Was ist ein Large Language Model?

Ein „Large Language Model“ (LLM) bezeichnet ein Modell des maschinellen Lernens, insbesondere aus dem Bereich des Deep Learning, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle sind typischerweise neuronale Netzwerke mit vielen Schichten und einer großen Anzahl von Parametern. OpenAI’s GPT-Serien (Generative Pre-trained Transformer) sind prominente Beispiele für solche Modelle.

Hier sind einige Hauptmerkmale von Large Language Models:

1. Umfangreiches Training: LLMs werden auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert, was ihnen erlaubt, eine große Bandbreite von Sprachmustern zu lernen.

2. Transfer Learning: Modelle wie GPT werden in zwei Phasen trainiert. Zuerst findet ein allgemeines Training auf einer breiten Datenmenge statt (unspezifisches Vortraining). Anschließend kann ein spezifischeres Training (Feintuning) auf einer kleineren, zielgerichteten Datenmenge durchgeführt werden.

3. Generative Fähigkeiten: LLMs können nicht nur Text klassifizieren oder Fragen beantworten, sondern auch neue Inhalte generieren, die kohärent und oft auch sinnvoll sind.

4. Vielseitigkeit: Ein trainiertes Modell kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, von der Textgenerierung über die maschinelle Übersetzung bis hin zur Textklassifikation, ohne dass die Modellarchitektur geändert werden muss.

OpenAI’s GPT-3 und GPT-4 sind Beispiele für solche „Large Language Models“, wobei GPT-4 noch größer und leistungsfähiger als seine Vorgänger ist.