Stand des LLM: Erschließung des Geschäftspotenzials mit großen Sprachmodellen

In den letzten Monaten hat das Interesse an großen Sprachmodellen (LLM) stark zugenommen. Diese Modelle, die künstliche Intelligenz nutzen, um menschenähnliche Sprache zu erzeugen, haben das öffentliche Interesse wie nie zuvor geweckt, vor allem dank der Veröffentlichung von ChatGPT von OpenAI. Diese explosionsartige Zunahme des öffentlichen Interesses hat dazu geführt, dass andere Unternehmen und Gruppen nachgezogen haben, indem sie entweder Basismodelle wie LLaMA von Meta AI veröffentlicht haben oder bereits veröffentlichte Basismodelle wie Dolly von Databricks oder Koala von BAIR in der Lehre optimiert haben.

Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt für Unternehmen, das Potenzial von LLMs zu erkunden und sie in ihre Strategie zu integrieren. In diesem Blog-Beitrag werden wir Sie durch den aktuellen Stand der LLM-Landschaft in 4 Teilen führen : Modelle, Tooling, Herausforderungen und Anwendungen. Wir werden Ihnen auch einige Tipps und wichtige Erkenntnisse geben, die Sie nutzen können, um zu entscheiden, wie Sie LLMs in Ihrer Unternehmensstrategie einsetzen können. Lassen Sie uns eintauchen!

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Teil 1: Modelle

Die meisten LLM, die heute im Mittelpunkt stehen, ähneln sich in Bezug auf ihre Architektur. Die Modelle unterscheiden sich jedoch hauptsächlich durch ihre Größe (Anzahl der Parameter) und die Qualität und Quantität der verwendeten Trainingsdaten. Während GPT-3 175 Milliarden Parameter hat, sind Modelle wie LLaMA viel kleiner, mit Versionen von 7 Milliarden bis 65 Milliarden Parametern.

Tipp: Es hat sich gezeigt, dass die Datenqualität viel wichtiger ist als die Datenmenge. Wenn Sie einen LLM-Anwendungsfall für Ihr Unternehmen erkunden, wird sich die Optimierung der Datenqualität besser auszahlen als die Erhöhung der Datenmenge.

Der Unterschied zwischen Basismodellen wie GPT-3/LLaMA und ihren anweisungsgeleiteten Varianten wie ChatGPT/Vicuna besteht jedoch in einem zusätzlichen Trainingsschritt. Dieser Schritt kann menschliches Feedback (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) genannt) oder einen überwachten Datensatz von Anweisungen und ihren entsprechenden Antworten verwenden.

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Nach derzeitigem Kenntnisstand ist RLHF die bessere Option, um einen LLM so zu trainieren, dass er Anweisungen befolgt und auf eine menschenähnliche Weise reagiert. Warum dies so ist, muss jedoch noch vollständig geklärt werden. Wir empfehlen John Schulman's Vortrag für ein besseres Verständnis der Vorteile von RLHF.

Das derzeit beste Modell zur Befolgung von Anweisungen, das für die Öffentlichkeit zugänglich ist, ist ChatGPT. Mit 175 Milliarden Parametern, die mit RLHF trainiert wurden, übertrifft es die derzeit verfügbaren Open-Source-Modelle. Die meisten Open-Source-Modelle für die Befolgung von Anweisungen wie Alpaca, Vicuna, Dolly und Koala sind viel kleiner und werden mit einem überwachten Datensatz abgestimmt, der Daten enthält, die mit einer Technik namens Self-Instruct oder ChatGPT erzeugt wurden. Bemühungen wie Open Assistant sollten dazu beitragen, bald vergleichbare quelloffene Alternativen zu schaffen.

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Wichtigste Erkenntnis: Während ChatGPT derzeit den Markt in Bezug auf die Leistung anführt, werden die Open-Source-Modelle immer besser und sind für bestimmte Anwendungsfälle eine brauchbare Option. Wenn Sie die Entwicklung sowohl von proprietären als auch von Open-Source-LLMs im Auge behalten, können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die beste Wahl treffen kann.

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Teil 2: Werkzeugbau

Neue Techniken und Modelle haben schon immer zur Entwicklung neuer Werkzeuge geführt, um deren Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. LLMs sind nicht anders! In diesem Abschnitt werden wir zwei aufkommende Tools untersuchen, die entwickelt wurden, um die einzigartigen Herausforderungen von LLMs zu bewältigen: PEFT (Parameter Efficient Finetuning) - eine Sammlung von Techniken, die bei der Feinabstimmung großer Modelle helfen, ohne die Kosten zu erhöhen, und Langchain - ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen auf der Grundlage von Sprachmodellen.

