Future Catalyst: Der optimale und spezifische Einsatz von Large-Language-Modellen (LLMs)

von Dr. Kai-Uwe Morgenstern, Nico Bergemann – 2. November 2023

In der heutigen Geschäftswelt sind künstlichen Intelligenz (KI) und Large-Language-Modelle (LLMs) wie GPT-4, Llama2 und andere zu entscheidenden Werkzeugen geworden. Sie zeigen beeindruckende Leistungen bei einer breiten Palette von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. Mit ihren Fähigkeiten, Texte zu verstehen, Informationen zu generieren und menschenähnliche Texte zu produzieren, erobern LLMs ein breites Spektrum von Anwendungsgebieten in verschiedenen Branchen. So werden sie bspw. in der Automobilindustrie eingesetzt, um intelligente Assistenten für Fahrzeuge zu entwickeln, im Gesundheitswesen, um medizinische Texte zu analysieren und Empfehlungen abzugeben, im Kundenservice, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, und generell in der Content-Erstellung, um automatisch Texte zu generieren.

Doch hier liegt der Knackpunkt: Ohne Anpassung kein optimales Ergebnis

Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ist es unerlässlich, die Grenzen dieser Modelle zu verstehen und sie individuell an spezifische Anforderungen anzupassen. Denn trotz ihrer leistungsstarken Fähigkeiten sind LLMs nicht immer direkt einsatzbereit und die Anpassung an spezifische Aufgaben und Domänen ist oft erforderlich, um wirklich passende Ergebnisse zu erzielen. Ziele der Anpassung sind u.a.:

Optimierung für spezifische Aufgaben: LLMs wie GPT-4 sind zwar leistungsstarke Modelle, aber sie sind nicht von Natur aus für jede Aufgabe oder jedes Anwendungsgebiet optimiert. Durch Anpassungstechniken können sie gezielt auf bestimmte Aufgaben oder Domänen zugeschnitten werden, um die Leistung zu verbessern.
Beseitigung von Bias: LLMs können in ihren generierten Texten unbewusste Vorurteile und Bias enthalten, die in den Trainingsdaten vorhanden waren. Durch Anpassungstechniken können diese Bias reduziert oder eliminiert werden, um fairere und neutralere Ergebnisse zu erzielen.
Kontrolle über die Modellantworten: Anpassungstechniken wie Prompt Engineering ermöglichen es den Entwickler:innen, die Modellantworten gezielt zu steuern, ohne umfangreiches Training oder Fine-Tuning durchzuführen. Dies ist wichtig, um unerwünschte oder ungeeignete Antworten zu verhindern.
Verbesserung der Effizienz: In einigen Fällen können LLMs durch Anpassungstechniken effizienter gemacht werden, indem sie weniger Rechenressourcen benötigen, um die gleiche oder sogar bessere Leistung zu erzielen.
Individuelle Anforderungen: Jedes Projekt oder jede Anwendung hat einzigartige Anforderungen und Ziele. Anpassungstechniken ermöglichen es, LLMs auf diese individuellen Anforderungen zuzuschneiden, was zu besseren Ergebnissen führt.

Insgesamt sind Anpassungstechniken für LLMs entscheidend, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ihre Leistung zu optimieren, ethische Aspekte zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass sie den spezifischen Anforderungen eines Projekts gerecht werden.

In der Praxis haben sich drei Techniken zur Anpassung und Erweiterung der Fähigkeiten von LLMs etabliert: Embedding, Fine-Tuning und Prompt Engineering. Jede dieser Techniken hat ihre eigenen Stärken, Schwächen und speziellen Anwendungsgebiete – ihre Auswahl kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg in der Anwendung von LLMs ausmachen.

In einer 6-teiligen Artikelserie erfahren Sie, wie die Anpassungstechniken für LLMs Ihnen helfen können, die volle Bandbreite der Möglichkeiten dieser Technologien zu nutzen. Wir werden die drei wichtigsten Techniken genauer unter die Lupe nehmen. Dabei beleuchten wir nicht nur die jeweiligen Stärken und Schwächen von Embedding, Fine-Tuning und Prompt Engineering, sondern auch die verschiedenen Anwendungsbereiche. Der direkte Vergleich der Anpassungstechniken und die Erklärung, in welchen Situationen jede Technik am besten eingesetzt werden sollte, schafft Transparenz und Orientierung. Weitere Informationen finden Sie auch auf unserer Website.

Am Ende dieser Artikelserie haben sie sowohl Best Practices kennengelernt und Praxis-Tipps bekommen als auch eine Checkliste erhalten, die Ihnen bei der Auswahl der richtigen Technik für Ihr spezifisches Projekt helfen kann. Mit der Roadmap für die Implementierung in Teil 6 navigieren Sie dann vielleicht schon in Ihrem eigenen LLM-bereicherten Projekt.