Large Language Models (LLMs) sind eine Kategorie von Foundation Models, die auf immensen Datenmengen trainiert wurden und daher in der Lage sind, natürliche Sprache und andere Arten von Inhalten zu verstehen und zu generieren, um eine breite Palette von Aufgaben zu erfüllen.
LLMs sind dank der Rolle, die sie dabei gespielt haben, generative KI in den Vordergrund des öffentlichen Interesses zu rücken, zu einem Begriff geworden. Sie sind auch der Punkt, auf den sich Unternehmen konzentrieren, um künstliche Intelligenz in zahlreichen Geschäftsfunktionen und Anwendungsfällen einzusetzen.
Außerhalb des Unternehmenskontexts mag es den Anschein haben, dass LLMs zusammen mit neuen Entwicklungen in der generativen KI aus heiterem Himmel aufgetaucht sind. Viele Unternehmen, darunter auch IBM, haben jedoch Jahre damit verbracht, LLMs auf verschiedenen Ebenen zu implementieren, um ihre Fähigkeiten zum (Verständnis natürlicher Sprache NLU) und zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zu verbessern. Dies geschah parallel zu Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens, der Modelle des maschinellen Lernens, der Algorithmen, der neuronalen Netze und der Transformer-Modelle, die die Architektur für diese KI-Systeme bereitstellen.
LLMs sind eine Klasse von Foundation Models, die auf enormen Datenmengen trainiert werden, um die grundlegenden Fähigkeiten zur Verfügung zu stellen, die zur Steuerung verschiedener Anwendungsfälle und Anwendungen sowie zur Lösung einer Vielzahl von Aufgaben erforderlich sind. Dies steht in krassem Gegensatz zu der Idee, domänenspezifische Modelle für jeden dieser Anwendungsfälle einzeln zu erstellen und zu trainieren, was unter vielen Kriterien (vor allem Kosten und Infrastruktur) unerschwinglich ist, Synergien unterdrückt und sogar zu einer schlechteren Leistung führen kann.
LLMs stellen einen bedeutenden Durchbruch in NLP und künstlicher Intelligenz dar und sind über Schnittstellen wie Open AIs Chat GPT-3 und GPT-4, die von Microsoft unterstützt werden, für die Öffentlichkeit leicht zugänglich. Weitere Beispiele sind die Llama-Modelle von Meta und die bidirektionalen Encoder-Darstellungen von Transformatoren (BERT/RoBERTa) und PaLM-Modelle von Google. IBM hat kürzlich auch seine Granite-Modellreihe auf watsonx.ai veröffentlicht, Dies ist zum generativen KI-Rückgrat für andere IBM-Produkte wie watsonx Assistant und watsonx Orchestrate geworden.
Kurz gesagt, LLMs sind so konzipiert, dass sie Text wie ein Mensch verstehen und generieren können, zusätzlich zu anderen Formen von Inhalten, basierend auf der riesigen Menge an Daten, die für ihr Training verwendet werden. Sie sind in der Lage, aus dem Kontext zu schließen, kohärente und kontextbezogene Antworten zu geben, in andere Sprachen als Englisch zu übersetzen, Texte zusammenzufassen, Fragen zu beantworten (allgemeine Konversation und häufig gestellte Fragen) und sogar bei kreativen Schreib- oder Codegenerierungsaufgaben zu helfen.
Sie sind in der Lage, dies dank Milliarden von Parametern zu tun, die es ihnen ermöglichen, komplizierte Muster in der Sprache zu erfassen und eine Vielzahl von sprachbezogenen Aufgaben auszuführen. LLMs revolutionieren Anwendungen in verschiedenen Bereichen, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur Inhaltserstellung, Forschungsunterstützung und Sprachübersetzung.
Da sie sich ständig weiterentwickeln und verbessern, sind LLMs in der Lage, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und auf Informationen zugreifen, neu zu gestalten, was sie zu einem zentralen Bestandteil der modernen digitalen Landschaft macht.
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LLMs arbeiten mit Deep Learning-Techniken und großen Mengen an Textdaten. Diese Modelle basieren in der Regel auf einer Transformer-Architektur, wie dem generativen Pre-Trained Transformer, der sich hervorragend für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Texteingaben eignet. LLMs bestehen aus mehreren Schichten neuronaler Netze, deren Parameter während des Trainings fein abgestimmt werden können. Diese werden durch zahlreiche Schichten, den so genannten Aufmerksamkeitsmechanismus, der sich auf bestimmte Teile von Datensätzen konzentriert, weiter verbessert.
