Large Language Models (LLMs) sind eine Klasse neuronaler Netzwerke, die auf großen Textkorpora trainiert werden, um Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Diese Modelle basieren auf der Transformer-Architektur und nutzen Self-Attention sowie tiefe neuronale Netze, um komplexe sprachliche Zusammenhänge zu erfassen.
Durch Fortschritte in Rechenleistung, Datenverfügbarkeit und Optimierungstechniken haben LLMs in den letzten Jahren erhebliche Verbesserungen erzielt und bilden die Grundlage für Anwendungen wie Chatbots, maschinelle Übersetzung und Textgenerierung.
Die meisten modernen LLMs basieren auf Transformern, einer Architektur, die durch das Paper „Attention Is All You Need“ (2017) eingeführt wurde.
🔹 Wichtige Komponenten eines LLMs: - Tokenisierung: Zerlegt Text in kleinere Einheiten (z. B. Wörter oder Subwörter). - Embeddings: Wandelt Token in d-dimensionale Vektoren um. - Mehrere Transformer-Schichten: Bestehen aus Self-Attention und Feedforward-Netzwerken. - Decoder- oder Encoder-Decoder-Struktur: Modelle wie GPT verwenden nur Decoder, während BERT ein Encoder-Modell ist.
📌 Beispielhafte Architektur eines LLMs (GPT-4): - Basiert auf mehreren Transformer-Decodern - Nutzt Positionsembeddings, um Sequenzinformationen zu bewahren - Optimiert durch Techniken wie Layer Normalization und Residual Connections
Der Self-Attention-Mechanismus ist entscheidend für die Fähigkeit von LLMs, komplexe sprachliche Abhängigkeiten zu erfassen.
Attention(Q, K, V) = softmax((QKᵀ) / √dₖ) ⋅ V
📌 Vorteil: LLMs können globalen Kontext berücksichtigen und Sprache flexibler generieren als klassische NLP-Modelle.
Forschungen, insbesondere von OpenAI und DeepMind, haben gezeigt, dass LLMs mit steigender Modellgröße, Datenmenge und Rechenleistung immer leistungsfähiger werden.
🔹 Beispiele für Skalierungsparameter: - Modellgröße: Anzahl der Parameter (z. B. GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern). - Trainingsdaten: Vielfältigkeit und Qualität der verwendeten Textkorpora. - Rechenleistung: Anzahl der FLOPs (Floating-Point Operations) während des Trainings.
📌 Schlüsselerkenntnis: - Die Leistung von LLMs wächst logarithmisch mit der Modellgröße. - Zu große Modelle übersättigen und benötigen optimierte Architekturansätze, um effizienter zu arbeiten.
LLMs werden mit Milliarden von Token aus verschiedenen Quellen trainiert: - Webseiten (Common Crawl, Wikipedia) → Allgemeines Sprachverständnis - Bücher & wissenschaftliche Artikel → Hochwertiger Kontext - Code-Datenbanken (z. B. GitHub für Codex) → Programmierfähigkeiten
📌 Beispielhafte Datenmengen für GPT-3: - Trainingsset: ca. 45 Terabyte Text - Enthält mehrere hundert Milliarden Token
📌 Beispiel:
BERT sieht den Satz:
„Die [MASK] fährt auf der Straße.“
und soll erraten: „Die Katze fährt auf der Straße.“
📌 Beispiel:
Eingabe: „Die Zukunft der KI ist…“
Ausgabe: „…eine der spannendsten Entwicklungen der modernen
Wissenschaft.“
📌 Beispiel:
Eingabe: „Schreibe eine Zusammenfassung dieses
Artikels.“
Ausgabe: „Dieser Artikel erklärt die Grundlagen von LLMs und
ihre Funktionsweise.“
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten gibt es wesentliche Herausforderungen:
Large Language Models (LLMs) haben die Sprachverarbeitung revolutioniert und ermöglichen leistungsfähige KI-Anwendungen in vielen Bereichen. Ihre Architektur basiert auf Transformern, die Self-Attention und tiefe neuronale Netze kombinieren, um komplexe Muster zu erfassen.
📌 Schlüsselerkenntnisse:
✅ LLMs skalieren mit Modellgröße, Daten und
Rechenleistung.
✅ Sie können Texte verstehen, generieren, übersetzen und
analysieren.
✅ Autoregressive Modelle (GPT), Autoencoder (BERT) und
Encoder-Decoder-Modelle (T5) haben unterschiedliche
Stärken.
✅ Herausforderungen sind Rechenaufwand, Bias, Halluzinationen
und mangelnde Interpretierbarkeit.
➡ Die Zukunft großer Sprachmodelle liegt in effizienteren Architekturen, besseren Datenstrategien und sichereren Anwendungen.