingabe von Daten in diese Systeme besteht die Gefahr, dass diese Informationen gespeichert, f\u00fcr zuk\u00fcnftige Trainings verwendet oder im schlimmsten Fall aufgrund von Sicherheitsl\u00fccken Dritten zug\u00e4nglich gemacht werden. <\/p>\n Zu den kritischsten Bedrohungen, die von OWASP identifiziert wurden, geh\u00f6ren:<\/p>\n Diese Sicherheitsanf\u00e4lligkeiten k\u00f6nnten es Angreifern erm\u00f6glichen, das Verhalten des LLM zu manipulieren, um vertrauliche Informationen zu extrahieren oder b\u00f6sartigen Code auszuf\u00fchren.<\/p>\n Ein realer Fall, der diese Risiken veranschaulicht: Samsung-Mitarbeiter teilten vertrauliche Informationen mit ChatGPT, w\u00e4hrend sie es f\u00fcr Arbeitsaufgaben verwendeten, und legten Code und Aufzeichnungen von Besprechungen offen, die m\u00f6glicherweise ver\u00f6ffentlicht werden k\u00f6nnten.<\/p>\n Denken Sie daran, dass das Wissen um diese Risiken nicht bedeutet, dass Sie LLMs vermeiden sollten, sondern dass Sie sie auf informierte und verantwortungsvolle Weise nutzen sollten.<\/p>\n Bildquelle: <\/sub>Behind the Craft von Peter Yang<\/sub><\/p>\n Sie fragen sich, welches LLM-Modell f\u00fcr Ihre Projekte am besten geeignet ist? Die Landschaft entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, wobei neue Modelle die F\u00e4higkeiten ihrer Vorg\u00e4nger verbessern. Im Folgenden zeigen wir Ihnen die herausragendsten Optionen, damit Sie die f\u00fcr Ihre Bed\u00fcrfnisse am besten geeignete ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen. <\/p>\n Gesch\u00e4ftsmodelle dominieren derzeit den Markt dank ihrer fortschrittlichen F\u00e4higkeiten. GPT-4o von OpenAI<\/strong> zeichnet sich durch seine multimodale Echtzeitf\u00e4higkeit aus und verarbeitet Text, Bilder und Audio mit einer minimalen Latenz von etwa 300 ms<\/a>. Wenn Sie ein Modell f\u00fcr Aufgaben ben\u00f6tigen, die schnelle Antworten und Medienverarbeitung erfordern, ist dies eine gute Option. <\/p>\n Das Claude 3 Opus<\/strong> von Anthropic zeichnet sich durch komplexe Denk- und Probleml\u00f6sungsaufgaben aus und \u00fcbertrifft GPT-4 in Benchmarks wie Expert Reasoning (GPQA) und Basic Mathematics (GSM8K). Wir empfehlen Claude, wenn Sie mit tiefer Analyse arbeiten oder Probleme l\u00f6sen m\u00fcssen, die eine fortgeschrittene Logik erfordern. <\/p>\n Googles Gemini 1.5 Pro<\/strong> bietet beeindruckende multimodale Analysefunktionen und kann bis zu 1 Million Token verarbeiten, sodass Sie lange Dokumente oder sogar stundenlange Videos analysieren k\u00f6nnen. Es ist ideal, wenn Sie gro\u00dfe Mengen an Informationen auf einmal verarbeiten m\u00fcssen. <\/p>\n Sie bevorzugen die volle Kontrolle \u00fcber Ihre Daten? Open-Source-Modelle entwickeln sich rasant weiter. LLaMA von Meta<\/strong> erm\u00f6glicht es Ihnen, Versionen mit unterschiedlichen Parametergr\u00f6\u00dfen lokal zu installieren und alle Ihre Informationen auf Ihrem eigenen Server zu behalten. <\/p>\n Mistral<\/strong> zeichnet sich durch seine Effizienz aus und bietet Versionen, die sowohl f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf CPU als auch auf GPU optimiert sind. Wenn Sie nur \u00fcber begrenzte Ressourcen verf\u00fcgen, aber eine gute Leistung ben\u00f6tigen, ist Mistral m\u00f6glicherweise