Was sind Sprachmodelle? Alles Wichtige über LLMs

Wir zeigen Ihnen, was LLMs sind, was sie können und wie Sie und Ihr Unternehmen davon profitieren.

Large Language Model

Sprachmodelle sind vielseitig. Wo immer Menschen mit einem Computer kommunizieren, können Sprachmodelle helfen.

Was sind Sprachmodelle? Alles Wichtige über LLMs

Sprachmodelle (LLMs) – was das ist und wie Sie sie sicher nutzen

Sprachmodelle helfen bei der Kommunikation zwischen Mensch und Computer – wie sie das tun, wie sie funktionieren und wie Sie sie für Ihr Unternehmen einsetzen, erfahren Sie hier. 

ChatGPT gehört zu den bekanntesten Sprachmodellen – mehr als zwei Drittel der Deutschen haben schon davon gehört. – Quelle: Denkfabrik

Was ist ein Sprachmodell?

Auf der Erde gibt es mehr als 7000 verschiedene Sprachen. Das ist beeindruckend – aber hilft herzlich wenig, wenn man verzweifelt vorm eigenen Computer sitzt und einfach nicht das gewünschte Ergebnis bekommt. Denn egal, in welcher der 7000 Sprachen man dem Gerät sagt, was man will – es versteht es nicht. Computer sprechen einfach eine ganz eigene Sprache. Ein Übersetzer muss her: Computer – Mensch, Mensch – Computer. 

Sprachmodelle sind genau diese Übersetzer. Sie sorgen dafür, dass Computer verstehen, was wir ihnen sagen – und andersherum, dass wir Menschen verstehen, was der Computer uns sagt. Und das ohne vorher Informatik zu studieren oder Programmiersprache zu lernen. 

Das schafft ganz neue Nutzungsmöglichkeiten für jeden Einzelnen, aber vor allem für Unternehmen. Denn wenn Computer in menschlicher Sprache kommunizieren können, können sie auf ganz neue Weise im Arbeitsalltag eingesetzt werden.

So funktionieren Sprachmodelle

Sprachmodelle sind eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI). So wie sich im menschlichen Gehirn Neuronen verknüpfen, wenn wir eine neue Sprache lernen, so kommunizieren auch bei einem Sprachmodell Neuronen in einem komplexen Neuronennetzwerk miteinander. 

Die einzelnen Neuronen dieses Netzwerks sind darauf programmiert, Sprache zu verarbeiten. Das ist entscheidend, denn die Neuronen einer Künstlichen Intelligenz können theoretisch auch andere Dinge lernen. Zum Beispiel visuelle Eindrücke zu verarbeiten oder mathematische Formeln zu rechnen. 

Um Sprache verstehen zu können, wird bei Sprachmodellen Natural Language Processing eingesetzt, kurz NLP – also natürliche Sprachverarbeitung. NLP befähigt Künstliche Intelligenz, einzelne Wörter zu verstehen. Damit ist sie ein wesentlicher Bestandteil eines Sprachmodells.

Die spezielle Architektur des Neuronennetzwerks bei Sprachmodellen wird als Transformer bezeichnet. Dabei ist nicht jedes Sprachmodell gleich. Es gibt unterschiedliche Transformer-Typen, die Sprache unterschiedlich verarbeiten. Die bekanntesten und wichtigsten sind GPT (Generative Pre-trained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Das Modell GPT ist besonders stark darin, neue Texte zu erzeugen, während BERT besonders gut darin ist, komplexe Zusammenhänge zu verstehen. Das erkennt man auch an ihren Einsatzmöglichkeiten: ChatGPT ist bekannt für seine umfangreichen Fähigkeiten in der Texterstellung. BERT dagegen wird zum Beispiel von Google eingesetzt, um Textinhalte ganz automatisch bis in die Tiefe zu verstehen.

Ein weiteres Unterscheidungskriterium bei Sprachmodellen ist ihre Größe. Je größer das Sprachmodell, desto umfangreicher der Wortschatz und die Fähigkeit, Sprache zu verarbeiten. Spitzenreiter sind die sogenannten Large Language Models, also die großen Sprachmodelle. Kurz: LLM. Sie bestehen aus mehreren Milliarden (!) Parametern. Wann immer von Chatbots wie ChatGPT die Rede ist, sind LLMs im Spiel.

Natural Language Processing – Die natürliche Spracherkennung macht es einer Software möglich, die Bedeutung einzelner gesprochener oder geschriebener Wörter zu verstehen und zu verarbeiten.

Large Language Models – Die großen Sprachmodelle sind in der Lage, komplexe Texte und Zusammenhänge zu verstehen. Dafür nutzen sie NLP.

