LLMs im Kontext: Grundlagen und Rolle in der KI-Infrastruktur

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:

  1. Textgenerierung und -verständnis

    • Erzeugung natürlicher Sprache (Texte, Dialoge, Zusammenfassungen)
    • Übersetzungen, Textkorrekturen, und Formatierungen
  2. Interaktion und Dialogsysteme

    • Chatbots, virtuelle Assistenten, Supportsysteme
    • Beratung und Wissensvermittlung
  3. Informationsverarbeitung und Extraktion

    • Analyse großer Textbestände
    • Erkennung und Klassifizierung von Inhalten (z.B. Sentiment-Analyse)
  4. Programmierung und Automatisierung

    • Unterstützung bei Code-Generierung
    • Automatische Fehlererkennung und -korrektur
    • Generierung von Prompt-basierten Skripten und Workflows
  5. 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.