Ein Large Language Model (LLM) lernt Muster aus riesigen Textmengen, wie Bücher, Artikel und Webseiten, um zu „verstehen“, wie Wörter und Phrasen zusammen verwendet werden.
Anstatt Antworten wie eine traditionelle Suchmaschine zu liefern, generiert ein LLM Antworten, indem es das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt, basierend auf dem Kontext der Wörter davor. Dieser Prozess wird Wort für Wort durchgeführt und verwendet eine Methode namens Next-Token-Vorhersage, bei der das Modell das wahrscheinlichste Wort nach einer gegebenen Eingabe berechnet.
Das Modell zerlegt Text in kleinere Einheiten, genannt „Tokens“, die ganze Wörter, Wortteile oder Satzzeichen sein können. Diese Tokens werden in Zahlen umgewandelt, damit das Modell sie verarbeiten kann. Das Modell verwendet eine spezielle Architektur namens „Transformer“, die es ermöglicht, alle Wörter in einem Satz gleichzeitig zu analysieren, anstatt nacheinander. Dies hilft dem Modell, die Beziehungen zwischen Wörtern und die Gesamtbedeutung zu erfassen.
Während des Trainings lernt das Modell, wie Wörter in der realen Sprache miteinander verbunden sind, wie zum Beispiel, dass „Eisbär“ oft mit „weiß“ auftaucht oder „Schnee“ häufig mit „kalt“ verknüpft ist. Dies hilft dem Modell, Text zu generieren, der natürlich klingt und Sinn ergibt, obwohl es die Bedeutung nicht wirklich „versteht“ im menschlichen Sinne. Es hat keine persönlichen Erfahrungen oder Emotionen, es verwendet einfach statistische Muster aus seinen Trainingsdaten, um zusammenhängende und kontextbezogen angemessene Antworten zu erstellen.
Um eine vollständige Antwort zu generieren, durchläuft das Modell diesen Vorhersageprozess wiederholt und fügt Token für Token hinzu, bis die Antwort komplett ist. Es kann für spezifische Aufgaben wie mathematische Fragen oder „E-Mails formulieren“ optimiert werden, indem es mit spezialisierten Daten trainiert wird. Allerdings kann es nicht auf Informationen jenseits seiner Trainingsdaten zugreifen, und seine Antworten basieren auf Mustern, nicht auf Fakten.
Fazit
Ich kann es nicht oft genug wiederholen. KI (Künstliche Intelligenz) hat absolut nichts mit Intelligenz zu tun. Es ist ein Programm, das nichts, was es ausgibt, wirklich versteht. Es simuliert Intelligenz, es ist nicht kreativ und es kann kein neues Wissen erschaffen. LLMs benötigen wahnsinnig viel Rechenpower und Strom für die Generierung von Antworten, die ausschließlich aus Trainingsdaten stammen.