Künstliche Intelligenz – Wenn eine Künstliche Intelligenz zum Verstehen und Generieren von Sprache eingesetzt wird, nutzt sie dafür LLMs.

Wie lernen Large Language Modelle sprechen?

Wir Menschen lernen eine neue Sprache, indem wir üben, üben, üben. Wir lesen, hören, sprechen. Je intensiver wir das machen, desto besser lernen wir die Sprache. 

Bei einem Sprachmodell ist das genauso. 

Das LLM erlernt die menschliche Sprache durch Machine Learning. Dafür nutzt es gigantische Datenmengen als Basis, die es selbstständig im unüberwachten Lernen durcharbeitet. Menschliche Hilfe braucht die KI dafür nicht – sobald sie ihre Datenbasis erhalten hat, lernt sie ohne manuelle Unterstützung. 

Anders als wir Menschen, muss ein LLM dabei keine Lernpausen einlegen. Schlafen, ausruhen, essen? Nicht nötig. Das Sprachmodell lernt 24/7 und ist dadurch wesentlich schneller als ein Mensch. 

Da ein LLM aber nun mal nicht denken kann wie ein Mensch, ist es letztlich reine Mathematik, was im „Gehirn“ des Sprachmodells passiert. Das Large Language Model untersucht den Kontext des gesamten Textes und ermittelt Wahrscheinlichkeiten, mit denen ein Wort auf das andere folgt. Im Erklärtext einer Haftpflichtversicherung ist uns Menschen völlig klar, dass auf die Wortgruppe „der Verursacher eines Unfalls“ als nächstes das Wort „haftet“ folgen muss. Ein LLM muss dafür zunächst die Wahrscheinlichkeiten ausrechnen – kommt dann aber zum gleichen Ergebnis. Und das in einem Sekundenbruchteil. 

Das heißt: Ein Sprachmodell lernt, wie wahrscheinlich ein Wort auf das andere folgt – immer unter Beachtung des inhaltlichen Themas.

Ein LLM verarbeitet Unmengen an Daten.

Was können Sprachmodelle?

Ein Sprachmodell ist dafür da, die Kommunikation und Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern. Als Bestandteil Künstlicher Intelligenz kann ein LLM immer genau das, worauf die Künstliche Intelligenz programmiert wurde. Mögliche Fähigkeiten sind zum Beispiele diese:

Die Grundfunktion: geschriebene Sprache verstehen

Geschriebene Sprache zu verstehen ist die Grundfunktion eines Sprachmodells. Dank NLP versteht es Wort für Wort und das LLM erkennt Zusammenhänge und komplexe Themen. Dadurch versteht es den Inhalt auch dann, wenn er frei formuliert ist – sogar trotz Rechtschreib-, Tipp- und Grammatikfehlern.

Mit Spracherkennung: gesprochene Sprache verstehen

Dank NLP sind virtuelle Assistenten schon seit vielen Jahren in der Lage, gesprochene Sprache zu verstehen und auszuwerten, sogar trotz starker Dialekte oder undeutlicher Aussprache.

Mit generativer KI: selbstständig formulieren

Dank LLMs und generativer Künstlicher Intelligenz können Chatbots oder andere Systeme selbstständig und frei formulieren. Dadurch ist ChatGPT in der Lage, kreative Geschichten zu schreiben – und der generative Chatbot von DialogBits ist in der Lage, unternehmensspezifische Inhalte individuell auf die Frage eines Nutzers abzustimmen.

Mit Sentimentanalyse: Gefühle verstehen

Mit Sentimentanalyse ist ein LLM in der Lage, Emotionen zu erkennen. Dadurch kann das Sprachmodell die Antwort individuell auf die Gefühle des kommunizierenden Menschen abstimmen. Das bringt insbesondere im Kundenservice Vorteile, wenn ein Chatbot wie ein Mensch in der Lage ist, sensibel mit aufgebrachten Kunden umzugehen.

Fortschrittliche Sprachmodelle können durch KI auch die Stimmungslage von Nutzern interpretieren und so individuell reagieren.

Wo und wofür werden Sprachmodelle eingesetzt?

Sprachmodelle sind vielseitig. Wo immer Menschen mit einem Computer kommunizieren, können Sprachmodelle helfen. Theoretisch sind der Kreativität dabei keine Grenzen gesetzt. In der Praxis werden LLMs vor allem in den folgenden Anwendungsbereichen eingesetzt:

Sprachmodelle in Chatbots

Chatbots sind keine Neuheit. Der erste Chatbot wurde in den 1960er Jahren geboren und hieß Eliza. Seitdem ist eine Menge passiert und LLMs haben dem Einsatz von Chatbots neuen Rückenwind gegeben. 

