Large Language Models für Ihr Unternehmen

Es gibt im Bereich NLP viele Modell-Typen und nicht immer ist ein großes Sprachmodell wie ChatGPT wirklich hilfreich und sinnvoll. Große Sprachmodelle (LLMs) sind Modelle, die Deep Learning bei natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und natürlicher Spracherzeugung (NLG) nutzen. Damit diese Modelle in der Lage sind, möglichst viel natürliche Sprache zu erfassen und zu verstehen, werden sie in der Regel auf einer großen Datenmenge im Vorfeld trainiert. Dafür werden verschiedene Techniken wie:

• Fine-tuning 
• Zero-Shot Learning
• One-Shot Learning
• Few-Shot-Learning

genutzt. Ein LLM ist im Wesentlichen ein auf Transformer basierendes neuronales Netzwerk, das 2017 in einem Artikel von Google-Ingenieuren mit dem Titel Attention is All You Need vorgestellt wurde. Das Ziel des Modells besteht darin, den Text vorherzusagen, der wahrscheinlich als nächstes kommt. Die Komplexität und Leistung eines Modells können anhand seiner Parameteranzahl beurteilt werden. Die Parameter eines Modells sind die Anzahl der Faktoren, die es berücksichtigt, wenn es Output generiert.

Ansprache eines Sprachmodells:

Sprachmodelle sind leistungsstarke Werkzeuge, die eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Bereichen ausführen können. Hier sind einige Beispiele für mögliche Aufgaben, die ein Sprachmodell ausführen kann:

1. Suchen
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Suchanfragen zu generieren und die relevantesten Ergebnisse zu liefern. Beispielsweise können sie verwendet werden, um automatisch Antworten auf Fragen zu finden oder Suchergebnisse auf der Grundlage von Schlüsselwörtern zu filtern.
2. Klassifizieren
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte oder Dokumente in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Zum Beispiel können sie Nachrichtenartikel in verschiedene Themenbereiche einteilen oder Kundenbewertungen in positive und negative Feedbacks unterteilen.
3. Sortieren
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte oder Dokumente nach verschiedenen Kriterien zu sortieren. Zum Beispiel können sie E-Mails nach Dringlichkeit oder Relevanz sortieren oder Finanzdokumente nach verschiedenen Kennzahlen sortieren.
4. Generieren
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte oder Dokumente automatisch zu generieren. Zum Beispiel können sie verwendet werden, um Produktbeschreibungen zu erstellen oder automatisch Verkaufsberichte zu generieren.
5. Zusammenfassen
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte oder Dokumente automatisch zusammenzufassen. Zum Beispiel können sie längere Artikel oder Berichte in kurze Zusammenfassungen umwandeln, um schneller auf den Inhalt zugreifen zu können.
6. Umformulieren
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Texte oder Dokumente umzuformulieren oder zu paraphrasieren. Zum Beispiel können sie verwendet werden, um automatisch Texte in eine andere Sprache zu übersetzen oder Texte umzuschreiben, um sie leichter verständlich zu machen.
7. Extrahieren
   Sprachmodelle können verwendet werden, um Informationen aus Texten oder Dokumenten zu extrahieren. Zum Beispiel können sie verwendet werden, um automatisch wichtige Informationen aus Verträgen oder rechtlichen Dokumenten zu extrahieren oder um automatisch Kontaktinformationen aus Geschäftsbriefen zu extrahieren.

Sprachmodelle können eine große Hilfe sein, um zeitaufwändige Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu automatisieren. Mit ihren vielfältigen Funktionen und Anwendungsbereichen können sie dazu beitragen, Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und Zeit und Kosten zu sparen.

In der Tat ist es möglich, dass Sprachmodelle auf unternehmensinterne und aktuelle Daten zugreifen können, ohne sie neu trainieren zu müssen. Für viele Modelle bedeutet dies jedoch einen Zwischenschritt, indem vorher relevante Dokumente und Daten gefiltert und dann zusammen mit der Anfrage an das Sprachmodell übergeben werden. Dies kann von Vorteil sein, da es Zeit und Ressourcen spart und die Genauigkeit des Modells verbessert, indem es auf die neuesten Informationen zugreift.

Wenn es um unternehmensinterne Daten geht, können Sprachmodelle auf interne Datenbanken, CRM-Systeme oder andere Unternehmensressourcen zugreifen, um beispielsweise automatisierte Kundensupport-Lösungen zu erstellen oder die Produktivität von Mitarbeiter*innen zu erhöhen, indem sie die Bearbeitungszeit von Dokumenten und anderen Textmaterialien reduzieren. Durch den Zugriff auf diese Daten können Sprachmodelle auf bereits vorhandenes Wissen und Erfahrung zurückgreifen und somit schnell und effektiv arbeiten.

Jedoch sollten Unternehmen sicherstellen, dass der Zugriff auf interne Daten sicher und kontrolliert ist, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass das Sprachmodell nur auf die benötigten Daten zugreift, um die Sicherheit zu gewährleisten und die Gefahr des Datenmissbrauchs zu minimieren.

