Was generative KI und Large Language Models unterscheidet

Hauptunterschiede zwischen generativer KI und LLMs

Generative KI-Modelle verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen (ML), um neue Inhalte auf der Grundlage von Mustern zu erstellen, die sie aus ihren Trainingsdaten gelernt haben. Ein generatives KI-Modell zur Erstellung neuer Musik würde beispielsweise aus einem Datensatz lernen, der eine umfangreiche Sammlung von Musikbeispielen enthält. Das KI-System kann dann auf Grundlage von Benutzeranfragen Musik erstellen, indem es ML-Techniken einsetzt, um Muster in Musikdaten zu erkennen und zu replizieren.

LLMs sind eine Art generativer KI, die sich speziell mit textbasierten Inhalten befasst. Sie nutzen Deep Learning und Natural Language Processing (NLP), um Texteingaben zu interpretieren und Textausgaben zu generieren, wie zum Beispiel Liedtexte, Texte für soziale Medien, Kurzgeschichten und Zusammenfassungen. LLMs unterscheiden sich von anderen Arten generativer KI durch ihren engen Fokus auf Text gegenüber anderen Datentypen und ihre typischerweise Transformer-Architektur.

1. Anwendungen

LLMs erzeugen in erster Linie Textausgaben. Zu den gängigen Anwendungsfällen für LLMs gehören:

• Textgenerierung. LLMs können auf der Grundlage der Eingaben eines Benutzers kohärenten, kontextbezogenen Text erstellen, von Marketingmaterialien über fiktionale Passagen bis hin zu Softwarecode.
• Übersetzung. LLMs können Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen, schneiden dabei jedoch in der Regel schlechter ab als speziell entwickelte Übersetzungsmodelle und haben Probleme mit weniger verbreiteten Sprachen.
• Beantwortung von Fragen. Obwohl ihre Fähigkeit, sachliche Antworten zu geben, begrenzt ist, können LLMs Konzepte durch Vereinfachung der Terminologie oder Verwendung von Analogien erklären, Ratschläge zu bestimmten Themen erteilen und viele Fragen in natürlicher Sprache beantworten.
• Zusammenfassung. LLMs können Schlüsselargumente in langen Textpassagen zusammenfassen und identifizieren. So kann beispielsweise Googles Gemini 1.5 Pro eine Million Token auf einmal analysieren – das entspricht etwa 750.000 Wörtern oder neun Romanen durchschnittlicher Länge.
• Dialog. LLMs können Konversationen simulieren, indem sie Antworten in einem wechselseitigen Dialog geben, was sie ideal für Chatbots und virtuelle Assistenten macht.

Generative KI ist dagegen eine viel breitere Kategorie. Zu den gängigen Anwendungsfällen gehören:

• Bildergenerierung. Modelle wie Midjourney und Dall-E können Bilder auf der Grundlage von Textaufforderungen der Benutzer erzeugen. Einige, wie zum Beispiel Adobe Firefly, können auch Teile von Menschen erstellter Bilder bearbeiten – beispielsweise einen neuen Hintergrund für ein Porträt erzeugen.
• Videogenerierung. Eine neuere Kategorie in der Landschaft der generativen KI sind Modelle wie Sora von OpenAI, die auf der Grundlage von Benutzeranweisungen realistische oder animierte Videoclips erzeugen können.
• Audiogenerierung. Diese Modelle können Musik, Sprache und andere Arten von Audio erzeugen. So kann beispielsweise der Sprachgenerator von ElevenLabs gesprochenes Audio aus den Texteingaben der Benutzer erzeugen, und das Lyria-Modell von Google kann Instrumental- und Vokalmusik erzeugen.
• Datensynthese. Generative Modelle können künstliche Daten erzeugen, die reale Daten nachahmen und anstelle dieser verwendet werden können. Synthetische Daten können zwar Probleme verursachen, wenn man sich zu sehr auf sie verlässt, aber sie sind nützlich für das Training von ML-Modellen, wenn reale Daten schwer zu beschaffen oder besonders sensibel sind. Beispielsweise kann ein Team, das ein medizinisches Modell trainiert, synthetische Daten verwenden, um die Verwendung persönlicher Gesundheitsinformationen zu vermeiden oder zu minimieren.

2. Architektur

Die zugrunde liegenden Algorithmen, die zum Aufbau von LLMs verwendet werden, unterscheiden sich von denen, die für andere generative KI-Modelle verwendet werden.

Die meisten heutigen LLMs stützen sich in ihrer Kernarchitektur auf das Transformer-Modell. Durch die Verwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen sind Transformer gut geeignet, um lange Textpassagen zu verstehen, da sie die Beziehungen zwischen Wörtern und ihre relative Bedeutung modellieren können. Transformer sind nicht nur für LLMs geeignet, sondern können auch in anderen Arten von generativen KI-Modellen, wie zum Beispiel Bildgeneratoren, verwendet werden.

