Große Sprachmodelle im Unternehmen

Große Sprachmodelle (LLMs ) sind eine Art von Modellen der künstlichen Intelligenz, die für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt wurden.

Sie werden auf große Mengen von Textdaten trainiert, um menschenähnliche Antworten oder Ausgaben zu verstehen und zu erzeugen.

In diesem Artikel finden Sie einige aufschlussreiche Informationen über LLMs, was sie sind, warum sie so beliebt sind und wie sie von Unternehmen eingesetzt werden können.

TL;DR

• Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Art von Modellen der künstlichen Intelligenz, die für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurden.
• Diese Modelle verwenden komplexe Algorithmen und neuronale Netze, um relevante und kohärente Antworten zu erzeugen.
• Zu den beliebtesten großen Sprachmodellen gehören OpenAIs GPT wie GPT-2, GPT-3 und GPT-4, BERT und T5.
• Unternehmen können unter API ein Modell aufrufen, das als Dienst angeboten wird: Verschiedene Unternehmen stellen öffentliche APIs zur Verfügung, über die die Benutzer eine einfache Verbindung zu einer Software herstellen können. 
• Alternativ können diese Modelle auch auf Servern betrieben werden, die sich im Besitz eines Unternehmens befinden.
• TextCortex ist der umfassende KI-Begleiter, den Unternehmen einsetzen können. Es enthält einen anpassbaren KI-Assistenten namens ZenoChat, der qualitativ hochwertige Ausgaben in mehr als 25 Sprachen auf mehr als 40.000 Plattformen generieren kann.
  

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Deep-Learning-Algorithmen, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.

Wie funktionieren sie?

Diese Modelle verwenden komplexe Algorithmen und neuronale Netze, um den Kontext, die Semantik und die Syntax des eingegebenen Textes zu verstehen und relevante und kohärente Antworten zu generieren.
Der primäre Mechanismus hinter großen Sprachmodellen ist Deep Learning, insbesondere die Verwendung von Transformatoren, die bei NLP bemerkenswerte Erfolge gezeigt haben. 

Beliebte LLMs

Zu den populärsten großen Sprachmodellen gehören die GPT-Reihe (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI, z. B. GPT-2, GPT-3 und GPT-4, sowie die BERT-Reihe (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und die T5-Reihe (Text-to-Text Transfer Transformer) von Google.

Sie alle sind immer ausgefeilter und leistungsfähiger geworden, wobei neuere Iterationen wie GPT-3 und GPT-4 mit höherer Genauigkeit, flüssigerem Sprachfluss und besserem Kontextverständnis aufwarten.

Fähigkeiten

Diese Modelle sind in der Lage, verschiedene Aufgaben zu erfüllen, z. B. Fragen zu beantworten, Texte zusammenzufassen, zu übersetzen, Stimmungen zu analysieren und sogar eigene Inhalte wie Geschichten, Gedichte oder Artikel zu erstellen.

Die Rolle der LLMs im Unternehmen

Nachdem Sie nun ein besseres Verständnis dafür gewonnen haben, was LLMs sind, lassen Sie uns einen Blick auf die Rolle werfen, die sie in Unternehmen spielen.

Nutzung von APIs

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ein LLM im Unternehmen über die einfache Webschnittstelle hinaus zu nutzen.

Sie können unter API ein Modell aufrufen, das als Dienst angeboten wird: Verschiedene Unternehmen stellen öffentliche APIs zur Verfügung, über die Benutzer leicht eine Verbindung zu einer Software herstellen können. Dieser Prozess bringt mehrere Vorteile mit sich, darunter eine höhere Komplexität und Geschwindigkeit.

Betrieb eines Open-Source-Modells

Sie können auch ein Open-Source-Modell herunterladen und in einer Umgebung verwenden, die Sie selbst verwalten.

Dies könnte die perfekte Lösung für bestimmte Unternehmen oder Anwendungsfälle sein. Diese Modelle können auf Servern betrieben werden, die sich im Besitz eines Unternehmens befinden, oder in einem vom Unternehmen verwalteten Cloud-Computing-System.

Gegenleistungen

Natürlich sollten die Unternehmen die mit LLM verbundenen Nachteile berücksichtigen und Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um einige der mit ihrer Verwendung verbundenen potenziellen Gefahren zu verringern:

• ‍Komplexität - Die Einrichtung und Pflege eines LLM ist sehr komplex. Unternehmen sollten stets prüfen, ob sie über die Fachkenntnisse und Kapazitäten der Mitarbeiter in den Bereichen Datenwissenschaft und Technik verfügen, um ein LLM einzurichten und zu betreuen. ‍
• Vertraulichkeit - Bei der Verwendung von LLMs ist es wichtig zu bedenken, dass sie Text auf der Grundlage von Eingaben verarbeiten und erzeugen können, die sensible oder vertrauliche Informationen enthalten können. Dies bedeutet, dass vertrauliche Daten sicher aufbewahrt werden müssen und während der Interaktion mit LLMs nicht offengelegt werden dürfen, sowohl für einzelne Nutzer als auch bei der Integration in andere Prozesse.
• ‍Datenschutz - Obwohl LLMs die Daten, die sie für das Training oder zukünftige Interaktionen verwenden, nicht explizit speichern oder weitergeben, besteht immer noch das Risiko eines unbeabsichtigten Informationsverlusts oder einer Verletzung der Privatsphäre, insbesondere wenn es sich um persönliche oder sensible Informationen handelt. Wenn ein Dienst wie ChatGPT regelmäßig auf Benutzerinteraktionen trainiert wird, können andere Benutzer möglicherweise herausfinden, dass sensible Daten irgendwann an den Dienst gesendet wurden, oder den Dienst sogar dazu bringen, sie zu erzeugen.
• ‍RegulatoryCompliance - Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der GDPR und anderer EU-Gesetze ist bei der Verwendung von LLMs in Geschäftsanwendungen unerlässlich, da die Nichteinhaltung zu hohen Geldstrafen, rechtlichen Konsequenzen und Rufschädigung führen kann.

Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Verwendung von LLMs durch Ihr Unternehmen ethischen Standards entspricht und nicht zur Produktion von schädlichem Material führt. Dies zu gewährleisten, ist ein Muss für jedes Unternehmen.

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