Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-Modell, das mithilfe großer Mengen von Textdaten trainiert wurde, um Sprache zu verstehen, zu generieren und in natürlicher Sprache mit Menschen zu interagieren. Bekannte Beispiele sind:
- GPT-Modelle (wie GPT-4, ChatGPT)
- Llama-Modelle (Meta)
- Claude (Anthropic)
Rollen eines LLM in der KI-Infrastruktur
Ein LLM übernimmt in KI-Infrastrukturen mehrere zentrale Rollen:
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Textgenerierung und -verständnis
- Erzeugung natürlicher Sprache (Texte, Dialoge, Zusammenfassungen)
- Übersetzungen, Textkorrekturen, und Formatierungen
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Interaktion und Dialogsysteme
- Chatbots, virtuelle Assistenten, Supportsysteme
- Beratung und Wissensvermittlung
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Informationsverarbeitung und Extraktion
- Analyse großer Textbestände
- Erkennung und Klassifizierung von Inhalten (z.B. Sentiment-Analyse)
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Programmierung und Automatisierung
- Unterstützung bei Code-Generierung
- Automatische Fehlererkennung und -korrektur
- Generierung von Prompt-basierten Skripten und Workflows
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Reasoning und Entscheidungsunterstützung
- Schrittweise logische Schlussfolgerungen
- Unterstützung bei komplexen Problemlösungen (z.B. Planung, Empfehlungen)
Platz von LLMs in der KI-Infrastruktur
LLMs sind meist Teil einer größeren KI-Infrastruktur, die aus mehreren Komponenten besteht:
- Frontend (Nutzeroberfläche, API-Schnittstellen)
- Backend (Integration mit Datenbanken, externen APIs)
- Prompt Engineering (gezielte Gestaltung der Eingaben)
- Orchestrierung (z.B. LangChain, OpenAI Assistant API)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Integration externer Wissensquellen)
LLMs werden häufig zusammen mit folgenden Technologien eingesetzt:
- Vektor-Datenbanken (z.B. Pinecone, Chroma, pgvector)
- Such- und Retrieval-Systeme (z.B. Elasticsearch, Weaviate)
- Fine-Tuning-Infrastruktur (z.B. Hugging Face, Azure ML)
- Monitoring und Evaluation (z.B. Weights & Biases, Langsmith)
Andere Modellarten in der KI-Infrastruktur
Neben LLMs existieren weitere wichtige KI-Modellarten:
1. Embedding-Modelle
- Erzeugen Vektorrepräsentationen (z.B. Sentence-BERT, OpenAI embeddings).
- Anwendung: Semantische Suche, Recommendation-Systeme.
2. Computer Vision (CV) Modelle
- Bildklassifikation (ResNet, EfficientNet)
- Objekterkennung (YOLO, DETR, Faster R-CNN)
- Bildgenerierung (DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney)
- Gesichtserkennung, Bildsegmentierung
3. Speech-to-Text / Text-to-Speech Modelle
- Whisper (OpenAI) zur Sprache-zu-Text-Umwandlung
- Google Tacotron, ElevenLabs für Text-to-Speech (TTS)
4. Multimodale Modelle
- Modelle, die mehrere Modalitäten verarbeiten (Bilder, Texte, Videos)
- Beispiele: GPT-4 Vision, Gemini von Google, CLIP von OpenAI
5. Recommendation-Modelle
- Empfehlungssysteme auf Basis historischer Daten und Nutzerverhalten
- Beispiele: Collaborative Filtering, DeepFM, Wide & Deep Models
6. Reinforcement-Learning-Modelle
- Selbstlernende Agenten für Entscheidungssysteme
- Beispiele: AlphaZero, ChatGPT’s RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)
Fazit
LLMs sind zentrale Komponenten moderner KI-Infrastrukturen, aber ihre volle Stärke entfalten sie vor allem in Kombination mit anderen spezialisierten Modellen und Systemen.