Einige Modellarchitekturen, die für nichtsprachliche generative KI-Modelle verwendet werden, kommen jedoch nicht in LLMs zum Einsatz. Ein bemerkenswertes Beispiel sind Convolutional Neural Networks (CNNs), die hauptsächlich in der Bildverarbeitung eingesetzt werden. CNNs sind auf die Analyse von Bildern spezialisiert, um bemerkenswerte Merkmale zu erkennen, von Kanten und Texturen bis hin zu ganzen Objekten und Szenen.

3. Trainingsdaten

Trainingsdaten und Modellarchitektur sind eng miteinander verknüpft, da die Art der Trainingsdaten eines Modells die Wahl des Algorithmus beeinflusst.

Wie der Name schon sagt, werden LLMs anhand umfangreicher Sprachdatensätze trainiert. Die Daten, die zum Training von LLMs verwendet werden, stammen in der Regel aus einer Vielzahl von Quellen – von Romanen über Nachrichtenartikel bis hin zu Reddit-Beiträgen –, aber letztlich handelt es sich immer um Text. Im Gegensatz dazu können die Trainingsdaten für andere generative KI-Modelle sehr unterschiedlich sein und je nach Zweck des Modells Bilder, Audiodateien oder Videoclips umfassen.

Aufgrund dieser Unterschiede bei den Datentypen unterscheidet sich der Trainingsprozess für LLMs von anderen Arten generativer KI. Beispielsweise umfassen die Datenvorbereitungsphasen für ein LLM und einen Bildgenerator unterschiedliche Vorverarbeitungs- und Normalisierungstechniken. Auch der Umfang der Trainingsdaten kann unterschiedlich sein: Der Datensatz eines LLMs sollte umfassend sein, um sicherzustellen, dass es die grundlegenden Muster der menschlichen Sprache erlernt, während ein generatives Modell mit einem engen Zweck einen gezielteren Trainingssatz benötigen würde.

4. Herausforderungen und Einschränkungen

Das Training eines generativen KI-Modells, einschließlich eines LLM, bringt gewisse Herausforderungen mit sich, darunter der Umgang mit Verzerrungen und der Erwerb ausreichend großer Datensätze. LLMs sind jedoch auch mit einigen einzigartigen Problemen und Einschränkungen konfrontiert.

Eine große Herausforderung ist die Komplexität von Text im Vergleich zu anderen Datentypen. Denken Sie nur an die Bandbreite der menschlichen Sprache, die online verfügbar ist: von Fachliteratur über romantische Poesie bis hin zu Instagram-Untertiteln. Ganz zu schweigen von grundlegenderen Sprachproblemen, wie dem Erlernen der Interpretation einer seltsamen Redewendung oder der Verwendung eines Wortes mit mehreren kontextabhängigen Bedeutungen. Selbst fortgeschrittene LLMs haben manchmal Schwierigkeiten, diese Feinheiten zu erfassen, was zu Halluzinationen oder unangemessenen Reaktionen führt.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, über lange Strecken hinweg Kohärenz zu wahren. Im Vergleich zu anderen Arten generativer KI-Modelle werden LLMs häufig aufgefordert, längere Prompts zu analysieren und komplexere Antworten zu produzieren. LLMs können kurze Passagen von hoher Qualität generieren und prägnante Prompts relativ leicht verstehen, aber je länger die Eingabe und die gewünschte Ausgabe sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Modell mit Logik und interner Konsistenz zu kämpfen hat.

Diese letztgenannte Einschränkung ist besonders gefährlich, da Halluzinationen bei LLMs nicht immer so offensichtlich sind wie bei anderen Arten generativer KI; die Ausgabe eines LLM kann flüssig klingen und selbst dann überzeugend wirken, wenn sie ungenau ist. Benutzer bemerken es wahrscheinlich, wenn ein Bildgenerator beispielsweise ein Bild einer Person mit acht Fingern an jeder Hand oder einer Kaffeetasse, die über einem Tisch schwebt, erzeugt, aber sie bemerken möglicherweise nicht, dass die gut geschriebene Zusammenfassung eines komplexen wissenschaftlichen Konzepts, von dem sie wenig wissen, einen sachlichen Fehler enthält.

