LLM, GPT, RAG… Was bedeuten die Abkürzungen der KI? | KI im Geschäft #91

Worüber sprechen Spezialisten für künstliche Intelligenz? Entschlüsselung von KI-Akronymen

KI-Spezialisten verwenden häufig Akronyme, um komplexe Technologien und Prozesse zu beschreiben. Es ist wichtig zu verstehen, was hinter diesen Begriffen steckt, um die Chancen, die KI bietet, bewusst nutzen zu können. Wenn Sie zum Beispiel „RAG“ oder „XAI“ hören, sind Sie sich möglicherweise nicht sicher, was das bedeutet. RAG, Retrieval-Augmented Generation, ist eine Technologie, die die Sprachgenerierung mit Informationsabruf anreichert, während XAI, Explainable AI, sich auf die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen konzentriert, die von KI-Systemen getroffen werden. Wir müssen heute nicht erklären, was KI ist, aber Akronyme wie diese erfordern eine Erklärung. Lassen Sie uns also mit einem der am weitesten verbreiteten Akronyme beginnen – dem allgemeinen Namen der Technologie hinter ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, oder Large Language Model, ist die Grundlage für Systeme wie Chatbots, die Text, Code generieren oder Sprachen übersetzen können. Es handelt sich um eine künstliche Intelligenz, die darauf trainiert ist, die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen zu schätzen, und zwar mit einem neuronalen Netzwerk mit über 175 Milliarden Parametern.

Das Training von LLM umfasst das Zeigen von Beispielen und das Anpassen von Gewichten, um Fehler zu reduzieren. In LLM wird jeder Text durch Vektoren mit vielen Zahlen dargestellt, die seine Position und Beziehungen im “Sprach”-Raum des Modells bestimmen. Fortlaufender Text bedeutet, Pfade in diesem Raum zu folgen.

Stellen Sie sich sie als “Superleser” mit umfangreichem Wissen und der Fähigkeit vor, Informationen zu verarbeiten und ähnlich wie Menschen zu antworten. Beliebte Beispiele für LLMs sind:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) und
• Llama 2 (Meta).

Im Geschäftsleben kann LLM die Kommunikation und den Informationsfluss innerhalb eines Unternehmens optimieren, indem es beispielsweise automatisch Berichte erstellt, Dokumente übersetzt und Fragen von Mitarbeitern beantwortet. Die Nutzung von LLM über Chats, spezielle Software oder APIs kann auch die Schaffung neuer Geschäftsmodelle und Strategien unterstützen, indem große Datenmengen analysiert und Trends identifiziert werden, die zuvor nicht sichtbar waren.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die semantische Informationsabruf mit Textgenerierung kombiniert. Dies ermöglicht es dem Modell, relevante Dokumente zu finden, wie zum Beispiel solche von Wikipedia, und bietet Kontext, der dem Textgenerator hilft, genauere, reichhaltigere und weniger fehleranfällige Ergebnisse zu produzieren. RAG kann angepasst werden, und sein internes Wissen kann effektiv modifiziert werden, ohne dass das gesamte Modell neu trainiert werden muss, was kostspielig und zeitaufwendig ist. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen sich Fakten im Laufe der Zeit entwickeln können, wodurch die Notwendigkeit für ein erneutes Training entfällt, um auf die neuesten Informationen zuzugreifen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Wir alle kennen das Akronym GPT, da es Teil des Namens des beliebtesten KI-Chatbots geworden ist. Aber was genau bedeutet es? Generative Pre-trained Transformer, GPT, ist ein KI-Modell, das Text generiert, der menschlich erstelltem Text ähnelt, indem es das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt. Im Lernprozess erwirbt es Wissen aus Milliarden von Seiten Text, die von Menschen geschrieben wurden, um später die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes zu bestimmen.

GPT-Modelle basieren auf neuronalen Netzwerkarchitekturen, die als Transformer bezeichnet werden und die Text generieren und auf Fragen in einem dialogorientierten Stil antworten können. Sie werden für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, darunter:

• Übersetzung von Sprachen,
• Zusammenfassung von Dokumenten,
• Generierung von Inhalten,
• Schreiben von Code und viele andere Aufgaben.

GPT-Modelle können ohne weiteres Training in einer Technik namens Zero-shot Learning verwendet oder an eine spezifische Aufgabe durch Lernen aus wenigen Beispielen (Few-shot Learning) angepasst werden.

NLP (Natural Language Processing)

NLP, oder Natural Language Processing, ist das Gebiet, das sich mit Techniken und Technologien beschäftigt, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.

