Was sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs)?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die menschliche Sprache interpretiert und textbasierte Inhalte erzeugt. Wenn Sie schon einmal mit einem KI-Modell wie ChatGPT oder Google Gemini gesprochen haben, haben Sie mit einem LLM interagiert.

Abgesehen von zwanglosen Gesprächen mit KI setzen Unternehmen LLMs ein, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, Entscheidungen zu beschleunigen und Prozesse in vielen Branchen zu neu zu gestalten. Gehen wir nun näher auf die Definition von LLMs ein, um zu zeigen, wie diese Technologie Ihre Geschäftsabläufe optimiert.

LLM-Definition

Ein großes Sprachmodell setzt Deep-Learning-Techniken ein, um Text zu verstehen und zu generieren, der die menschliche Sprache nachahmt. LLMs basieren auf Transformatormodellen – einem bestimmten Typ von neuronalen Netzen, die auf großen Datensätzen trainiert werden, um Sprachmuster, Kontext, Syntax und Bedeutung zu erlernen. Wenn Sie die KI zum Beispiel bitten, einen Pitch zusammenzufassen, wird das LLM erkennen, dass mit „Pitch“ in diesem Fall eine Verkaufspräsentation gemeint ist und kein Baseballspielzug.

In der Definition von LLM bezieht sich der Begriff „large“ auf die riesige Anzahl von Parametern (oft Milliarden oder sogar Billionen), mit denen das Modell kohärenten Text in verschiedenen Kontexten erzeugt. Sie können LLM-basierte KI bei der Inhaltserkennung, Texterzeugung und vielem mehr implementieren.

Typen von LLMs

Large Language Models unterscheiden sich je nach Zweck, Design und Schulungsmethode. Obwohl es keinestrenge Klassifizierung gibt, sind häufige Arten von LLMs:

• Allzweckmodelle sind breite LLMs, die sich nicht auf eine bestimmte Aufgabe spezialisieren, sondern eine Vielzahl textbasierter Funktionen abdecken, wie Sprachübersetzung, KI-Zusammenfassungen und Dokumentenabruf.
• Fein abgestimmte Modelle beginnen starten als Allzweckmodelle und werden von Entwickler:innen verfeinert, um spezifische Funktionen zu erfüllen, zum Beispiel zur Unterstützung im Kund:innenservice.
• Zero-Shot-Modelle erledigen Aufgaben, ohne dass spezifische Beispiele dieser Aufgaben in den Trainingsdaten enthalten sind.
• Multimodale Modelle verarbeiten nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video, wodurch es möglich wird, ein Bild zu beschreiben oder einen Videoclip zu analysieren.
• Sprachrepräsentationsmodelle werden typischerweise verwendet, um Kontext und Bedeutung in der Datenanalyse zu verstehen, indem sie Beziehungen zwischen Wörtern identifizieren.

LLM vs. Generative AI vs. RAG: Was ist der Unterschied?

Einfach gesagt: Zwischen diesen Begriffen besteht kein Gegensatz – sie fallen alle unter den Oberbegriff KI-Technologie. Generative KI (GenAI) bezeichnet alle KI-Technologien, die neue Inhalte erzeugen, zum Beispiel Texte, Bilder oder Musik. LLMs sind eine spezielle Form davon und auf die Erzeugung von Text spezialisiert.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert die Leistung von LLMs mit dem Abrufen von Inhalten und verbessert so die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Abfragen. Wenn Sie beispielsweise eine intelligente Content-Management-Lösung verwenden, um Ihre Daten in der Cloud zu erstellen, zu organisieren und zu speichern, spielt jede Technologie eine andere Rolle.

• Mit GenAI können Sie Inhalte wie E-Mails, Tagesordnungen für Meetings und Marketingtexte erstellen
• RAG ermöglicht es Ihnen, Fragen zu Dokumenten in Ihrem Cloud-basierten Datenspeicher zu stellen und bestimmte Dateien abzurufen. So erhalten Sie kontextbezogene, aktuelle Informationen basierend auf Ihren Inhalten, anstatt sich nur auf die LLM-Schulungsdaten zu verlassen
• LLMs ermöglichen diese Aktionen durch Verarbeitung, Interpretation und Generierung der Inhalte

Die wichtigsten Vorteile von LLMs für Unternehmen

Von der Skalierung der Inhaltserstellung bis hin zur Ausweitung von KI-Strategien in Unternehmen nutzen Unternehmen große Sprachmodelle, um ihre Abläufe zu optimieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Laut Grand View Research wurde die Größe des globalen LLM-Markts im Jahr 2023 auf 4,35 Mrd. US-Dollar geschätzt und wird von 2024 bis 2030 mit einer CAGR von 35,9 % wachsen.

