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Unter der Haube der KI: Large Language Models (LLMs)

Künstliche Intelligenz gehört mittlerweile zum Alltag vieler Berufsgruppen. In der Industrie, in der Medienwelt, ja sogar in der Medizin übernimmt die KI immer mehr, teilweise sogar recht anspruchsvolle Aufgaben. Klar ist auch: KI ist gekommen um zu bleiben! Viele beschäftigen sich also mit künstlicher Intelligenz und wissen doch nicht, wie das alles "unter der Haube" funktioniert. Was sind z.B. "Large Language Models", wie funktionieren die und wie sind sie zu dem geworden, was sie heute sind? Das wollen wir in nachfolgendem Artikel ein wenig beleuchten.

Large Language Models (LLMs) sind eine der faszinierendsten und einflussreichsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz der letzten Jahre. Um ihre Funktionsweise und Entwicklung zu verstehen, müssen wir tief in die Welt des maschinellen Lernens, der Neuronalen Netze und der natürlichen Sprachverarbeitung eintauchen.

Welche Modelle gerade am Start sind und wozu sie taugen, kann man unter Chat with Large Language Models ganz gut nachvollziehen. Man kann sogar mehrere LLMs gegeneinander antreten lassen!

Grundlagen:

LLMs sind im Wesentlichen sehr große neuronale Netzwerke, die darauf trainiert sind, Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf der Transformers-Architektur, die bereits 2017 von Forschern bei Google eingeführt wurde. Und die hat die Verarbeitung sequentieller Daten wie etwa Textinformationen geradezu revolutioniert. Im Gegensatz zu früheren Modellen wie RNNs (Recurrent Neural Networks) oder LSTMs (Long Short-Term Memory) können Transformers parallele Verarbeitung nutzen und sind daher wesentlich effizienter zu trainieren. Die elementaren Kernelemente der Transformers sind:

1. Self-Attention: Ermöglicht dem Modell, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz zu verstehen.
2. Multi-Head Attention: Erlaubt dem Modell, verschiedene Aspekte der Eingabe gleichzeitig zu betrachten.
3. Positional Encoding: Gibt dem Modell Informationen über die Position der Wörter im Satz.

Training:

LLMs werden auf riesigen Textdatenmengen trainiert, oft Hunderte von Gigabytes oder sogar Terabytes. Das Training erfolgt in der Regel unüberwacht, was bedeutet, dass das Modell lernt, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen, basierend auf dem vorherigen Kontext.

Skalierung:

Ein Schlüsselfaktor für den Erfolg von LLMs ist ihre schiere, unfassbare Größe. Modelle wie GPT-3 haben Hunderte von Milliarden Parameter - und das ist noch längst nicht das Ende der Fahnenstange, wie andere bzw. neuere Modelle zeigen. GPT-3.5 (die Basis für ChatGPT) hatte vermutlich um die 350 Milliarden Parameter. Die genaue Anzahl der Parameter für GPT-4 wurde von OpenAI gar nicht erst offiziell bekannt gegeben. Es gibt daher keine bestätigte Information zur exakten Parameterzahl. Spekulationen in der KI-Community gehen jedoch davon aus, dass GPT-4 möglicherweise zwischen 100 Billionen und 1 Trillion (1.000 Billionen) Parameter haben könnte. Diese Schätzungen basieren auf Vergleichen mit früheren Modellen und der beobachteten Leistungssteigerung.

Diese massive Skalierung ermöglicht es den Modellen, immer komplexere Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erfassen.

Dennoch ist es wichtig zu wissen, dass die Anzahl der Parameter allein nicht unbedingt die Leistungsfähigkeit oder Qualität eines KI-Modells bestimmt. Andere Faktoren wie die Qualität der Trainingsdaten, die Architektur des Modells und die Trainingsmethoden spielen ebenfalls eine maßgebliche Rolle.