die beste Option. <\/p>\n DeepSeek<\/strong> hat aufgrund seiner au\u00dfergew\u00f6hnlichen Leistung beim Denken und Codieren an Popularit\u00e4t gewonnen und konkurriert direkt mit kommerziellen Modellen. Der Hauptvorteil dieser kostenlosen Alternativen besteht darin, dass alle Informationen auf Ihrem Ger\u00e4t verbleiben, wodurch der vollst\u00e4ndige Schutz Ihrer Daten gew\u00e4hrleistet ist. <\/p>\n Die Funktionen variieren je nach Architektur des jeweiligen Modells erheblich. GPT-4o<\/strong> bietet einen Kontext von 128.000 Token, w\u00e4hrend Gemini 1.5 Pro<\/strong> dieses Limit auf 1 Million anhebt (mit Pl\u00e4nen, es auf 2 Millionen zu erweitern). Claude 3 Opus<\/strong> verarbeitet bis zu 200.000 Token, sodass Sie sehr gro\u00dfe Dokumente analysieren k\u00f6nnen. <\/p>\n Denken Sie daran, dass auch die Gr\u00f6\u00dfe eine Rolle spielt: Obwohl die genauen Zahlen vertraulich sind, wird gesch\u00e4tzt, dass GPT-4 etwa 1,8 Billionen Parameter enth\u00e4lt, w\u00e4hrend Gemini 1.5 Pro etwa 1,5 Billionen und Claude Opus etwa 200.000 Millionen Parameter enth\u00e4lt.<\/p>\n Die Wahl des richtigen Modells h\u00e4ngt von Ihren spezifischen Anforderungen ab: Budget, Volumen der zu verarbeitenden Daten, erforderlicher Datenschutz und Art der Aufgaben, die Sie ausf\u00fchren werden.<\/p>\n Haben Sie sich jemals gefragt, wie LLMs in den kommenden Jahren aussehen werden? Die Entwicklung dieser Modelle schreitet in rasantem Tempo voran, und die Kenntnis der Trends wird Ihnen helfen, sich auf die kommenden Ver\u00e4nderungen vorzubereiten. <\/p>\n Der wichtigste Trend, den Sie sehen werden, ist die multimodale Integration. Neue Modelle wie Gemini 1.5 und GPT-4o verarbeiten gleichzeitig Text, Bilder, Audio und Video<\/a> und erm\u00f6glichen so eine nat\u00fcrlichere und vollst\u00e4ndigere Interaktion mit dem Benutzer. Das bedeutet, dass Sie in der Lage sein werden, ein Foto hochzuladen, eine Sprachfrage zu stellen und eine schriftliche Antwort zu erhalten, und das alles im selben Gespr\u00e4ch. <\/p>\n Dar\u00fcber hinaus hat die F\u00e4higkeit, mit gro\u00dfen Zusammenh\u00e4ngen umzugehen, einen au\u00dfergew\u00f6hnlichen Sprung gemacht. W\u00e4hrend Modelle fr\u00fcher Informationen nach ein paar Seiten “vergessen” haben, k\u00f6nnen sie jetzt bis zu 1 Million Token auf Gemini verarbeiten, mit Pl\u00e4nen, bald 2 Millionen zu erreichen. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie ganze Dokumente, ganze B\u00fccher oder sogar stundenlange Videos analysieren, ohne den roten Faden des Gespr\u00e4chs zu verlieren. <\/p>\n Ein Trend, von dem Sie direkt profitieren werden, ist die Quantisierung. Diese Technik reduziert die numerische Genauigkeit der Gewichtungen des Modells und wechselt von 32-Bit-Darstellungen zu kompakteren Formaten wie INT8 oder INT4. Was bedeutet das f\u00fcr Sie? Modelle bis zu 8-mal kleiner, geringerer Stromverbrauch und schnellere Reaktionsgeschwindigkeit. <\/p>\n Modelle wie DeepSeek-V3 beweisen, dass Sie au\u00dfergew\u00f6hnliche Leistung zu deutlich geringeren Kosten erzielen k\u00f6nnen. Wenn Sie planen, LLM in Ihrem Unternehmen einzusetzen, erm\u00f6glicht Ihnen dieser Trend den Zugriff auf erweiterte Funktionen, ohne gro\u00dfe Investitionen in Hardware t\u00e4tigen