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• Verbesserte Inhaltserkennung und-Suche: LLM und RAG ermöglichen es Ihnen, schnell Informationen zu finden, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen. Diese Funktion ist besonders hilfreich, wenn Sie mit großen Datenmengen sowie umfangreichen Verträgen oder Berichten arbeiten, da Ihre Teams so nicht unnötig viel Zeit damit verbringen müssen, Dokumente nach einzelnen Informationen zu durchsuchen.
• Bessere Nutzung unstrukturierter Daten: Laut einer PwC-Studie geben 70 % der CEOs weltweit an, dass GenAI die Art und Weise, wie ihre Unternehmen in den nächsten drei Jahren Mehrwert schaffen, liefern und erzielen, erheblich verändern wird. Der Wert von LLM beruht auf der Fähigkeit, Erkenntnisse aus Inhalten zu verstehen und bereitzustellen. Durch die Nutzung unstrukturierter Daten verbessern Sie die Strategien Ihres Unternehmens und bieten wirkungsvollere Kundenerlebnisse.
• Verbesserte Aufgabenautomatisierung: Eine Predibase-Umfrage zeigt, dass 58 % der Unternehmen LLMs angenommen haben, während 35 % der Befragten angegeben haben, dass ihr primärer Anwendungsfall GenAI-Funktionen umfasst, wie z. B. die Generierung und Zusammenfassung von Inhalten. Die Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand, wenn Sie beispielsweise eine Nachricht für einen Kund:innen schreiben oder Inhalte überprüfen.

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Die besten LLM-Anwendungsfälle für Unternehmen

Abgesehen von der Erstellung von Inhalten, wofür werden LLMs noch eingesetzt? Von der erweiterten Suche bis hin zu Fragen und Antworten innerhalb von Dokumenten erweitern Unternehmen die Art und Weise, wie sie diese Technologie einsetzen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen. Laut einem von Box gesponserten ESG White Paper sahen 72 % der KI-Anwender innerhalb von drei Monaten einen Wert aus ihren KI-Initiativen, wobei 11 % unmittelbar davon profitieren konnten.

Sehen wir uns Beispiele für LLMs an, die Sie in Ihrem Unternehmen einsetzen könnten.

Wie funktionieren große Sprachmodelle in Content Management?

Die Verwaltung Ihres Datenlebenszyklus umfasst das Erstellen, Organisieren und Speichern von Inhalten, um den Wert optimal zu nutzen. Laut einer weltweiten Studie von Deloitte haben 75 % der Unternehmen ihre Technologieinvestitionen im Bereich des Datenlebenszyklusmanagements aufgrund von GenAI erhöht und setzen LLM-Funktionen für zahlreiche Anwendungen ein.

Um zu verstehen, wie dieser Prozess beim Content Management funktioniert, sehen Sie sich an, wie eine fortschrittliche Cloud-Lösung LLM in KI integriert.

1. Schulung zu großen Datensätzen

Ein entscheidender Aspekt des Large Language Modelings besteht darin, Systeme mit riesigen Mengen an Textdaten zu trainieren, die von Websites, Artikeln und anderen schriftlichen Inhalten stammen. Mit diesen Daten können Modelle Nuancen wie Ton und Stimmung erfassen. Beim Training wird das LLM mit Wort- und Satzfolgen konfrontiert und lernt so, wie die Wörter wahrscheinlich aufeinander folgen.

2. Nutzerabfrage

Sie geben eine Abfrage oder Anforderung ein, wenn Sie ein LLM bitten, eine Frage zu beantworten oder ein Dokument abzurufen. Die Klarheit und der Kontext der Abfrage bestimmen, wie das Modell die Eingabe verarbeitet.

3. Datenübertragung

Nachdem Sie die Abfrage gesendet haben, überträgt das System die Eingabedaten zur Verarbeitung an das LLM. Bei fortschrittlichen Cloud Content Management-Lösungen beinhaltet dieser Schritt das Versenden der ursprünglichen Frage und der damit verbundenen relevantesten Informationen an ein LLM von einem externen Anbieter. Dazu werden die Informationen verschlüsselt, um eine sichere Übertragung sicherzustellen.