Technische Details der Implementierung:

Und wie funktionieren diese Algorithmen und Parameter? Ist das der sprichwörtliche "Geist in der Maschine" oder gibt es da noch mehr? Wie müssen wir uns Eingabe und Ausgabe, Aufgabe und Lösung vorstellen? Eigentlich ist alles ganz einfach:

1. Tokenisierung: LLMs arbeiten nicht direkt mit Wörtern, sondern mit "Tokens". Ein Token kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Die Tokenisierung ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt.
2. Embedding: Jedes Token wird in einen hochdimensionalen Vektorraum projiziert. Diese Embeddings erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern.
3. Attention Mechanism: Der Kern der Transformers-Architektur. Er ermöglicht es dem Modell, die Relevanz verschiedener Teile der Eingabe für jeden Teil der Ausgabe zu gewichten.
4. Feed-Forward Networks: Zwischen den Attention-Layern befinden sich vollständig verbundene neuronale Netze, die komplexe Transformationen der Daten ermöglichen.
5. Layer Normalization: Hilft bei der Stabilisierung des Trainings durch Normalisierung der Aktivierungen in jedem Layer.

Evaluierung und Benchmarking:

Entwicklung:

Das ganze ging natürlich nicht von Heute auf Morgen. Die Entwicklung von LLMs kann in mehrere Phasen unterteilt werden:

1. Frühe Phase (vor 2017): Fokus auf RNNs und LSTMs für Sprachmodellierung.
2. Transformers-Ära (ab 2017): Einführung der Transformers-Architektur.
3. Skalierungsphase (ab 2018): Modelle wie BERT und GPT zeigen, dass größere Modelle bessere Ergebnisse liefern.
4. Gegenwart: Fokus auf effizienteres Training, ethische Überlegungen und Anwendungen in verschiedenen Domänen.

Funktionsweise:

Wenn ein LLM eine Eingabe erhält, verarbeitet es diese durch mehrere Schichten seiner neuronalen Architektur. Jede Schicht extrahiert und verarbeitet verschiedene Aspekte der Sprache, von einfachen Wortassoziationen bis hin zu komplexen kontextuellen Bedeutungen.

Fähigkeiten:

Viele Nutzer von KI-Tools sind begeistert vom Tempo und von der Präzision, mit der Sprachmodelle auf Eingaben reagieren. Dabei können moderne LLMs nicht nur Text ausgeben, sondern eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen:

• Textgenerierung
• Übersetzung
• Zusammenfassung
• Frage-Antwort-Systeme
• Sentimentanalyse
• Code-Generierung

Herausforderungen:

Natürlich ist nicht alles Gold was glänzt. Insbesondere mit der rasanten Verbreitung und Nutzung und trotz der beeindruckenden Fähigkeiten von KI-Tools stehen LLMs vor mehreren Herausforderungen:

• Extrem hohe Rechenkosten für Training und Betrieb, die Betriebskosten von OpenAI belaufen sich beispielsweise auf 300.000 Dollar - pro Tag, wohlgemerkt.
• Halluzinationen: Modelle können manchmal falsche oder irreführende Informationen generieren. Hinzu kommen potenzielle Verzerrungen in den Trainingsdaten - und damit zu ungewollten oder falschen Ausgaben
  
• Mangel an echtem Verständnis: LLMs können oft überzeugende Texte produzieren, ohne die zugrunde liegende Bedeutung wirklich zu "verstehen".
• Ethische Bedenken bezüglich des Datenschutzes und der möglichen Verbreitung von Fehlinformationen.
• Schwierigkeiten bei der Interpretation und Erklärung der Entscheidungsprozesse des Modells (Black-Box-Problem).

Fortgeschrittene Techniken:

Um einige dieser Herausforderungen anzugehen, wurden verschiedene fortgeschrittene Techniken entwickelt:

1. Few-Shot Learning: Ermöglicht es dem Modell, neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen zu lernen.
2. Prompt Engineering: Optimierung der Eingabeaufforderungen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
3. Fine-Tuning: Anpassung vortrainierter Modelle an spezifische Aufgaben oder Domänen.
4. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Nutzung menschlichen Feedbacks zur Verbesserung der Modellausgaben.

Architekturvarianten:

Neben der ursprünglichen Transformers-Architektur wurden daher verschiedene Varianten entwickelt, um die Verarbeitungsmöglichkeiten zu erweitern und Ergebnisse zu verbessern:

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Fokussiert auf das Verständnis von Kontext in beide Richtungen.
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer): Spezialisiert auf die Generierung von Text.
3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Behandelt alle NLP-Aufgaben als Text-zu-Text-Probleme.