zu m\u00fcssen. <\/p>\n Er erinnert daran, dass die Europ\u00e4ische Union das erste umfassende Gesetz \u00fcber KI erlassen hat, das bis 2026 schrittweise umgesetzt wird. Dieser Rahmen klassifiziert die Systeme nach ihrem Risikoniveau und erlegt verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfige Verpflichtungen auf, indem sie als inakzeptabel erachtete Praktiken verbieten. China, Kanada und andere L\u00e4nder entwickeln ebenfalls ihre eigenen Regulierungssysteme. <\/p>\n Welche Auswirkungen wird dies auf Ihren t\u00e4glichen Gebrauch haben? Mehr Transparenz in der Funktionsweise der Modelle, besserer Schutz Ihrer pers\u00f6nlichen Daten und h\u00f6here Qualit\u00e4ts- und Sicherheitsstandards. <\/p>\n Das Gleichgewicht zwischen Innovation und verantwortungsvoller Kontrolle bestimmt, wie schnell und unter welchen Bedingungen Sie auf diese neuen Funktionen zugreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n Was haben wir auf diesem Weg \u00fcber LLMs gelernt? In erster Linie, dass diese Modelle eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Technologie darstellen, die bereits die Art und Weise, wie wir arbeiten und kommunizieren, ver\u00e4ndert. <\/p>\n Denken Sie daran, dass LLMs riesige Textmengen verarbeiten, um Muster in der menschlichen Sprache zu lernen. Ihre transformatorbasierte Architektur erm\u00f6glicht es ihnen, den Kontext zu verstehen und konsistente, wenn auch nicht immer genaue Antworten zu generieren. <\/p>\n In der Praxis k\u00f6nnen Sie sie verwenden, um Inhalte zu generieren, Dokumente zusammenzufassen, Texte zu \u00fcbersetzen oder virtuelle Assistenten f\u00fcr Ihr Unternehmen zu erstellen. Die Produktivit\u00e4t, die sie bieten, ist betr\u00e4chtlich: Sie k\u00f6nnen zwischen 30 % und 90 % der Zeit bei Routineaufgaben einsparen. <\/p>\n Seien Sie sich jedoch der wichtigen Einschr\u00e4nkungen bewusst. Halluzinationen treten in 2,5 bis 15 % der F\u00e4lle auf, ihre Antworten sind verzerrt und Sie sollten vorsichtig mit den sensiblen Informationen sein, die Sie teilen. <\/p>\n Wenn Sie diese Modelle regelm\u00e4\u00dfig verwenden, empfehlen wir Folgendes:<\/p>\n \u2022 Bewerten Sie Ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse, bevor Sie sich zwischen kommerziellen Optionen wie GPT-4o, Claude 3 oder Gemini 1.5 entscheiden \u2022 Ziehen Sie Open-Source-Alternativen wie LLaMA oder Mistral in Betracht, wenn Sie mehr Kontrolle \u00fcber Ihre Daten ben\u00f6tigen \u2022 \u00dcberpr\u00fcfen Sie immer die wichtigen Informationen, die von diesen Systemen generiert werden<\/p>\n Die Zukunft weist auf effizientere, multimodale Modelle mit l\u00e4ngeren Kontexten hin. Auch die Regulierung wird kommen, vor allem in Europa. <\/p>\n Als Nutzer dieser Technologien k\u00f6nnen Sie durch Ihr Verst\u00e4ndnis dieser Konzepte ihr Potenzial besser nutzen und gleichzeitig die Hauptrisiken vermeiden. Der Schl\u00fcssel liegt darin, sie als m\u00e4chtige Werkzeuge zu nutzen, aber immer mit menschlicher Aufsicht und Urteilsverm\u00f6gen. <\/p>\n LLMs stellen eine technologische Revolution dar, die die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren und Informationen verarbeiten, ver\u00e4ndert. Hier sind die wesentlichen Punkte, die Sie wissen sollten: <\/p>\n \u2022 LLMs sind sprachspezialisierte KI-Modelle, die Transformer-Architekturen verwenden, um Billionen von Parametern zu verarbeiten und menschen\u00e4hnlichen Text zu generieren.