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Large Language Models (LLMs) sind künstliche Intelligenzsysteme, die darauf ausgelegt sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf tiefen neuronalen Netzwerken, insbesondere auf einer Architektur namens Transformer.
Die Funktionsweise von LLMs lässt sich grob in drei Schritte unterteilen: Training, Codierung und Decodierung.
Training: LLMs werden mit großen Mengen an Textdaten trainiert, die aus verschiedenen Quellen wie Büchern, Artikeln, Webseiten, Foren usw. stammen können. Diese Textdaten dienen als Trainingsdatensatz. Während des Trainings lernt das Modell die statistischen Zusammenhänge, Muster und Strukturen der Sprache.
Codierung: Sobald das LLM trainiert ist, wird eine Eingabe in Form von Text an das Modell gegeben. Der Text wird in Token zerlegt, also in einzelne Wörter oder Subwörter aufgeteilt. Jedes Token wird dann in einen numerischen Vektor umgewandelt, der als Eingabe für das neuronale Netzwerk dient. Das Modell verarbeitet diese Vektoren in Schichten von Neuronen und berechnet komplexe mathematische Operationen, um Muster und Bedeutungen im Text zu erkennen.
Decodierung: Nachdem die Eingabe codiert wurde, kann das Modell eine Antwort oder eine Fortsetzung des Textes generieren. Dieser Schritt wird als Decodierung bezeichnet. Das Modell berechnet die Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Wörter oder Tokens, die als nächstes kommen könnten, und wählt basierend auf diesen Wahrscheinlichkeiten das wahrscheinlichste Token aus. Dieser Prozess wird iterativ wiederholt, um den Text schrittweise zu generieren.
Die Leistungsfähigkeit von LLMs beruht auf der enormen Größe des neuronalen Netzwerks und der Menge an Trainingsdaten. Durch das Training auf großen Datensätzen können LLMs ein breites Spektrum an Wissen über Sprache und Weltwissen erlernen. Sie können Fragen beantworten, Texte verfassen, Übersetzungen durchführen, Dialoge simulieren und vieles mehr.
Es ist wichtig anzumerken, dass LLMs ihre Antworten ausschließlich auf statistischen Zusammenhängen im Trainingsdatensatz basieren. Sie haben kein tatsächliches Verständnis von Bedeutung oder Kontext und können daher manchmal fehlerhafte oder unpassende Antworten generieren.