Hauptanwendungsfälle für generative KI

Generative KI bietet eine Reihe von geschäftlichen Vorteilen, darunter die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Unterstützung bei der Entwicklung neuer Produkte oder Ideen. Damit Unternehmen jedoch eine Rendite aus der generativen KI erzielen können, müssen sie den richtigen Anwendungsfall finden.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Unternehmen generative KI einsetzen können:

• Zusammenstellung von Forschungsergebnissen
• Erstellung von Marketing- und Werbebildern
• Verbesserung der Betrugserkennung
• Optimierung von Lieferketten
• Personalisierung der Ausgabe für Benutzer
• Zusammenfassung von Besprechungsnotizen
• Sprache übersetzen

Beispiele für generative KI

Die Wahl des richtigen generativen KI-Tools hängt davon ab, ob seine Fähigkeiten mit den Zielen der Organisation übereinstimmen. Der Markt für Tools verändert sich schnell, aber im Folgenden finden Sie einige beliebte Beispiele:

• Vielseitige Chatbots wie ChatGPT von OpenAI und Google Gemini (ehemals Bard).
• Bildgeneratoren wie Midjourney und Dall-E von OpenAI.
• Codegenerierungs-Tools wie GitHub Copilot und Amazon CodeWhisperer.
• Audiogenerierungs-Tools wie AudioPalm und Microsoft Vall-E.

Hauptanwendungsfälle für LLMs

LLMs erzeugen menschenähnliche Interaktionen, indem sie natürliche Sprache verstehen und nachahmen. Folglich gibt es viele Anwendungsfälle für Organisationen, darunter die folgenden:

• Inhaltsklassifizierung
• Konversations-Chatbots
• Umformulierung von Text
• Stimmungsanalyse
• Zusammenfassung
• Übersetzung
• Textgenerierung

Neuere multimodale Modelle erweitern den Umfang der Anwendungsfälle, wobei Modelle wie GPT-4o es einem LLM-basierten Chatbot ermöglichen, Anwendungsfälle wie die Bilderzeugung zu bewältigen.

Beispiele für LLMs

LLMs gehören zu einer Klasse von KI-Modellen, die als Foundation Models bezeichnet werden. Wie der Begriff schon sagt, bilden LLMs die grundlegende Architektur für viele KI-Anwendungen zum Sprachverständnis und zur Sprachgenerierung.

Beispiele für beliebte LLMs sind:

• Googles Palm- und Gemini-Modelle
• Metas Llama-Modelle
• OpenAIs GPT-Serie, einschließlich GPT-4o und GPT-4
• Anthropics Claude-Serie, einschließlich Sonnet, Opus und Haiku

Die Geschichte generativer KI und LLMs

Die derzeitige Beliebtheit von generativer KI und LLMs ist relativ neu. Beide Technologien haben sich im Laufe der Zeit erheblich weiterentwickelt.

Arten generativer KI

Die Kategorie der generativen KI umfasst mehrere Arten von Machine-Learning-Algorithmen. Zu den gängigsten gehören:

• Generative Adversarial Networks (GAN). GANs wurden 2014 eingeführt und sind ML-Modelle, bei denen zwei neuronale Netze miteinander konkurrieren. Das erste Netz – der Generator – erstellt Originaldaten, während das zweite Netz – der Diskriminator – Daten empfängt und sie entweder als KI-generiert oder echt kennzeichnet. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Methoden und einer Feedbackschleife, die den Diskriminator für jeden Fehler bestraft, lernt das GAN, wie es immer realistischere Inhalte generiert.
• Variational Autoencoder (VAE). VAEs wurden ebenfalls 2014 eingeführt und verwenden neuronale Netze zum Kodieren und Dekodieren von Daten, sodass sie Techniken zur Generierung neuer Daten erlernen können. Der Kodierer komprimiert Daten in eine komprimierte Darstellung, und der Dekodierer verwendet diese komprimierte Form dann zur Rekonstruktion der Eingabedaten. Auf diese Weise hilft die Kodierung der KI, Daten effizienter darzustellen, und die Dekodierung hilft ihr, effizientere Methoden zur Datengenerierung zu entwickeln. VAEs können eine Vielzahl von Aufgaben zur Inhaltsgenerierung ausführen.
• Diffusionsmodelle. Diffusionsmodelle wurden 2015 eingeführt und sind für die Bilderzeugung beliebt. Diese Modelle arbeiten, indem sie den Eingabedaten über mehrere Schritte hinweg allmählich Rauschen hinzufügen, um eine zufällige Rauschverteilung zu erzeugen, und diesen Prozess dann umkehren, um aus diesem Rauschen neue Datenproben zu generieren. Viele Bildgenerierungsdienste, wie Dall-E und Midjourney, wenden Diffusionstechniken und andere ML-Algorithmen an, um hochdetaillierte Ergebnisse zu erzeugen.
• Transformer. 2017 eingeführt, um die Sprachübersetzung zu verbessern, revolutionierten Transformer den Bereich des NLP durch den Einsatz von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen. Diese Mechanismen ermöglichen es einem Transformer, große Mengen an nicht gekennzeichneten Text zu verarbeiten, um Muster und Beziehungen zwischen Wörtern oder Teilwörtern im Datensatz zu finden. Das Transformer-Modell ebnete den Weg für groß angelegte generative KI-Modelle, insbesondere LLMs, von denen viele auf Transformer angewiesen sind, um kontextrelevanten Text zu generieren.
• Neuronale Strahlungsfelder. Neural Radiance Fields (NeRFs) wurden 2020 eingeführt und nutzen maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze, um 3D-Inhalte aus 2D-Bildern zu generieren. Durch die Analyse von 2D-Bildern einer Szene aus verschiedenen Blickwinkeln können NeRFs auf die 3D-Struktur der Szene schließen und so fotorealistische 3D-Inhalte erzeugen. NeRFs haben das Potenzial, mehrere Bereiche voranzutreiben, wie zum Beispiel Robotik und virtuelle Realität.

