Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 sind für viele Branchen zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden. Ihre Fähigkeit, Texte auf menschliche Weise zu verstehen und zu generieren, eröffnet endlose Möglichkeiten zur Optimierung und Transformation von Geschäftsprozessen. Entdecken Sie unseren praktischen Leitfaden zu den wichtigsten LLM-Anwendungsfällen. Aber zuerst Lassen Sie uns definieren, was die großen Sprachmodelle sind.

Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ausführen kann. Mithilfe von Transformermodellen und Training an großen Datensätzen können sie Text und andere Inhalte erkennen, übersetzen, vorhersagen oder generieren.

Diese Modelle werden auch als neuronale Netzwerke (NN) bezeichnet, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit seinen in Schichten organisierten Knotennetzwerken. LLMs vermitteln nicht nur menschliche Sprachen bis hin zu Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI), sondern können auch für eine Vielzahl von Aufgaben trainiert werden, z. B. für das Verständnis von Proteinstrukturen oder das Schreiben von Softwarecode.

Wie das menschliche Gehirn erfordern diese Modelle eine vorherige Schulung und Verfeinerung, um Texte klassifizieren oder generieren, Fragen beantworten oder Dokumente zusammenfassen zu können. Ihre Fähigkeit, eine Vielzahl von Problemen zu lösen, findet Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Unterhaltung und unterstützt eine Vielzahl von NLP-Anwendungen, darunter Übersetzungen, Chatbots und KI-Assistenten.

LLMs haben eine Vielzahl von Parametern, vergleichbar mit den Erinnerungen des menschlichen Gedächtnisses während des Lernens, und bilden ihre Wissensbank.

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Was ist der Unterschied zwischen großen Sprachmodellen und generativer KI?

Generative KI ist ein Oberbegriff für Modelle künstlicher Intelligenz, die Inhalte erstellen können. Sie kann Text, Code, Bilder, Videos und Musik produzieren. Beispiele für generative KI sind Midjourney, DALL-E und ChatGPT.

Large Language Models (LLMs) sind eine Unterkategorie der generativen KI. Sie werden speziell an Textdaten geschult, um Textinhalte zu erstellen. ChatGPT ist ein bekanntes Beispiel für ein großartiges Sprachmodell. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass alle wichtigen Sprachmodelle Teil der generativen KI sind.

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Lassen Sie uns die verschiedenen Anwendungsfälle entdecken:

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1. Abrufen von Informationen

Große Sprachmodelle spielen eine entscheidende Rolle beim Abrufen von Informationen. Suchmaschinen wie Bing oder Google verwenden LLMs, um Milliarden von Webseiten zu analysieren, relevante Informationen zu extrahieren und genaue, dialogorientierte Antworten auf Benutzeranfragen zu geben. Diese Modelle sind in der Lage, den Kontext der Frage zu verstehen, die gefundenen Informationen zusammenzufassen und eine präzise und relevante Antwort zu geben. Einige Beispiele für praktische Anwendungen wären die Internetsuche, mit der Informationen schnell und effizient gefunden werden können, oder die Wissensdatenbank, die Unternehmen bei der Organisation und dem einfachen Zugriff auf interne Informationen unterstützt.

2. Analyse der Stimmung

Die Stimmungsanalyse ist eine wesentliche Anwendung von LLMs in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Unternehmen verwenden diese Modelle, um Tausende von Textdaten aus sozialen Netzwerken, Kundenrezensionen und Online-Foren zu analysieren. LLMs können in Texten zum Ausdruck gebrachte Emotionen identifizieren, Trends erkennen und Unternehmen helfen, die öffentliche Wahrnehmung ihrer Produkte und Dienstleistungen zu verstehen. Auf diese Weise können Unternehmen schnell auf Feedback reagieren und ihr Angebot verbessern.

3. Generierung von Text

LLMs sind das Herzstück der generativen KI und können Text aus einfachen Anweisungen erstellen. Modelle wie ChatGPT können beispielsweise Artikel, Gedichte, Drehbücher oder sogar ganze Bücher auf der Grundlage der gegebenen (guten) Anweisungen (auch „Prompt“ genannt) schreiben. Sie können unterschiedliche Schreibstile annehmen, berühmte Autoren nachahmen oder Originalinhalte erstellen, was die Erstellung von Inhalten erleichtert. Andere Beispiele können im Fall von AutoLEX angeführt werden. Generative KI ermöglicht es Fachleuten, Klauseln sicher zu generieren oder zu ändern.