Dadurch können Chatbots in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Zum Beispiel im Kundenservice oder im Marketing & Sales. Fast schon wie ein echter Mitarbeiter versteht die KI das Problem eines Kunden und kann vielfältige Anliegen direkt selbstständig lösen. Generative Chatbots geben dabei dank LLM immer individuelle Antworten, sodass der Nutzer eine ähnlich angenehme Erfahrung hat wie beim Chat mit einem Menschen.

Sprachmodelle in Übersetzungstools

Während Übersetzungscomputer früher oft nur mittelmäßige Übersetzungen in fragwürdigem „Denglisch“ hervorgebracht haben, liefern automatische Übersetzungstools heute absolut brauchbare Ergebnisse. Das funktioniert, weil das Sprachmodell den gesamten Zusammenhang versteht und übersetzt – nicht mehr Wort für Wort.

Sprachmodelle zur Textgenerierung

Sprachmodelle mit generativer Künstlicher Intelligenz sind in der Lage, individuelle Texte zu erstellen. Passend zum Befehl des Menschen fügen sie die Informationen aus ihrer Wissensbasis individuell zusammen und schaffen dabei eigene Formulierungen. Je nach Fähigkeit des LLMs, Qualität des menschlichen Befehls und Wissensgrundlage entstehen so Texte, die dem eines Menschen beeindruckend nahe kommen.

Sprachmodelle als FAQ-Bots

Insbesondere im unternehmensinternen Einsatz helfen LLMs als FAQ-Chatbot dabei, die Produktivität zu steigern. Das LLM wird dafür mit internen Informationen wie den Allgemeinen Geschäftsbedingungen, Ablauforganisationen oder Versicherungsbedingungen trainiert. Mitarbeiter können ihre Frage frei formulieren und erhalten schnell eine verständliche Antwort.

Bekannte Sprachmodelle: diese LLMs gibt es

Der Rockstar unter den Sprachmodellen ist zweifellos ChatGPT. Das LLM von OpenAI ist seit der Veröffentlichung 2022 beinahe über Nacht zum Star geworden. Den meisten Nutzern ist es im Chatbot-Interface von OpenAI bekannt. Dort steht es kostenfrei zur Verfügung und kann auf Anweisung Geschichten schreiben, Fachartikel verfassen, Texte übersetzen und, und, und. Neben der Nutzung für die Texterstellung können Sie das LLM ChatGPT allerdings auch für Ihren eigenen Chatbot nutzen. Wie das funktioniert und was Sie dabei beachten müssen, erfahren Sie hier. 

Mittlerweile genauso bekannt und ebenfalls sehr leistungsstark ist das LLM Gemini von Google. Wie ChatGPT generiert es frei formulierte Texte. Auch Gemini steht kostenfrei im Chatbot-Interface zur Verfügung. 

Daneben gibt es noch zahlreiche weitere LLMS, deren Namen allerdings noch nicht so bekannt sind wie ChatGPT und Gemini. Darunter zum Beispiel der Facebook Blenderbot oder das chinesische Forschungsprojekt Wu Dao 2.0. Aber auch DialogBits nutzt ein eigenes LLM. Die Besonderheit dabei: Es wurde vollständig in Deutschland entwickelt.  

Neben diesen Sprachmodellen, die vor allem in Chatbots eingesetzt werden, nutzen auch Übersetzungstools wie DeepL eigene LLMs. Sie helfen, nicht nur Wort für Wort, sondern im Gesamtverständnis zu übersetzen – dadurch werden sogar Redewendungen korrekt übersetzt.

Risiken & Herausforderungen von Sprachmodellen – und wie Sie sie umgehen

Die Fähigkeiten von LLMs klingen verlockend – und wenn man sie richtig einsetzt, sind sie es auch. Damit Sie bekannte Risiken und Herausforderungen überwinden können, zeigen wir Ihnen die wichtigsten Schwachstellen von Sprachmodellen und geben Tipps, wie Sie damit umgehen.

Herausforderung 1: LLMs hinterfragen nicht

Sprachmodelle können nicht denken wie ein Mensch. Sie sind nicht in der Lage, Dinge zu hinterfragen und moralisch zu untersuchen. Sie glauben bedingungslos alles, was sie gelernt haben. 

Bei einer schlechten Wissensgrundlage kann das dazu führen, dass ein LLM voller Überzeugung falsche Tatsachen behauptet – das LLM halluziniert. Ist die Wissensgrundlage einseitig, kommt es zu Verzerrungen – den sogenannten Bias. Das LLM gibt fragwürdige Meinungen wieder, ohne die Gegenseite zu betrachten. 