Dies bildet die Grundlage für die genannten LLM, RAG und GPT, die es ihnen ermöglichen, Wörter, Sätze und deren Bedeutungen zu verstehen. So kann NLP Textdaten in nützliche Geschäftseinblicke umwandeln. NLP-Anwendungen finden breite Anwendung, die über KI-Assistenten und Chatbots hinausgeht, und umfassen Aufgaben wie:

• Sentiment-Analyse – ermöglicht die Bestimmung, welche Emotionen im Text vorhanden sind, zum Beispiel, ob eine auf sozialen Medien geäußerte Meinung positiv, negativ oder neutral ist,
• Zusammenfassung von Dokumenten – automatisches Erstellen von Zusammenfassungen langer Texte, was den Nutzern Zeit spart,
• Maschinenübersetzung – ermöglicht eine schnelle und effiziente Übersetzung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen. Zum Beispiel ist das SeamlessM4T-Modell von Meta in der Lage, Text und Sprache zwischen 100 Sprachen zu übersetzen.

ML (Machine Learning)

ML, oder Machine Learning, ist der grundlegende Zweig der KI. Es ist ein übergreifendes Feld, das das Training von Computern umfasst, um aus Daten zu lernen, ohne sie direkt zu programmieren. KI nutzt Daten und Algorithmen, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, nachzuahmen und im Laufe der Zeit Erfahrungen zu sammeln.

Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde 1959 von Arthur Samuel im Kontext seiner Forschung zum Spielen von Dame geprägt. Technologischer Fortschritt hat die Schaffung innovativer Produkte auf der Grundlage von ML ermöglicht, wie z.B. Empfehlungssysteme und autonome Fahrzeuge.

Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselbestandteil der Datenwissenschaft, die statistische Methoden verwendet, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen in vielen Unternehmen zu treffen. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern wächst mit der Expansion von Big Data. Dies gilt insbesondere für Experten, die in der Lage sind, bedeutende Geschäftsfragen zu identifizieren und Daten zu analysieren. ML-Algorithmen werden unter Verwendung von Programmierframeworks wie TensorFlow und PyTorch erstellt.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, oder Robotic Process Automation, ist eine Automatisierungstechnologie, bei der Computer menschliche Aktionen in bestimmten Programmen und Anwendungen nachahmen. RPA ist eine praktische Anwendung von KI, die sich direkt auf die Betriebseffizienz auswirkt. Es automatisiert Routineaufgaben wie Dateneingabe oder Kundenservice, sodass Unternehmen sich auf strategischere Aktivitäten konzentrieren können.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) ist ein fortgeschrittener Zweig des ML, der auf neuronalen Netzwerken basiert, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Netzwerke lernen aus großen Datenmengen, um Muster und Beziehungen zu erkennen, und nutzen dieses Wissen dann, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. DL ermöglicht die Ausführung der komplexesten Aufgaben, wie z.B. Bild- und Objekterkennung sowie Klassifizierung in Fotos und Videos.

Infolgedessen ist DL entscheidend für die Entwicklung von Technologien wie:

• Vorhersage und Optimierung des Energieverbrauchs,
• Steuerung autonomer Fahrzeuge,
• Verhinderung von Finanzbetrug durch Erkennung von Anomalien in Transaktionen oder
• Personalisierung von Angeboten und Inhalten entsprechend den individuellen Benutzerpräferenzen.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art des maschinellen Lernens (ML), bei der das KI-Modell „von selbst“ durch Versuch und Irrtum lernt, anstatt aus vorbereiteten Daten trainiert zu werden. Mit anderen Worten, KI passt sich durch Interaktionen mit der Umgebung an, erhält Belohnungen für wünschenswerte Aktionen und Strafen für ineffektive.

Reinforcement Learning ist nützlich bei Aufgaben, bei denen wir genau wissen, welches Ergebnis wir erzielen möchten, der optimale Weg dorthin jedoch unbekannt oder zu schwierig zu programmieren ist. Zum Beispiel das Training von Robotern, um sich in komplexen Umgebungen zurechtzufinden.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) ist ein System, das aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzwerken besteht:

• Generator, der neue Daten erstellt, wie z.B. Bilder oder Texte,
• Discriminator, der versucht, echte Daten von generierten Daten zu unterscheiden.

Dieser Wettbewerb motiviert beide Netzwerke zur Verbesserung, was zu immer realistischeren und kreativeren Ergebnissen führt.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) ist ein etwas weniger bekanntes, aber sehr wichtiges Akronym im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist ein Ansatz für KI, der sich darauf konzentriert, klare und verständliche Erklärungen für die von KI-Systemen getroffenen Aktionen oder Entscheidungen bereitzustellen. XAI ist entscheidend für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI: Transparenz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheit und Unterstützung von Innovation.

KI-Akronyme. Zusammenfassung

KI-Akronyme wie LLM, RAG, GPT und XAI repräsentieren fortschrittliche Technologien, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen arbeiten. Von der Prozessautomatisierung bis zum besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse – KI eröffnet neue Möglichkeiten. Vertrautheit mit diesen Begriffen ist der Schlüssel, um sich im Bereich der künstlichen Intelligenz zurechtzufinden und ihr Potenzial in Ihrem Unternehmen zu nutzen. Das Wissen über diese Technologien ermöglicht nicht nur die Optimierung bestehender Prozesse, sondern auch die Erschließung neuer Bereiche für Innovation und Wachstum.

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