Während des Trainingsprozesses lernen diese Modelle, das nächste Wort in einem Satz auf der Grundlage des durch die vorangegangenen Wörter gegebenen Kontexts vorherzusagen. Dies geschieht, indem das Modell der Wiederholung von Wörtern, die in kleinere Zeichenfolgen zerlegt wurden, eine Wahrscheinlichkeitsbewertung zuweist. Diese Tokens werden dann in Einbettungen umgewandelt, die numerische Repräsentationen dieses Kontextes sind.
Um die Genauigkeit zu gewährleisten, wird das LLM auf einem riesigen Textkorpus (mehrere Milliarden Seiten) trainiert, so dass es Grammatik, Semantik und konzeptuelle Beziehungen durch Zero-Shot und selbstüberwachtes Lernen erlernen kann. Sobald sie mit diesen Trainingsdaten trainiert sind, können LLMs Text generieren, indem sie das nächste Wort auf der Grundlage der empfangenen Eingaben selbständig vorhersagen und dabei auf die erworbenen Muster und das Wissen zurückgreifen. Das Ergebnis ist eine kohärente und kontextbezogene Sprachgenerierung, die für eine Vielzahl von NLU- und Content-Generierungsaufgaben genutzt werden kann.
Die Modellleistung kann auch durch Prompt-Engineering, Prompt-Tuning, Feinabstimmung und andere Taktiken wie Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) gesteigert werden, um Verzerrungen, Hassreden und sachlich falsche Antworten, die als „Halluzinationen“ bekannt sind, zu beseitigen, die oft unerwünschte Nebenprodukte des Trainings mit so vielen unstrukturierten Daten sind. Dies ist einer der wichtigsten Aspekte, um sicherzustellen, dass LLMs für Unternehmen einsatzbereit sind und Organisationen nicht unerwünschten Haftungsrisiken aussetzen oder ihren Ruf schädigen.
LLMs definieren eine wachsende Zahl von Geschäftsprozessen neu und haben ihre Vielseitigkeit in einer Vielzahl von Anwendungsfällen und Aufgaben in verschiedenen Branchen bewiesen. Sie erweitern die Konversations-KI in Chatbots und virtuellen Assistenten (wie IBM watsonx Assistant und Googles BARD), um die Interaktionen zu verbessern, die eine hervorragende Kundenbetreuung ausmachen, und kontextbezogene Antworten bereitzustellen, die Interaktionen mit menschlichen Agenten nachahmen.
LLMs zeichnen sich auch durch die Erstellung von Inhalten aus, indem sie die Erstellung von Inhalten für Blogartikel, Marketing- oder Vertriebsmaterialien und andere Schreibaufgaben automatisieren. In Forschung und Lehre helfen sie bei der Zusammenfassung und Extraktion von Informationen aus großen Datenbeständen und beschleunigen die Wissensentdeckung. LLMs spielen auch eine wichtige Rolle bei der Sprachübersetzung, indem sie Sprachbarrieren abbauen, und genaue und kontextuell relevante Übersetzungen liefern. Sie können sogar verwendet werden, um Code zu schreiben oder zwischen Programmiersprachen zu „übersetzen“.
Darüber hinaus tragen sie zur Barrierefreiheit bei, indem sie Menschen mit Behinderungen unterstützen, z. B. durch Text-to-Speech-Anwendungen und die Erstellung von Inhalten in barrierefreien Formaten. Vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen verändern LLMs Branchen, indem sie Prozesse rationalisieren, die Customer Experience verbessern und eine effizientere und datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.
Am spannendsten ist, dass all diese Funktionen leicht zugänglich sind, in einigen Fällen buchstäblich eine API-Integration entfernt.
Hier ist eine Liste einiger der wichtigsten Bereiche, in denen LLMs Unternehmen zugute kommen:
Texterstellung: Fähigkeiten zur Spracherstellung, wie z. B. das Schreiben von E-Mails, Blogbeiträgen oder anderen mittel- bis langformatigen Inhalten als Reaktion auf Aufforderungen, die verfeinert und ausgefeilt werden können. Ein hervorragendes Beispiel ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Inhaltszusammenfassung: Fassen Sie lange Artikel, Nachrichten, Forschungsberichte, Unternehmensdokumentationen und sogar Kundenhistorien in ausführlichen Texten zusammen, deren Länge auf das Ausgabeformat zugeschnitten ist.
KI-Assistenten: Chatbots, die Kundenanfragen beantworten, Backend-Aufgaben ausführen und detaillierte Informationen in natürlicher Sprache als Teil einer integrierten Self-Service-Kundenbetreuungslösung bereitstellen.