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PEFT: Effiziente Feinabstimmung der Parameter

Eine der größten Herausforderungen in der LLM-Landschaft ist die Feinabstimmung dieser Modelle, ohne dass dabei unerschwingliche Kosten entstehen. Da diese Modelle Milliarden von Parametern haben, kann ihre Anpassung an benutzerdefinierte Aufgaben oder Datensätze teuer sein.

In den letzten Jahren haben effiziente Finetuning-Techniken wie LoRA, Prefix-Tuning und Prompt-Tuning LLMs für Praktiker mit begrenzten Ressourcen zugänglicher gemacht, mit vergleichbarer oder besserer Leistung zu einem kleinen Bruchteil der Kosten. Eine technische Vertiefung der beliebten effizienten Finetuning-Technik LoRA finden Sie hier.

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Tipp: Hugging Face's kürzlich veröffentlichte PEFT-Bibliothek enthält all diese Techniken und mehr. Mit ihrer nativen Integration in die Bibliotheken Transformers und Accelerate sowie der Möglichkeit, andere Optimierungsbibliotheken wie bitsandbyteskönnen Entwickler auf einfache Weise große Sprachmodelle für bestimmte Aufgaben mit weniger Rechenleistung und somit kostengünstig optimieren.

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Langchain: Aufbau kompatibler LLM-Anwendungen

Je mehr Daten ein LLM abrufen kann, desto nützlicher wird es sein. Die Erstellung einer LLM-Anwendung mit mehreren Komponenten, die mit verschiedenen Datenquellen kommunizieren, kann jedoch Zeit und Mühe kosten, und hier findet Langchain seine Nische.

Langchain ist ein Framework für die Erstellung von komponierbaren LLM-Anwendungen. Die Langchain-Bibliothek ist sowohl in Python als auch in TypeScript verfügbar und bietet eine Fülle von Werkzeugen und Integrationen von Drittanbietern (große Cloud-Anbieter, Google Drive, Notion und mehr!), um leistungsstarke Anwendungen ("Chains") zu erstellen, die von LLMs gesteuert werden. Sie bietet auch vorgefertigte Ketten, die einige der häufigsten LLM-Anwendungen wie Retrieval Augmented Generation (RAG) oder Chat beherrschen.

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Unserer Erfahrung nach bietet Langchain einige raffinierte Komponenten, die für die Implementierung von schnellen Proof-of-Concepts und einfachen Anwendungen verwendet werden können, um LLMs in Ihr Unternehmen oder Ihr tägliches Leben einzubinden. Bei der Arbeit an benutzerdefinierten Anwendungsfällen, insbesondere in der Produktion, wo eine größere Kontrolle und Flexibilität erforderlich ist, könnte man sie jedoch als einschränkend empfinden.

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Das Wichtigste zum Schluss: Das Aufkommen leistungsfähiger Techniken und Werkzeuge wie LoRA, PEFT und Langchain bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Fähigkeiten von LLMs voll auszuschöpfen. Die Feinabstimmung eines LLM auf eine bestimmte Aufgabe/einen bestimmten Datensatz ist jetzt leichter zugänglich. Werkzeuge wie Langchain verbessern die Werkzeuge wie Langchain verbessern die Leichtigkeit, mit der diese Modelle mit mehreren externen Informationsquellen interagieren können.

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Teil 3: Herausforderungen

Obwohl das Potenzial immens ist, muss man sich darüber im Klaren sein, dass die volle Nutzung der Fähigkeiten von LLMs mit Herausforderungen verbunden ist. Dieser Abschnitt wird sich auf zwei Haupthindernisse konzentrieren : LLMOps und Modellverzerrungen. Wenn Unternehmen diese Herausforderungen verstehen und wissen, wie sie sie überwinden können, können sie die Chancen, die LLMs bieten, effektiv nutzen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.

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LLMOps: Skalierung und Verwaltung der LLM-Infrastruktur

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Je größer und komplexer LLMs werden, desto anspruchsvoller wird die Infrastruktur, die für ihr Training, ihre Feinabstimmung und ihren Einsatz erforderlich ist. Dies stellt eine Herausforderung für LLMOps dar - ein spezialisierter Teilbereich von MLOps, der sich auf die einzigartigen operativen Aspekte der Arbeit mit großen Sprachmodellen konzentriert.

Einige der kritischen Herausforderungen bei LLMOps sind die folgenden:

• Umgang mit den Mehrdeutigkeiten und Feinheiten der natürlichen Sprache
• Optimierung der Kosten und Latenzzeiten beim Betrieb von LLMs in der Produktion
• Einrichtung eines robusten Modellnachschulungs- und Überwachungssystems

Für einen tieferen Einblick in die spezifischen Herausforderungen beim Einsatz von LLMs in der Produktion empfehlen wir diesen Blog von Chip Huyen. Es werden zwar neue Tools entwickelt, um diese spezifischen Herausforderungen zu lösen, aber derzeit müssen Unternehmen möglicherweise maßgeschneiderte Lösungen für ihre speziellen Anwendungsfälle entwickeln. In diesen Situationen kann sich die Erfahrung von ML-Experten als unschätzbar erweisen.