In Bezug auf aktuelle Daten können Sprachmodelle die entsprechend aufgebaut werden auch auf das Internet zugreifen und so beispielsweise auf Nachrichten, Social-Media-Plattformen oder andere aktuelle Quellen zugreifen. Durch die Analyse dieser Quellen können Sprachmodelle die neuesten Ereignisse und Trends in ihre Antworten einfließen lassen.

Sprachmodelle in Unternehmen:

Das kommt darauf an, um welche Tätigkeiten es geht. Als grobe Daumenregel, kann man sagen, dass moderne Sprachmodelle sehr gut im allgemeinen Chat und bei Identifikationsproblemen sind. Also in Bereichen, in denen entweder generell gesprochen wird, oder z. B. Kundenprobleme beantwortet werden müssen, die häufig vorkommen. Die größere Herausforderung sind generierte Texte. Auch hier liefern große Sprachmodelle meist großartige Antworten. Die Schwäche solcher Modelle liegt jedoch im Detail. Sprachmodelle basieren auf Mathematik und Statistik und basieren auf dem vorangegangenen Kontext: das nächste Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit. 

Ein solches Modell hat also keinen echten Verstand im menschlichen Sinne. So kommen Texte zustande, die sich zunächst gut anhören, aber inhaltlich teils falsch sein können. Das nennt man im NLP Hallucination. Die Gefahr kann reduziert werden, wenn gezielt Informationen für eine bestimmte Anfrage bereitgestellt werden, wie bereits beschrieben. Dennoch benötigt es oft einen weiteren Blick von Expert*innen, um die generierten Texte auf Qualität zu prüfen.
Sprachmodelle werden Menschen in den meisten Fällen also eher in ihrer Produktivität unterstützen als sie vollständig zu ersetzen.

Neben OpenAIs ChatGPT und anderen Anbietern gibt es ebenfalls viele Open-Source-Sprachmodelle, die lokal oder in einer privaten Cloud bereitgestellt werden können, was zu schneller Geschäftsübernahme und robuster Cybersicherheit führt. Einige große Sprachmodelle in dieser Kategorie sind:

• GPT4All-J
• Dolly v2
• Alpaca
• GPT-J
• LLaMa
• Pythia
• T5

Bei der Auswahl eines Sprachmodells gibt es viele Faktoren zu berücksichtigen.
Tipps, die Ihnen helfen können, das beste Sprachmodell für Ihre Bedürfnisse zu finden:

1. Definieren Sie Ihre Anforderungen:
   Bevor Sie ein Sprachmodell auswählen, sollten Sie sich überlegen, welche Art von Textverarbeitungsaufgaben Sie ausführen möchten. Möchten Sie beispielsweise eine Texterkennungssoftware für Dokumente oder eine Spracherkennungssoftware für eine Chatbot-Anwendung? Je nachdem, was Sie benötigen, können sich die Anforderungen an das Sprachmodell unterscheiden.
2. Überprüfen Sie die verfügbaren Optionen:
   Es gibt viele Sprachmodell-Anbieter auf dem Markt, wie OpenAI, Google, Microsoft, Amazon oder Open-Source-Varianten. Schauen Sie sich die verfügbaren Optionen an und vergleichen Sie ihre Funktionen, Leistung und Preise.
3. Evaluieren Sie die Leistung:
   Wenn Sie ein Sprachmodell auswählen, sollten Sie es auch auf seine Leistung evaluieren. Vergleichen Sie verschiedene Modelle anhand von Benchmarks und testen Sie sie mit Ihren eigenen Daten, um sicherzustellen, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefern.
4. Berücksichtigen Sie die Größe des Modells:
   Größe und Komplexität des Sprachmodells können Auswirkungen auf die Rechenleistung und die Latenzzeit haben. Wenn Sie ein Sprachmodell in einer eingebetteten oder mobilen Anwendung verwenden möchten, sollten Sie ein Modell wählen, das klein und effizient ist.
5. Achten Sie auf Support und Dokumentation:
   Stellen Sie sicher, dass der Anbieter des Sprachmodells über ausreichende Support- und Dokumentationsmöglichkeiten verfügt, um Ihnen bei Problemen oder Fragen zu helfen, sofern Sie nicht selbst über das notwendige Know-how verfügen. Einige Anbieter bieten auch Schulungen und Schulungsmaterialien an, um sicherzustellen, dass Sie das Modell bestmöglich nutzen können.
6. Achten Sie darauf, dass auch die Wartung des Modells und der Abfragen gut machbar ist:
   Vielleicht möchten Sie zum Beispiel Anfragen speichern und später für eine Modelloptimierung für sich nutzen oder über einen längeren Zeitraum die Performance überprüfen.

Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren und die Auswahl des richtigen Sprachmodells können Sie sicherstellen, dass Ihre Textverarbeitungsanforderungen optimal erfüllt werden.