Large Language Model (LLM)
Ein großes Sprachmodell ist ein KI-Modell, das auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache basiert.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Missbrauch für die Erstellung von Fehlinformationen
- Abhängigkeit von der Technologie
- Mangelnde Transparenz in den Entscheidungsprozessen
- Regelmäßige Modellüberprüfung
- Einsatz von Transferlernen
- Dokumentation der Ergebnisse
I/O & Ressourcen
- Trainingsdaten
- Modellarchitektur
- Hyperparameter
- Vorhersagen
- Generierte Texte
- Analysen
Beschreibung
Große Sprachmodelle nutzen tiefes Lernen, um aus umfangreichen Textdaten zu lernen und menschenähnliche Texte zu erzeugen. Sie sind in der Lage, Kontexte zu verstehen und relevante Antworten zu generieren, was sie in vielen Anwendungen nützlich macht.
✔Vorteile
- Erhöhte Effizienz bei der Texterstellung
- Verbesserte Benutzerinteraktion
- Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten
✖Limitationen
- Kann Vorurteile aus den Trainingsdaten übernehmen
- Benötigt große Datenmengen für effektives Training
- Kann in bestimmten Kontexten ungenaue Antworten liefern
Trade-offs
Metriken
- Genauigkeit
Der Prozentsatz der korrekten Vorhersagen des Modells.
- Verarbeitungszeit
Die Zeit, die das Modell benötigt, um eine Antwort zu generieren.
- Benutzerzufriedenheit
Das Maß an Zufriedenheit der Benutzer mit den generierten Ergebnissen.
Beispiele & Implementierungen
GPT-3 von OpenAI
Ein leistungsstarkes Sprachmodell, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren und in verschiedenen Anwendungen eingesetzt wird.
BERT von Google
Ein Modell, das für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt wurde, einschließlich Textklassifikation und Fragebeantwortung.
T5 von Google
Ein Modell, das Text in verschiedene Formate umwandeln kann, einschließlich Übersetzung und Zusammenfassung.
Implementierungsschritte
Daten sammeln und aufbereiten
Modellarchitektur auswählen
Modell trainieren und evaluieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unzureichende Dokumentation
- Veraltete Trainingsdaten
- Mangelnde Wartung des Modells
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Verwendung des Modells zur Erstellung von Fake News
- Missbrauch von Benutzerdaten ohne Zustimmung
- Unzureichende Überprüfung der generierten Inhalte
Typische Fallen
- Annahme, dass das Modell immer korrekt ist
- Vernachlässigung der ethischen Implikationen
- Übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Systemen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
- • Technologische Infrastruktur
- • Verfügbarkeit von Fachkräften