<\/p>\n \u2022 Die Ausbildung erfordert enorme Ressourcen: GPT-3 verbrauchte 1.287 MWh Strom und produzierte mehr als 500 Tonnen CO2, was 600 Transatlantikfl\u00fcgen entspricht.<\/p>\n \u2022 Zu den praktischen Anwendungen geh\u00f6ren die Erstellung von Inhalten, mehrsprachige \u00dcbersetzung, Codekonvertierung und virtuelle Assistenten, die 30-90 % der Zeit bei Routineaufgaben sparen.<\/p>\n \u2022 Die Hauptrisiken sind Halluzinationen (2,5-15 % der falschen Antworten), Verzerrungen, die von Trainingsdaten \u00fcbernommen wurden, sowie Datenschutz- und Sicherheitsl\u00fccken.<\/p>\n \u2022 Die Zukunft weist auf effizientere multimodale Modelle, Kontexte von bis zu 2 Millionen Token und eine verantwortungsvolle Regulierung wie das neue europ\u00e4ische KI-Gesetz hin.<\/p>\n Wenn Sie diese F\u00e4higkeiten und Grenzen verstehen, k\u00f6nnen Sie das Potenzial von LLMs nutzen, w\u00e4hrend Sie sich verantwortungsbewusst in dieser sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden technologischen Landschaft bewegen.<\/p>\n Denken Sie daran, dass Sie mit n8n<\/a> die volle Leistungsf\u00e4higkeit der llm-Modelle in Ihren KI-Agenten nutzen und deren Verarbeitungsmodelle f\u00fcr Ihre Workflows verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n Frage 1. Was genau ist ein LLM und wie funktioniert er? <\/strong> Ein LLM (Large Language Model) ist ein Modell der k\u00fcnstlichen Intelligenz, das entwickelt wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es funktioniert durch die Analyse riesiger Textdatens\u00e4tze und die Verwendung tiefer neuronaler Netze, um linguistische Muster zu lernen und koh\u00e4renten Text zu generieren. <\/p>\n Frage 2. Was sind die h\u00e4ufigsten praktischen Anwendungen von LLM im Jahr 2025? <\/strong> Zu den g\u00e4ngigsten Anwendungen geh\u00f6ren die automatische Generierung von Inhalten, mehrsprachige \u00dcbersetzungen, Codekonvertierung zwischen Programmiersprachen und fortschrittliche virtuelle Assistenten f\u00fcr den Kundenservice und die Unternehmensproduktivit\u00e4t.<\/p>\n Frage 3. Was sind die Hauptrisiken, die mit der Verwendung von LLM verbunden sind? <\/strong> Die gr\u00f6\u00dften Risiken sind Halluzinationen (Generierung falscher Informationen), die Aufrechterhaltung von Verzerrungen in Trainingsdaten sowie Datenschutz- und Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit dem Umgang mit sensiblen Daten.<\/p>\n Frage 4. Wie wird die Leistung eines LLM bewertet? <\/strong> Die Leistung wird anhand von Metriken wie Perplexity bewertet, die die Vorhersagef\u00e4higkeit des Modells messen, und standardisierten Benchmarks, die verschiedene F\u00e4higkeiten wie Verst\u00e4ndnis, Argumentation und Textgenerierung bewerten. Adversarial Evaluations werden auch verwendet, um die Robustheit des Modells zu testen. <\/p>\n Frage 5. Was sind die zuk\u00fcnftigen Trends in der LLM-Entwicklung? <\/strong> Zu den Trends geh\u00f6ren die Entwicklung multimodaler Modelle, die Text, Bild und Audio integrieren, die F\u00e4higkeit, l\u00e4ngere Kontexte (bis zu Millionen von Token) zu verarbeiten, Downsizing-Techniken zur Verbesserung der Effizienz und ein Fokus auf verantwortungsvolle Governance und Regulierung dieser Technologien.