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Model Bias und Ethik: Für eine faire und verantwortungsvolle KI

Eine weitere kritische Herausforderung in der Welt der LLMs ist der Umgang mit Modellverzerrungen und die Gewährleistung ethischer KI-Praktiken. Da LLMs auf riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert werden, können sie unbeabsichtigt lernen und in den Daten vorhandene Verzerrungen weitergeben. Dies kann zu unbeabsichtigten Folgen führen, wenn LLMs in realen Anwendungen eingesetzt werden.

Um diese Bedenken auszuräumen, sollte man:

• Umsetzung von Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, die sowohl die beabsichtigten als auch die unbeabsichtigten Folgen des Einsatzes von LLM berücksichtigen.
• Einsatz von Instrumenten und Techniken zur Überwachung und Abschwächung von Verzerrungen in den Modellen während des Trainings- und Feinabstimmungsprozesses.
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams und Interessengruppen, um eine umfassende Sichtweise auf potenzielle ethische Fragen zu gewährleisten.
• Soweit möglich, sollten Schutzmaßnahmen gegen eine unbeabsichtigte Verwendung von LLMs durch den Endnutzer getroffen werden.

Indem sie diese Schritte unternehmen und ihre Endnutzer über die Grenzen von LLMs im Zusammenhang mit ihrer Anwendung informieren, können Organisationen die Modelle verantwortungsvoll nutzen und Vertrauen bei Kunden, Aufsichtsbehörden und der breiten Öffentlichkeit aufbauen.

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Wichtigste Erkenntnis: Die beiden größten Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen, um das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen, sind LLMOps und Model Bias. Zwar gibt es allgemeine Lösungen für die Herausforderung der LLMOps in der Zukunftsind maßgeschneiderte Lösungen das Mittel der Wahl. MLOps-Experten sind hier von unschätzbarem Wert. Lösung Modellverzerrung ist ziemlich knifflig. Dennoch, Tests, Sicherheitsvorkehrungen und Transparenz können die besten Ergebnisse gewährleisten.

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Teil 4: Anwendungen

Die Anwendungsmöglichkeiten von LLM sind enorm und nehmen rasch zu. Wir befinden uns in der Anfangsphase dieser Technologie, die die gesamte Industrie verändert, und Unternehmen, die den ersten Schritt machen, könnten der Konkurrenz in Zukunft weit voraus sein.

In diesem Abschnitt werden wir einige der vielversprechendsten Anwendungen von LLMs untersuchen, darunter Retrieval Augmented Generation (RAG), NLP-Aufgaben wie Zusammenfassung und Extraktion strukturierter Daten sowie Kundensupport. Schließlich werfen wir einen kurzen Blick auf die Prozessautomatisierung mit AutoGPT.

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Retrieval Augmented Generation (RAG)

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Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Stärken von LLMs mit der Leistungsfähigkeit von Information Retrieval Systemen kombiniert. Durch den Einsatz von RAG können LLMs auf externe Wissensquellen zugreifen, um aktuelle, fundierte und genaue Antworten zu generieren, was sie in einer Vielzahl von Anwendungen noch wertvoller macht. Ein RAG-System, das für interne Unterlagen und Ressourcen eingesetzt wird, wäre beispielsweise von unschätzbarem Wert, da es die Produktivität enorm steigern würde, indem es den Mitarbeitern die gesamten Ressourcen des Unternehmens zur Verfügung stellt.

Einen ausführlichen Bericht über Retrieval Augmented Generation Systeme finden Sie hier!

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NLP-Aufgaben: Zusammenfassen und Extrahieren strukturierter Daten

LLMs eignen sich hervorragend für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung und ermöglichen es Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und unstrukturierte Daten besser zu nutzen. LLMs können zum Beispiel verwendet werden für:

• Zusammenfassungen: Automatische Erstellung prägnanter Zusammenfassungen langer Dokumente wie Berichte oder Artikel, die den Mitarbeitern Zeit und Mühe ersparen und die Entscheidungsprozesse verbessern. Zum Beispiel könnte ein Finanzunternehmen LLMs verwenden, um Zusammenfassungen von langen Marktforschungsberichten zu erstellen, die Analysten leicht verdauliche Einblicke geben und fundiertere Entscheidungen ermöglichen.
• Extrahieren strukturierter Daten: Umwandlung unstrukturierter Daten, wie z. B. Kundenfeedback oder Nachrichtenartikel, in strukturierte Formate, die leicht analysiert und für die weitere Verarbeitung verwendet werden können, z. B. zur Stimmungsanalyse oder Trenderkennung. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte zum Beispiel LLMs nutzen, um wichtige Informationen aus Kundenrezensionen zu extrahieren und so Produkttrends und häufige Probleme zu erkennen und letztendlich das Kundenerlebnis zu verbessern.

