{"id":687,"date":"2024-07-30T10:12:03","date_gmt":"2024-07-30T10:12:03","guid":{"rendered":"https:\/\/martinloetscher.ch\/?p=687"},"modified":"2024-07-30T10:12:06","modified_gmt":"2024-07-30T10:12:06","slug":"die-funktionsweise-und-anwendungsbereiche-von-llms-large-language-models-verstehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/martinloetscher.ch\/de\/comprendre-les-modeles-de-langage-naturel-llms-fonctionnement-et-applications\/","title":{"rendered":"Natursprachmodelle (LLMs) verstehen: Funktionsweise und Anwendungsbereiche"},"content":{"rendered":"

Modelle f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprache, bekannt als Large Language Models (LLMs), haben mit dem Aufschwung der k\u00fcnstlichen Intelligenz an Popularit\u00e4t gewonnen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, menschlichen Text mit erstaunlicher Genauigkeit zu verstehen und zu generieren. Dieser Artikel befasst sich damit, was LLMs sind, wie sie funktionieren und welche Hauptanwendungsbereiche sie haben.<\/p>\n\n\n\n

Was ist ein Modell der nat\u00fcrlichen Sprache?<\/h2>\n\n\n\n

LLMs sind Deep-Learning-Modelle, die fortschrittliche neuronale Netze zur Verarbeitung und Generierung nat\u00fcrlicher Sprache nutzen. Sie werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, wodurch sie Texte mit einem hohen Ma\u00df an Koh\u00e4renz und Relevanz verstehen und erstellen k\u00f6nnen. Die g\u00e4ngigste zugrunde liegende Architektur ist der Transformer, der aus Encodern und Decodern mit Auto-Attention-F\u00e4higkeiten besteht und sich von rekurrente neuronale Netze<\/a> (RNNs), indem ganze Textsequenzen parallel verarbeitet werden, was die Effizienz des Trainings verbessert.<\/p>\n\n\n\n

Architektur von LLMs<\/h2>\n\n\n\n

Die Architektur von Transformern erm\u00f6glicht die Erstellung extrem gro\u00dfer Modelle, oft mit Milliarden von Parametern. Diese Modelle verwenden mehrdimensionale Vektoren, sogenannte \u00abWord Embeddings\u00bb, um W\u00f6rter darzustellen. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen numerischen Darstellungen sorgen Wort-Embeddings daf\u00fcr, dass W\u00f6rter mit \u00e4hnlicher Bedeutung im Vektorraum nahe beieinander liegen, was das kontextuelle Verst\u00e4ndnis erleichtert.<\/p>\n\n\n\n

Funktionsweise von LLMs<\/h2>\n\n\n\n

Die Funktionsweise von LLMs l\u00e4sst sich in drei Hauptschritte unterteilen: Kodierung, Verarbeitung und Dekodierung.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Kodierung<\/strong> : Der Eingabetext wird mithilfe des Encoders in digitale Darstellungen umgewandelt. Dieser Prozess erm\u00f6glicht es dem Modell, den Kontext und die Bedeutung von W\u00f6rtern und S\u00e4tzen zu erfassen.<\/li>\n\n\n\n
  2. Behandlung<\/strong> : Mithilfe von Auto-Attention erkennt das Modell die Beziehungen und Abh\u00e4ngigkeiten zwischen verschiedenen Textteilen. Dieser Schritt ist entscheidend f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis von Nuancen und komplexen Zusammenh\u00e4ngen.<\/li>\n\n\n\n
  3. Entschl\u00fcsselung<\/strong> : Der Decoder nutzt die verarbeiteten Darstellungen, um den Ausgabetext zu generieren. In diesem Schritt werden die w\u00e4hrend des Trainings erworbenen Kenntnisse angewendet, um koh\u00e4rente und kontextgerechte Antworten zu erzeugen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Training von LLMs<\/h2>\n\n\n\n

    LLMs werden mit gro\u00dfen Datenkorpora trainiert, wobei die Parameterwerte iterativ angepasst werden, um das n\u00e4chste Wort oder Token in einer Sequenz korrekt vorherzusagen. Dieser als \u201eselbstlernend\u201c bezeichnete Prozess nutzt Techniken wie die R\u00fcckpropagation, um die Modellparameter zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

    Nach dem anf\u00e4nglichen Training k\u00f6nnen LLMs mithilfe von Techniken wie Zero-Shot, Few-Shot und Fine-Tuning an bestimmte Aufgaben angepasst werden:<\/p>\n\n\n\n