Das kann insbesondere bei frei nutzbaren Chatbots wie ChatGPT oder Google Gemini passieren, da beide ausschließlich mit frei zugänglichen und ungeprüften Inhalten aus dem Internet trainiert wurden. Darunter also auch Fake News und einseitige Berichterstattungen – aber kein Fachwissen zu spezifischen Themen.

So gehen Sie damit um

Als Nutzer von ChatGPT und Co. sollten Sie niemals blind auf die Antwort des Sprachmodells vertrauen. Prüfen Sie alle Fakten und hinterfragen Sie sämtliche Informationen. Gemini bietet dafür direkt in der Chatbot-Antwort die Möglichkeit, die Informationen mit einer Google-Suche zu überprüfen. 

Wenn Sie ein LLM für Ihren eigenen Chatbot nutzen, hilft ein gutes Training des Chatbots. DialogBits bietet dafür die Möglichkeit, eigene Inhalte als Trainingsgrundlage zu hinterlegen, sie zu kategorisieren und zu gewichten. Auch den Freiraum des Chatbots bei der Antwortgenerierung können Sie frei definieren. Auf diese Weise reduzieren Sie das Risiko, dass Ihre Nutzer falsche Antworten erhalten, auf ein Minimum.

Herausforderung 2: LLMs lassen sich manipulieren

Wer sich mit Chatbots, Künstlicher Intelligenz und Sprachmodellen auskennt, entlockt einem Chatbot womöglich Informationen und Aussagen, die nicht zur Freigabe bestimmt waren. Dadurch können ungeeignete Antworten und mitunter auch echte Sicherheitsrisiken entstehen.

So gehen Sie damit um

Dieses Risiko ist vor allem relevant, wenn Sie das Sprachmodell für Ihr Unternehmen nutzen, zum Beispiel als Chatbot für die Kundenkommunikation. Da das LLM Zugriff auf viele interne Informationen hat, ist es eine Angriffsfläche für Missbrauch. DialogBits bietet deswegen eine Kategorisierung der hinterlegten Informationen und die optionale Begrenzung der Antwortlänge. So werden sensible Informationen besonders geschützt.

Herausforderung 3: nicht alle LLMs sind DSGVO-konform

LLMs wie ChatGPT oder Gemini stammen von amerikanischen Unternehmen und werden daher in der Regel auch auf amerikanischen Servern gehostet. Als Nutzer oder Betreiber haben Sie keinen Einfluss darauf, was mit den eingegebenen Daten passiert. Wenn Sie eines dieser LLMs für Ihr Unternehmen nutzen, riskieren Sie dadurch einen Verstoß gegen die DSGVO sowie ein Datenleck. Das ist besonders gefährlich, wenn das LLM auf sensible, womöglich sogar personenbezogene Daten zugreifen kann.

So gehen Sie damit um

Als Nutzer von ChatGPT oder Google Gemini sollten Sie stets sparsam mit persönlichen Informationen umgehen. Geben Sie keine Passwörter, Kontaktdaten oder personenbezogene Informationen ein. 

Wenn Sie ein Sprachmodell für Ihr Unternehmen einsetzen, sollten Sie von Beginn an auf eine DSGVO-konforme Lösung setzen. Anbieter wie Microsoft Azure ermöglichen beispielsweise ein europäisches Hosting für ChatGPT. Noch sicherer ist, wenn Sie direkt mit deutschen oder europäischen Chatbot-Anbietern zusammenarbeiten. DialogBits bietet für Ihren Chatbot deswegen sichere On-Premises-Lösungen mit eigenem LLM sowie eine DSGVO-konforme Einbindung von ChatGPT an.

Mehr zum Datenschutz bei Chatbots erfahren Sie hier. 

Unser Fazit: Dank LLMs sprechen Sie und Ihre Kunden die gleiche Sprache wie Ihr System

Fest steht: Sprachmodelle werden immer besser. Und das ist kein Zukunftstraum, sondern Realität. „Es werden immer größere Sprachmodelle mit immer mehr Parametern entwickelt“, fasst es die von der Bundesregierung geförderte Plattform für Künstliche Intelligenz in einer Abhandlung zusammen

Auch trotz vorhandener Risiken im privaten und beruflichen Einsatz bieten LLMs heute und in Zukunft eine Menge Potenzial – vor allem für Unternehmen. Denn wo vorher nur eine unbefriedigende Kommunikation möglich war, helfen LLMs nun, schneller und besser zu kommunizieren. Es lohnt sich daher, sich frühzeitig mit Chatbots und Sprachmodellen zu befassen. Sichere, datenschutzkonforme und gleichzeitig leistungsstarke Lösungen gibt es bereits – zum Beispiel von DialogBits.

 

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