Code-Generierung: unterstützt Entwickler bei der Erstellung von Anwendungen, bei der Suche nach Fehlern im Code und bei der Aufdeckung von Sicherheitsproblemen in verschiedenen Programmiersprachen, sogar bei der „Übersetzung“ zwischen diesen Sprachen.
Stimmungsanalyse: Analysieren Sie Texte, um den Tonfall des Kunden zu bestimmen, um Kundenfeedback im großem Maßstab zu verstehen und das Reputationsmanagement der Marke zu unterstützen.
Sprachübersetzung: Bietet eine breitere Abdeckung für Unternehmen in verschiedenen Sprachen und Regionen mit fließenden Übersetzungen und mehrsprachigen Funktionen.
LLMs werden sich auf alle Branchen auswirken, von der Finanz- und Versicherungsbranche über das Personalwesen bis hin zum Gesundheitswesen und darüber hinaus, indem sie den Self-Service von Kunden automatisieren, die Reaktionszeiten bei einer zunehmenden Zahl von Aufgaben beschleunigen sowie eine höhere Genauigkeit, eine verbesserte Routenführung und eine intelligente Erfassung von Zusammenhängen ermöglichen.
Unternehmen benötigen ein solides Fundament an Governance-Praktiken, um das Potenzial von KI-Modellen zur Revolutionierung ihrer Geschäftsabläufe nutzen zu können. Dies bedeutet, dass der Zugang zu KI-Tools und -Technologie vertrauenswürdig, transparent, verantwortungsvoll und sicher ist. KI-Governance und Rückverfolgbarkeit sind ebenfalls grundlegende Aspekte der Lösungen, die IBM seinen Kunden anbietet, damit Aktivitäten, die mit KI zu tun haben, verwaltet und überwacht werden, um die Rückverfolgung von Herkunft, Daten und Modellen auf eine Art und Weise zu ermöglichen, die stets überprüfbar und nachvollziehbar ist.
Trainiert mit unternehmensorientierten Datensätzen, die direkt von IBM kuratiert wurden, um die Risiken zu mindern, die mit generativer KI einhergehen, sodass Modelle verantwortungsvoll bereitgestellt werden und nur minimale Eingaben erfordern, um sicherzustellen, dass sie für den Kunden bereit sind.
Watsonx.ai bietet Zugang zu Open-Source-Modellen von Hugging Face, zu Modellen von Drittanbietern sowie zu IBMs Familie von vortrainierten Modellen. Die Granite-Modellreihe beispielsweise nutzt eine Decoder-Architektur, um eine Vielzahl von generativen KI-Aufgaben zu unterstützen, die auf Anwendungsfälle in Unternehmen ausgerichtet sind.
Bieten Sie Kunden bei jeder Interaktion, Call-Center-Agenten, die Hilfe benötigen, und sogar Mitarbeitern, die Informationen benötigen, außergewöhnliche Erfahrungen. Skalieren Sie Antworten in natürlicher Sprache, die auf Unternehmensinhalten basieren, um ergebnisorientierte Interaktionen und schnelle, präzise Antworten zu ermöglichen.
Automatisieren Sie Aufgaben und vereinfachen Sie komplexe Prozesse, damit sich Ihre Mitarbeiter auf hochwertigere, strategische Aufgaben konzentrieren können – und das alles über eine dialogorientierte Oberfläche, die die Produktivität Ihrer Mitarbeiter mit einer Reihe von Automatisierungen und KI-Tools steigert.
Manchmal besteht das Problem bei KI und Automatisierung darin, dass sie zu arbeitsintensiv sind. Aber das ändert sich dank vortrainierter Open-Source-Foundation-Models.
Die von IBM Research entwickelten Granite-Modelle verwenden eine „Decoder“-Architektur, die den heutigen großen Sprachmodellen die Fähigkeit verleiht, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen.
Unsere datengestützte Forschung zeigt auf, wie Unternehmen Chancen auf dem sich entwickelnden, expandierenden Gebiet der generativen KI erkennen und nutzen können.
Angetrieben von unserem großen Language Model IBM Granite und unserer Enterprise Search Engine Watson Discovery ist die Konversationssuche darauf ausgelegt, konversationelle Antworten zu skalieren, die auf Geschäftsinhalten basieren.
Während die unternehmensweite Einführung generativer KI nach wie vor eine Herausforderung darstellt, können Unternehmen, die diese Technologien erfolgreich implementieren, erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen.
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