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In diesem Artikel erfahren Sie auf praktische und einfache Weise alles, was Sie \u00fcber Large Language Models (LLMs) wissen m\u00fcssen. Sie erfahren, was sie genau sind, wie sie im Inneren funktionieren und was ihre wichtigsten Anwendungen im Jahr 2025 sind. Sie erfahren auch, welche Risiken Sie ber\u00fccksichtigen sollten und wie Sie das f\u00fcr Ihre Bed\u00fcrfnisse … Weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":18465,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1324],"tags":[],"class_list":["post-18531","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18531","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18531"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18531\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18465"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18531"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18531"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verificaremails.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18531"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
Architektur von LLM-Modellen: Wie sie aufgebaut sind<\/h2>\n
Tiefe neuronale Netze und Aufmerksamkeitsschichten<\/h3>\n
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Transformatoren und Selbstf\u00fcrsorge<\/h3>\n
Tokenisierung und Einbettungen<\/h3>\n
Training eines LLM-Modells: Wie viel kostet es wirklich?<\/h2>\n
Wie lernen LLMs? Zwei Hauptmethoden <\/h3>\n
Die realen Kosten: Zahlen, die Sie \u00fcberraschen werden<\/h3>\n
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Wie lernen sie ohne menschliche Aufsicht?<\/h3>\n
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Praktische Anwendungen von LLMs im Jahr 2025<\/h2>\n
Automatische Textgenerierung und Zusammenfassungen<\/h3>\n
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Mehrsprachige \u00dcbersetzung und Codekonvertierung<\/h3>\n
Virtuelle Assistenten und Business-Chatbots<\/h3>\n
Wie evaluiert man eigentlich ein LLM-Modell?<\/h2>\n
Die Verwirrungsmetrik<\/a>: Wie “verwirrt” ist das Modell?<\/h3>\n
Benchmarks: Die “Fahrtests” von LLMs<\/h3>\n
Die Probleme mit aktuellen Evaluierungen<\/h3>\n
Risiken und Grenzen aktueller LLMs<\/h2>\n
Halluzinationen und Erzeugung falscher Informationen<\/h3>\n
Verzerrungen in Trainingsdaten<\/h3>\n
Datenschutz- und Sicherheitsfragen<\/h3>\n
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Die wichtigsten LLM-Modelle im Jahr 2025: Welches soll man w\u00e4hlen?<\/h2>\n
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<\/p>\nGPT-4, Claude 3 und Gemini 1.5: die Marktf\u00fchrer<\/h3>\n
Open-Source-Alternativen: LLaMA 3, Mistral und DeepSeek<\/h3>\n
Wie vergleicht man Parameter und Token-Kapazit\u00e4t?<\/h3>\n
Wohin gehen LLMs? Die Trends, die die Zukunft pr\u00e4gen werden <\/h2>\n
Modelle, die alles verstehen: Multimodalit\u00e4t und umfangreiche Zusammenh\u00e4nge<\/h3>\n
Effizientere Modelle: weniger Ressourcen, bessere Leistung<\/h3>\n
Verordnung: die neuen Spielregeln<\/h3>\n
Fazit<\/h2>\n
Wichtige Erkenntnisse<\/h2>\n
FAQs<\/h2>\n