Zudem zielen neuere Entwicklungen darauf ab, LLMs mit anderen Modalitäten zu kombinieren, wie etwa

• Vision-Language Models: Kombinieren Bild- und Textverständnis.
• Audio-Language Models: Integrieren Sprach- und Textverarbeitung.

Effizienzsteigerung:

Wie bereits erwähnt, erzeugt der Bereitstellung und Betrieb der Hardware für künstliche Intelligenz enorme Rechenkosten - LLMs sind einfach Stromfresser. So ist es nur natürlich, dass es vielfältige Bestrebungen zur Effizienzsteigerung von LLMs gibt, damit mehr Anfragen mit weniger Energie verarbeitet werden können:

1. Quantisierung: Reduzierung der Präzision der Modellparameter.
2. Pruning: Entfernen unwichtiger Verbindungen im neuronalen Netzwerk.
3. Distillation: Übertragung des Wissens großer Modelle auf kleinere.

Zukünftige Richtungen:

Es hat sich in den letzten Jahren einiges getan und noch immer entwickelt sich die Forschung an LLMs ständig weiter - teilweise in atemberaubender Geschwindigkeit. Einige vielversprechende Richtungen sind:

1. Verbesserung der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit.
2. Entwicklung von Modellen mit robusterem Reasoning und Weltverständnis.
3. Integration von externem Wissen und Faktenüberprüfung.
4. Verbesserung der Energieeffizienz und Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks.
5. Erforschung von Möglichkeiten, LLMs mit symbolischen KI-Ansätzen zu kombinieren.

Gesellschaftliche Auswirkungen:

Künstliche Intelligenz hat bereits heute viele wirtschaftliche und gesellschaftliche Bereiche "umgekrempelt". Die Entwicklung und Weiterentwicklung von LLMs hat so weitreichende Auswirkungen auf unsere Welt:

1. Arbeitswelt: Automatisierung bestimmter Schreib- und Analyseaufgaben.
2. Bildung: Neue Möglichkeiten für personalisiertes Lernen, aber auch Herausforderungen bezüglich Plagiarismus.
3. Kreativität: Unterstützung bei kreativen Prozessen in Bereichen wie Literatur, Musik und Kunst, aber auch Diskussionen über Urheberrecht und die Definition von Kreativität.
4. Wissenschaft und Forschung: Beschleunigung der Literaturrecherche und Hypothesengenerierung.
5. Medien und Journalismus: Möglichkeiten zur automatisierten Inhaltserstellung, aber auch Bedenken hinsichtlich Fake News und Desinformation.
6. Ethik und Recht: Neue Herausforderungen in Bezug auf Haftung, Urheberrecht und Datenschutz.

Aktuelle Forschung

Künstliche Intelligenz schlägt heute sogar Fachleute und schon bei der nächsten Anfrage können die verwendeten Sprachmodelle komplett versagen und "Bullshit" ausliefern. Klar ist: "enn es um die Erkennung komplexer Muster in großen Datenmengen geht, liegt künstliche Intelligenz klar vorn und kann ihre Vorteile ausspielen. Wenn die KI hingegen Entscheidungen übernehmen soll, die sonst nur Menschen treffen, kommt man an ethischen Überlegungen nicht vorbei, müssen Fehlerquellen ausgeschlossen werden. Wissenschaftler und Experten aus der Wirtschaft arbeiten mit Hochdruck daran, die Modelle zu verbessern.

• Multilinguale Modelle: Entwicklung von Modellen, die mehrere Sprachen gleichzeitig beherrschen und zwischen ihnen übersetzen können.
• Kontinuierliches Lernen: Methoden, um LLMs nach dem initialen Training kontinuierlich mit neuen Informationen zu aktualisieren, ohne das bereits Gelernte zu vergessen.
• Neuro-symbolische Integration: Kombination von neuronalen Netzwerken mit symbolischen Reasoning-Systemen für robustere und erklärbarere KI.
• Effiziente Architekturen: Entwicklung von Modellarchitekturen, die ähnliche Leistungen mit weniger Parametern und Rechenaufwand erzielen.
• Domänenspezifische Vortrainings: Anpassung von LLMs an spezifische Fachgebiete wie Medizin, Recht oder Wissenschaft.

Industrielle Anwendungen:

30.07.2024