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Kundenbetreuung

Die offensichtlichste Anwendung einer Anwendung wie ChatGPT, LLMs können den Kundensupport revolutionieren, indem sie schnelle, genaue und personalisierte Antworten auf Kundenanfragen liefern. Durch die Integration von LLMs in Chatbots oder Helpdesk-Systeme können Unternehmen die Kundenzufriedenheit deutlich verbessern und die Antwortzeiten verkürzen, so dass sich die menschlichen Agenten auf komplexere Probleme konzentrieren können, die ihr Fachwissen erfordern.

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Automatisierung des Arbeitsablaufs mit AutoGPT

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Die zuvor genannten Anwendungsfälle sind einige der bewährten Anwendungen, die wir in verschiedenen Branchen und Bereichen einsetzen. Die Workflow-Automatisierung mit AutoGPT ist relativ neu. Überall auf Twitter und LinkedIn findet man Anekdoten über diese Anwendung bei jungen, kleinen Unternehmen, aber bevor man sie in großem Umfang in seinem Unternehmen einsetzt, sind rigorose Tests und die Einbeziehung von Interessengruppen erforderlich.

AutoGPT ist eine experimentelle Technik, die LLMs verwendet, um autonome Agenten zu schaffen, die verschiedene Aufgaben auf der Grundlage von Eingaben in natürlicher Sprache erfüllen. AutoGPT befindet sich zwar noch im Anfangsstadium der Entwicklung, ist aber sehr vielversprechend! Mit solchen autonomen Agenten lassen sich Arbeitsabläufe in den Bereichen Betrieb, Vertrieb und Personalwesen automatisieren, um nur einige Beispiele zu nennen. So kann AutoGPT beispielsweise neue Vertriebskontakte generieren, indem es die E-Mail-ID eines Kontakts bei einem potenziellen Kunden ausfindig macht, ihn zur CRM-Software hinzufügt und dann eine E-Mail an ihn sendet.

Einen ausführlichen Einblick in die Welt der AutoGPT finden Sie in unserem Blog hier!

Das Wichtigste zum Mitnehmen: Anwendungen wie RAG, Zusammenfassungen und Kundensupport sind das Brot und die Butter der LLMs. Sie haben sich bei solchen Anwendungen immer wieder bewährt, auch wenn sie weniger leistungsfähig waren als heute. Mit der neuen Generation von großen Sprachmodellen werden diese und weitere Anwendungen genau, autonom und noch nützlicher für Unternehmen und ihre Kunden sein. Die Unternehmen werden nur durch die Vorstellungskraft ihrer Entscheidungsträger begrenzt.

Fazit

In diesem Blog haben wir den aktuellen Stand der LLM-Landschaft untersucht und uns mit der Architektur, den Techniken, den Herausforderungen und den Anwendungen dieser leistungsstarken Modelle beschäftigt. Mit den raschen Fortschritten in der LLM-Technologie und der Entwicklung neuer Tools und Lösungen wird immer deutlicher, dass es für Unternehmen nie einen besseren Zeitpunkt gab, in LLMs zu investieren.

LLMs bieten Unternehmen eine noch nie dagewesene Möglichkeit zur Innovation, zur Rationalisierung von Prozessen und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft, der sie in ihren jeweiligen Branchen auszeichnet. Von Retrieval Augmented Generation über Zusammenfassungen und Kundensupport bis hin zu experimentellen Anwendungen wie AutoGPT - LLMs verändern die Landschaft der Geschäftsabläufe und Anwendungen.

Diese Chance birgt jedoch auch Herausforderungen wie LLMOps und Model Bias. Durch die Zusammenarbeit mit Experten auf diesem Gebiet können Unternehmen diese Komplexität meistern und das volle Potenzial von LLMs verantwortungsvoll nutzen, um Innovationen voranzutreiben und Werte für ihre Unternehmen zu schaffen.

Die neue LLM-Welt steht noch am Anfang, aber viele Unternehmen machen bereits den ersten Schritt und integrieren diese Technologie in ihren Arbeitsablauf. Durch die Investition in LLM-Fachwissen und die Übernahme dieser bahnbrechenden Technologie können Unternehmen ein beispielloses Potenzial freisetzen und im sich ständig weiterentwickelnden Wettbewerb die Nase vorn haben.

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