Autor: Sebastian Wittor
Project Manager Medical Engineering bei BAYOOMED
Co-Autoren: Yussuf Kassem, Christian Riha
Software Engineers bei BAYOOMED
In der digitalen Ära gehören Large Language Models (LLMs) zu den spannendsten Technologien, die derzeit entwickelt werden. Diese Modelle haben das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren – von der Content-Erstellung über den Kundensupport bis hin zur medizinischen Forschung. Doch in diesem schnelllebigen Bereich tauchen ständig neue Modelle auf, jedes mit spezifischen Stärken, Schwächen und Anwendungsbereichen. Daher ist es für Unternehmen, Entwickler:innen und Nutzer:innen gleichermaßen entscheidend, die Unterschiede zwischen den Modellen zu verstehen, um das passende Tool für ihre Bedürfnisse auszuwählen.
Was sind Large Language Models (LLMs)?
LLMs sind KI-Modelle, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um natürliche Sprache zu verstehen und menschenähnliche Texte zu generieren. Sie können nicht nur einfache Fragen beantworten, sondern auch komplexe Aufgaben lösen – sei es das Schreiben von Code, das Erstellen von Berichten oder sogar das kreative Verfassen von Geschichten.
Doch welches Modell eignet sich für welchen Zweck? Die Welt der KI-Sprachmodelle bietet eine beeindruckende Vielfalt – von allgemein einsetzbaren Tools wie GPT-4 bis hin zu spezialisierten Modellen wie LaMDA von Google. Im Folgenden stellen wir die bekanntesten Large Language Models und ihre jeweiligen Anwendungsgebiete vor.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI
GPT, insbesondere in seinen neueren Iterationen wie GPT-3 und GPT-4, hat die Welt der KI-Sprachmodelle revolutioniert. Diese Modelle zeichnen sich durch ihre beeindruckende Fähigkeit aus, menschenähnlichen Text zu generieren und komplexe Aufgaben zu bewältigen und werden in Bereichen wie Journalismus, Marketing und Softwareentwicklung eingesetzt.
Anwendungen:
GPT-3, mit seinen 175 Milliarden Parametern, war ein Meilenstein in der Entwicklung von LLMs. Es zeigte eine bemerkenswerte Fähigkeit, verschiedene Aufgaben ohne spezifisches Training zu bewältigen, ein Phänomen, das als „few-shot learning“ bekannt wurde. GPT-4 baut auf diesem Erfolg auf und zeigt noch fortgeschrittenere Fähigkeiten, insbesondere in Bereichen wie logisches Denken und Problemlösung.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google
Das BERT-Modell hat einen großen Einfluss auf das Natural Language Processing (NLP). Im Gegensatz zu früheren Modellen kann es den Kontext eines Satzes in beide Richtungen verstehen und wird häufig zur Verbesserung von Suchmaschinen-Ergebnissen eingesetzt.
Anwendungen:
BERT’s bidirektionaler Ansatz ermöglicht ein tieferes Verständnis des Kontexts, was besonders nützlich für Aufgaben wie Frage-Antwort-Systeme und Textanalyse ist. Google hat BERT in seine Suchmaschine integriert, was zu einer signifikanten Verbesserung der Suchergebnisse führte.
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) von Google
LaMDA wurde speziell für dialogbasierte Anwendungen entwickelt. Es ermöglicht es Maschinen, natürliche und zusammenhängende Gespräche zu führen, was es ideal für Chatbots und virtuelle Assistenten macht.
Anwendungen:
LaMDA’s Fokus auf Dialogfähigkeit macht es besonders geeignet für Anwendungen, die eine natürliche, kontextbezogene Interaktion erfordern. Durch seine Fähigkeit, kontextuelle Antworten zu generieren, wird LaMDA zunehmend in Unternehmen eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern.
Claude von Anthropic
Claude ist ein KI-Assistent von Anthropic, der sich durch seinen Fokus auf ethische Entscheidungen und Kommunikation auszeichnet.
Anwendungen:
Mit seiner Fähigkeit, ethische Fragen zu berücksichtigen, hebt sich Claude von anderen LLMs ab. Unternehmen, die besonderen Wert auf Verantwortung und Ethik legen, profitieren von diesem Modell.
LLaMA von Meta
LLaMA (Large Language Model Meta AI) ist ein Open-Source-Modell von Meta, das für Forschungszwecke entwickelt wurde und in verschiedenen Größen verfügbar ist.
Anwendungen:
LLaMA’s Open-Source-Natur hat es zu einem beliebten Ausgangspunkt für Forscher und Entwickler gemacht, die eigene Sprachmodelle entwickeln oder anpassen möchten. Es bietet eine gute Balance zwischen Leistung und Modellgröße, was es für verschiedene Anwendungen attraktiv macht. Diese Modelle repräsentieren nur einen kleinen Ausschnitt der vielfältigen LLM-Landschaft. Jedes hat seine eigenen Stärken und Schwächen, und die Wahl des richtigen Modells hängt stark von der spezifischen Anwendung und den Anforderungen ab.
