#003 Large Language Models (LLM)
Eine kurze Einführung in Large Language Models
Ein Large Language Model ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Spracherkennungsmodellen, die nur in der Lage sind, auf Befehle oder vorgegebene Texte zu antworten, können Large Language Modelle eine Vielzahl von natürlichen Sprachanwendungen durchführen, wie z.B. Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Fragebeantwortung und Textklassifizierung.
Die Größe eines Large Language Modells bezieht sich auf die Anzahl der Trainingsparameter, die während des Trainingsprozesses des Modells optimiert werden. Normalerweise haben Large Language Modelle Millionen oder sogar Milliarden von Trainingsparametern, was es ihnen ermöglicht, enorme Mengen an Texten zu verarbeiten und zu verstehen.
Ein bekanntes Beispiel für ein Large Language Modell ist GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), das von OpenAI entwickelt wurde. GPT-3 hat 175 Milliarden Trainingsparameter und ist derzeit das größte und leistungsfähigste Large Language Modell.
Die folgende Übersicht zeigt die Entwicklung von Large Language Modells im Laufe der Zeit.
Obwohl das Training eines LLMs sehr teuer ist, werden jede Woche ca. 4.000 neue LLMs veröffentlicht. Diese LLMs unterscheiden sich erheblich in der Art und Weise, für welche Aufgaben sie trainiert sind. Ein wichtiges Unterscheidungskriterium ist auch die Erlaubnis der kommerziellen Nutzung. Hier gibt es gegebenenfalls starke Einschränkungen.
Unter https://huggingface.co/models findet man Übersicht über derzeit veröffentlichte Modelle.
Es ist von großer Bedeutung, das passende Modell für ein Projekt auszuwählen. Eine sorgfältige Analyse und Berücksichtigung aller Faktoren, die das Projekt beeinflussen können, ist dabei unerlässlich. Zum Beispiel sollte man die Anforderungen des Kunden, die Komplexität des Projekts, die verfügbaren Ressourcen und das Budget berücksichtigen. Eine genaue Analyse der Anforderungen kann auch dazu beitragen, Risiken zu minimieren und das Projekt effektiver zu gestalten. Insgesamt ist die Auswahl des richtigen Modells ein wichtiger Faktor, um den Erfolg des Projekts sicherzustellen.