Die Entwicklung der LLMs

1966 debütierte der Chatbot Eliza am MIT. Eliza war zwar kein modernes Sprachmodell, aber ein frühes Beispiel für NLP: Das Programm führte einen Dialog mit den Benutzern, indem es Schlüsselwörter in ihren Eingaben in natürlicher Sprache erkannte und eine Antwort aus vorprogrammierten Antworten auswählte.

Nach dem ersten KI-Winter – dem Zeitraum zwischen 1974 und 1980, in dem die KI-Finanzierung ins Stocken geriet – erlebte das Interesse an NLP in den 1980er Jahren einen Aufschwung. Fortschritte in Bereichen wie der Part-of-Speech-Tagging und der maschinellen Übersetzung halfen Forschern, die Struktur der Sprache besser zu verstehen, und legten den Grundstein für die Entwicklung kleiner Sprachmodelle. Verbesserungen bei maschinellen Lerntechniken, GPUs und anderen KI-bezogenen Technologien in den folgenden Jahren ermöglichten es Entwicklern, komplexere Sprachmodelle zu erstellen, die auch komplexere Aufgaben bewältigen konnten.

In den 2010er Jahren wurden die Fähigkeiten generativer KI-Modelle weiter erforscht, wobei Deep Learning, GANs und Transformer die Fähigkeit generativer KI – einschließlich LLMs – zur Analyse großer Mengen von Trainingsdaten und zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten zur Erstellung von Inhalten skalierten. Im Jahr 2018 begannen große Technologieunternehmen mit der Veröffentlichung Transformer-basierter Sprachmodelle, die große Mengen an Trainingsdaten verarbeiten konnten (daher als große Sprachmodelle bezeichnet).

Google Bert und GPT-1 von OpenAI gehörten zu den ersten LLMs. In den Jahren danach kam es zu einem LLM-Wettrüsten, bei dem seit der öffentlichen Einführung von ChatGPT Ende 2022 fast ständig Updates und neue Versionen von LLMs auf den Markt kamen.

Zukunft generativer KI und LLMs für Unternehmen

Der KI-Markt ist überfüllt und schnelllebig, da fast täglich neue LLMs und generative KI-Modelle eingeführt werden.

Multimodale Fähigkeiten werden in neuen generativen KI-Tools immer häufiger eingesetzt. Diese Modelle können mit mehreren Datentypen arbeiten, wodurch die Grenzen zwischen LLMs und anderen Arten generativer KI verwischt werden.

Multimodale generative Modelle erweitern die Fähigkeiten traditioneller LLMs um die Fähigkeit, andere Datentypen zu verstehen: Anstatt nur mit Text zu arbeiten, können multimodale Modelle auch Datenformate wie Bilder und Audio interpretieren und generieren. So können Benutzer beispielsweise Bilder in ChatGPT hochladen, die das Modell dann in seine textbasierten Dialoge einbinden kann, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Eine weitere wichtige Veränderung ist der jüngste Aufstieg der agentenbasierten KI: autonome Agenten, die Ziele verfolgen und Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen können. KI- und Softwareanbieter beginnen damit, agentenbasierte KI-Funktionen in ihre generativen KI-Produkte zu integrieren und so Agenten zu schaffen, die nicht nur Benutzeranfragen interpretieren und verbal darauf reagieren können, sondern auch Aktionen ausführen können, wie zum Beispiel einen Computer bedienen oder einen Kauf tätigen. Das Ziel dieser Agenten ist letztlich die Steigerung der Effizienz, aber diese Technologien befinden sich noch in einem frühen Stadium und sind daher oft fehlerhaft oder in ihrem Umfang begrenzt.