Große Sprachmodelle sind in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige Texte zu erzeugen, immer beliebter geworden.

Sie werden mit Hilfe leistungsfähiger Computerressourcen trainiert, die sie in die Lage versetzen, große Datenmengen schnell zu verarbeiten: So können sie komplexe Wissensrepräsentationen aufbauen, die für verschiedene Aufgaben genutzt werden können.

In diesem Artikel erfahren Sie, was große Sprachmodelle sind, wie sie von der Unternehmens-IT genutzt werden können und welche Risiken mit ihnen verbunden sind.

Lasst uns die Details enträtseln!

TL;DR

  • Große Sprachmodelle sind Systeme der künstlichen Intelligenz, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen.
  • Sie können für den Kundendienst, die Stimmungsanalyse, die Übersetzung und die Erstellung von Inhalten verwendet werden.
  • LLM sind mit Risiken verbunden, wie z. B. der Aufrechterhaltung von Vorurteilen, der Generierung falscher oder irreführender Informationen und dem Erfordernis, große Datenmengen zu verarbeiten, die persönliche und sensible Informationen enthalten können.
  • Zu den am häufigsten verwendeten LLMs gehören Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla und BERT.
  • Zu den bewährten Verfahren für die Umsetzung in Unternehmen gehören die Wahl des richtigen Modells, die Vorbereitung/Feinabstimmung der Daten, die Planung der Integration mit bereits vorhandenen Systemen und die Beachtung der Regeln.
  • TextCortex ist der umfassende AI Begleiter mit einem anpassbaren, konversationellen AI Assistenten namens ZenoChat, der hochwertige Ausgaben in mehr als 25 Sprachen auf mehr als 4000 Plattformen erzeugen kann.

LLMs (Große Sprachmodelle)

Große Sprachmodelle sind Systeme der künstlichen Intelligenz, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen.

Sie werden anhand großer Mengen von Textdaten wie Büchern, Artikeln und Websites trainiert, um Muster und Beziehungen in der Sprache zu erkennen.

Wie funktionieren sie?

Große Sprachmodelle arbeiten mit Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere mit neuronalen Netzen.

Während des Trainings wird dem Modell ein Eingabetext vorgelegt und es wird trainiert, das nächste Wort oder die nächste Wortfolge im Text vorherzusagen: Das Modell passt dann seine Parameter an, um seine Vorhersagen auf der Grundlage der Trainingsdaten zu verbessern.

Sobald das Modell trainiert ist, kann es neuen Text als Antwort auf eine Eingabeaufforderung erzeugen. Dazu wird die Aufforderung als Eingabe in das Modell eingegeben, das dann seine gelernten Muster und Beziehungen in der Sprache nutzt, um eine Antwort zu generieren.

Vorteile 

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie große Sprachmodelle von der Unternehmens-IT genutzt werden können: 

  1. Kundenservice: Große Sprachmodelle können verwendet werden, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu betreiben, die den Kunden bei ihren Anfragen und Problemen helfen können: Diese Chatbots können den Kunden in natürlicher Sprache antworten und so schnelle und effiziente Unterstützung bieten.
  2. Stimmungsanalyse: Solche Modelle können auch zur Analyse von Kundenfeedback und -rezensionen verwendet werden, um die Stimmung zu ermitteln und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Dies kann dazu beitragen, Kunden besser zu verstehen und sowohl Produkte als auch Dienstleistungen zu verbessern.
  3. Übersetzung: Große Sprachmodelle sind sehr nützlich, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Übersetzungsdiensten zu verbessern. Sie können anhand großer Mengen mehrsprachiger Daten trainiert werden, um hochwertige Übersetzungen in Echtzeit zu liefern.
  4. Generierung von Inhalten: Große Sprachmodelle können problemlos hochwertige Inhalte generieren, z. B. Produktbeschreibungen, Beiträge auf blog und Aktualisierungen in sozialen Medien. Dies kann den Teams für die Erstellung von Inhalten Zeit und Ressourcen sparen und dazu beitragen, die Konsistenz und Qualität der Inhalte zu verbessern.

Risiken

Große Sprachmodelle bergen auch einige Risiken, die es zu berücksichtigen gilt.

Sie können in den Trainingsdaten vorhandene Vorurteile erlernen und beibehalten, was zu diskriminierenden oder ungerechten Ergebnissen führen kann.

Sie können zu falschen oder irreführenden Informationen führen, was negative Folgen haben kann, insbesondere bei Nachrichten oder gesundheitsbezogenen Informationen.

Außerdem müssen für große Sprachmodelle große Datenmengen trainiert werden, die persönliche und sensible Informationen enthalten können: Es besteht die Gefahr, dass diese Daten kompromittiert werden, was zu Datenschutzverletzungen und anderen Sicherheitsproblemen führen kann.

Große Sprachmodelle & Unternehmens-IT

Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden große Sprachmodelle für die Unternehmens-IT immer wichtiger.

Schauen wir uns genauer an, wie Geschäftsprozesse immer häufiger die Fähigkeiten von AI nutzen.

große Sprachmodelle

Einige Beispiele und Anwendungsfälle

Was sind zunächst einige bekannte Beispiele für AI Technologien, die sich auf große Sprachmodelle stützen?

Microsoft 365 Copilot kombiniert die Leistung großer Sprachmodelle mit Ihren Daten im Microsoft Graph und den Microsoft 365-Apps, um sicherzustellen, dass Ihre Worte zu Ihrem stärksten Kapital werden, um großartige Ergebnisse zu erzielen.

Adobe hat auch die erste Version seiner eigenen generativen AI für die Bilderzeugung auf den Markt gebracht, indem es sein Firefly-System auf der Grundlage von von Menschen erzeugten Bildern trainiert.

Zu den am häufigsten verwendeten LLMs gehören Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla und BERT.

microsoft copilot

Geschäftliche Nutzung

Durch die Nutzung der Vorteile von LLMs können Unternehmen auf einfache Weise Verfahren automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern sowie vorteilhafte Informationen aufdecken, die folglich zu erhöhter Produktivität und Wettbewerbsvorteilen führen.

Große Sprachmodelle haben in letzter Zeit einen starken Anstieg der Nutzung und der Sichtbarkeit erfahren, aber sie sind eigentlich schon seit mehreren Jahren im Technologiesektor präsent.

Bewährte Praktiken zur Umsetzung von LLMs

Hier sind einige besonders nützliche Schritte, die Unternehmen befolgen können, um ihre Reise mit KI Modelle zu beginnen:

  1. Wählen Sie das richtige Modell: Es ist wichtig, ein LLM auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse auszuwählen und dabei die Komplexität der Aufgabe, die Modellkapazitäten und die Ressourcenanforderungen zu berücksichtigen.
  2. Bereiten Sie die Daten vor und nehmen Sie die Feinabstimmung vor: Sammeln Sie die richtigen Daten, um Ihr Modell zu kalibrieren, und überprüfen Sie, ob seine Paradigmen auf Ihr Unternehmen anwendbar sind und ob die Ergebnisse für den jeweiligen Bereich relevant sind.
  3. Planen Sie eine Integration mit bereits bestehenden Systemen: Implementieren Sie die Integration des ausgewählten LLM in Ihre bestehenden Prozesse und Infrastruktur, um minimale Unterbrechungen zu gewährleisten.
  4. Seien Sie achtsam: Scheuen Sie sich nicht, ethische und datenschutzrechtliche Bedenken im Zusammenhang mit dem Einsatz von AI anzusprechen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenschutzgesetze einhalten und künstliche Intelligenz auf ethische Weise nutzen.

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