4. Datenverarbeitung

Das LLM bearbeitet dann die Abfrage, indem es die Sprachstruktur analysiert. Basierend auf seinem Verständnis des Kontexts identifiziert das LLM relevante Informationen, um eine Antwort zu geben. In diesem Schritt verlässt sich der KI-Anbieter nur auf seinen eigenen Speicher, ohne externe Datenquellen zu verwenden.

5. Antwortzustellung

Als Nächstes entwickelt das KI-System die Antwort auf Ihre Anfrage, wobei oft Zitate enthalten sind, um die Informationsquellen zu identifizieren, was die Genauigkeit der Antwort überprüft und erhöht. Sie können auch eine Dokumentzusammenfassung oder eine Liste der relevanten Dateien abrufen.

6. Kontinuierliches Lernen und kontinuierliche Verbesserung

Je mehr Nutzer:innen mit dem System interagieren und das Modell mit immer mehr Informationen versorgen, desto besser wird das LLM im Laufe der Zeit. Durch diesen Lernprozess kann das Modell seine Antworten verfeinern und sich an neue Arten von Anfragen, Inhalten und Nutzerverhalten anpassen. So kann es beispielsweise sein Tagging basierend auf Ihrem branchenspezifischen Fachjargon verfeinern oder Inhaltsvorschläge entsprechend Ihren Präferenzen anpassen.

Befolgen Sie diese Best Practices, um im Laufe der Zeit präzisere LLM-Ergebnisse zu erzielen.

Nutzen Sie Metadaten, um den Datenkontext und die Relevanz zu verbessern

Eine Schlüsselstrategie für die Erstellung intelligenter Inhalte auf Basis von KI besteht darin, starke Metadaten zu integrieren, um die Suchbarkeit zu verbessern. Die Metadatenverwaltung erleichtert es der KI, präzisere Antworten zu liefern, indem die Attribute Ihrer Inhalte, einschließlich Schlüsselwörtern, Kategorien und Beschreibungen, definiert werden.

Entdecken Sie Best Practices für die Metadatenverwaltung, um Ihren Inhaltslebenszyklus zu optimieren.

RAG integrieren, um LLM-Halluzinationen zu verhindern

LLM-Halluzinationen treten auf, wenn ein Modell Informationen generiert, die nicht wahr sind, oder Antworten erfindet, die nicht existieren. Denken Sie daran, dass das LLM die Informationen nicht „kennt“; es erzeugt Reaktionen auf der Grundlage von Mustern, die es während des Trainings gelernt hat. Auch wenn das Ergebnis überzeugend klingt, kann das Modell eine Antwort liefern, die nicht durch echte Daten oder Fakten gestützt wird.

Um dieses Problem zu vermeiden, sollten Sie Techniken wie RAG integrieren, die dem Modell helfen, Fakten durch Abrufen von Daten aus Berichten, Richtlinien, Handbüchern und Projektdokumentation zu überprüfen. Auf diese Weise gibt das LLM präzisere Antworten und die Fehlerwahrscheinlichkeit kann minimiert werden.

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Box hat anspruchsvolle Large Language Models in unsere intelligente und sichere Content-Plattform aufgenommen. Mit dem intelligenten Content Management nutzen Sie Funktionen für die Dokumentenerstellung, -speicherung, Zusammenarbeit, Workflow-Automatisierung und Zero-Trust-Sicherheit, um Ihre Informationen zu schützen und Compliance sicherzustellen.

Wir haben Box AI entwickelt, damit Sie Ihre unstrukturierten Inhalte optimal nutzen können. Mit Box AI können Sie in Sekundenschnelle Dokumente erstellen, Informationen zusammenfassen und Antworten auf Ihre Fragen erhalten. Unsere Integrationen ermöglichen es Ihnen, Inhalte über mehr als 1.500 Anwendungen hinweg zu verknüpfen, sodass Sie Ihre wichtigsten Informationen an einem sicheren Ort bearbeiten und speichern können.

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Hinweis: Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen dienen nur zu allgemeinen Informationszwecken und sollten nicht als Rechtsberatung angesehen oder als Grundlage für Rechts- oder Compliance-Entscheidungen herangezogen werden. Der Inhalt dieses Artikels dient nicht dazu, eine Rechtsbeziehung zwischen Anwält:innen und Klient:innen aufzubauen. Leser:innen sollten sich an qualifizierte Anwält:innen oder Compliance-Expert:innen wenden, um spezifische, auf ihre individuellen Umstände zugeschnittene Rechts- oder Compliance-Beratung zu erhalten.