4. Generierung von Code

Neben der Textgenerierung können LLMs auch Code generieren. Entwickler können diese Modelle verwenden, um Skripte zu schreiben, Fehler zu beheben und Codefragmente auf der Grundlage bestimmter Spezifikationen zu generieren. LLMs verstehen Programmiermuster und können optimale Lösungen vorschlagen, was die Softwareentwicklung beschleunigt und die Produktivität der technischen Teams verbessert.

5. Chatbots und dialogorientierte KI

Chatbots und dialogorientierte KI-Systeme profitieren stark von den Funktionen von LLMs. Diese Modelle ermöglichen es Chatbots, Benutzerfragen zu verstehen und zu interpretieren, angemessene Antworten zu geben und natürliche Gespräche zu führen. Sie werden häufig im Kundenservice eingesetzt, um Kundenanfragen zu bearbeiten, häufig auftretende Probleme zu lösen und rund um die Uhr Support zu bieten, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.

6. Satzvervollständigung und Textzusammenfassungen

LLMs werden auch verwendet, um unvollständige Sätze zu vervollständigen, spezifische Fragen zu beantworten und lange Texte zusammenzufassen. Diese Funktion ist besonders nützlich in Anwendungen zur Dokumentenverarbeitung, in denen Benutzer schnell Zusammenfassungen von Berichten, Recherchen oder anderen großen Dokumenten abrufen können. LLMs können wichtige Informationen extrahieren und übersichtlich darstellen, sodass komplexe Inhalte schnell verstanden werden können.

Anwendungen in verschiedenen Branchen...

- Technologie

Im Technologiesektor werden LLMs verwendet, um Suchmaschinen zu verbessern, Entwicklern beim Schreiben von Code zu helfen und personalisierte Empfehlungen abzugeben. Sie ermöglichen auch die Entwicklung fortschrittlicher virtueller Assistenten und erleichtern die Automatisierung technischer Prozesse.

- Gesundheit und Wissenschaft

LLMs sind in der Lage, komplexe Daten über Proteine, Moleküle, DNA und RNA zu verstehen, was sie für die medizinische Forschung wertvoll macht. Sie können helfen, Impfstoffe zu entwickeln, Behandlungsmethoden für Krankheiten zu identifizieren und die Präventivmedizin zu verbessern. Medizinische Chatbots, die auf LLMs basieren, können auch Patientenaufnahmen durchführen und grundlegende Diagnosen stellen, wodurch die Effizienz der Gesundheitsversorgung verbessert wird.

- Kundenservice

In allen Branchen werden LLMs eingesetzt, um den Kundenservice durch Chatbots und dialogorientierte KI-Systeme zu verbessern. Sie helfen bei der Verwaltung von Kundenanfragen, geben sofortige Antworten und lösen häufig auftretende Probleme, um ein reibungsloses und zufriedenstellendes Kundenerlebnis zu gewährleisten.

- Vermarktung

Marketingteams verwenden LLMs, um Verbrauchergefühle zu analysieren, Kampagnenideen zu generieren und Inhalte schnell zu erstellen. Models können Zusammenfassungen, Slogans und Produktbeschreibungen verfassen und so Marketingfachleuten helfen, effektive Strategien zu entwickeln und ihr Publikum anzusprechen.

- Der Rechtsbereich

Im juristischen Bereich unterstützen LLMs Anwälte und Juristen, indem sie große Mengen von Textdaten analysieren, rechtliche Präzedenzfälle recherchieren und genauen Rechtsjargon generieren. Sie können bei der Erstellung und Zusammenfassung von Verträgen, der Textgenerierung und -analyse, der Fallvorbereitung und der Rechtsforschung helfen und so die Effizienz und Genauigkeit der juristischen Arbeit verbessern.

- Bankdienstleistungen

Bankinstitute verwenden LLMs, um Betrug aufzudecken, indem sie verdächtige Transaktionen analysieren und anomale Muster identifizieren. Sie können Kunden auch mithilfe von Chatbots unterstützen, personalisierte Finanzberatung anbieten und komplexe Bankprozesse automatisieren, wodurch Finanzdienstleistungen sicherer und effizienter werden.

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Große Sprachmodelle bieten ein breites und vielfältiges Anwendungsspektrum und verändern zahlreiche Branchen, indem sie Effizienz, Genauigkeit und Benutzererfahrung verbessern. Ihre Fähigkeit, Texte kontextuell zu verstehen und zu generieren, macht sie zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen, die in einer Welt, die sich zunehmend auf Daten und künstliche Intelligenz konzentriert, innovativ sein und wettbewerbsfähig bleiben wollen.

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