Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-Modell, das in der Lage ist, umfassende und komplexe Sprachinformationen zu verarbeiten und daraus Antworten zu generieren. Dieser Beitrag erklärt wie es funktioniert.
Wie funktioniert ein LLM?
Ein LLM besteht aus einer großen Menge an Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Diese Daten werden dann mit künstlichen neuronalen Netzen (Artificial Neural Networks = ANN) verarbeitet, um Muster und Beziehungen zwischen den Informationen zu erkennen.
Die ANNs sind ein Schlüsselkomponente eines LLM, da sie es ermöglichen, komplexe Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen den Daten zu modellieren. Diese Netze lernen durch das Ausprobieren von verschiedenen Kombinationen der Eingabedaten, um die optimale Antwort oder Entscheidung für eine bestimmte Frage oder Aufgabe zu finden.
Ein LLM ist dadurch in der Lage
- Inhalte zu generieren,
- bestehende Inhalte neu zu verfassen oder
- lange Texte auf das Wesentliche zu minimieren.
LLMs knüpfen automatisch Beziehungen zum antrainierten Wissen und liefern so Problemlösungen oder neue Perspektiven auf die Sicht der Dinge.
Was sind die Vorteile von LLMs für mein Business?
Einige Vorteile eines LLM für ein Unternehmen sind:
- Automatisierte Prozesse:
Ein LLM kann sich selbstständig auf komplexe Datenbestände beziehen und dabei Muster erkennen, die einem menschlichen Nutzer möglicherweise nicht sofort auffallen. Dies kann verwendet werden, um Prozesse wie Textanalyse, Sentiment-Analyse oder Sprachübersetzungen zu automatisieren. Bei einer Sentiment-Analyse können z.B. Anfrage in einer Ticketsystem nach Feedback, konstruktive Kritik oder Beschwerde vorsortiert werden. - Verbesserter Kundenservice:
Ein LLM kann auf Fragen und Anliegen von Kunden reagieren, was dazu führen kann, dass Kunden schneller und effizienter bedient werden können. Dies kann besonders in Bereichen hilfreich sein, wo die Antwort auf häufig gestellte Fragen (FAQs) oder einfache Problemlösungen wichtig ist. - Untersuchung von Markttrends:
Ein LLM kann analysieren, wie Kunden auf Produkte und Dienstleistungen reagieren, indem es sich mit großem Datenbestand auseinandersetzt und Trends identifiziert. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Strategien an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen. - Verbesserung der Kommunikation:
Ein LLM kann zur Übertragung von Informationen und zur Erstellung von Dokumenten eingesetzt werden, was besonders in Teams oder Organisationen hilfreich sein kann, wo die schnelle Kommunikation von Ideen und Informationen wichtig ist. - Brainstorming:
LLMs sind eine große Zeitersparnis z.B. beim Finden passender Produktnamen, beim Schreiben von Blogbeiträgen, beim Generieren von Programmcode und vielem mehr. Oft zeigt die KI neue Perspektiven und Lösungsansätze. - Wettbewerbsvorteil:
Unternehmen, die LLMs einsetzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, indem sie ihre Prozesse automatisieren und dadurch Zeit und Ressourcen für andere Dinge frei geben.. Dies kann verwendet werden, um neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln und so am Markt erfolgreich zu sein.
Ein LLM ist ein mächtiges Werkzeug im Bereich der KI, das Unternehmen helfen kann, ihre Prozesse zu automatisieren, die Kundenservice zu verbessern, Marktanalysen durchzuführen, die Kommunikation zu vereinfachen und dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
LLM: Der aktuelle Stand der Dinge …
Viele Prozesse lassen sich mit ChatGPT oder Google Gemini bereits abbilden. Google, Microsoft und Apple integrieren inzwischen eigene KI-Assistenten in ihre Produkte, d.h. dieser Werkzeuge werden bald überall präsent und am Arbeitsplatz für allgemeine Aufgaben nutzbar sein.
Geht es jedoch um die Integration eigener Daten und Prozesse oder wenn die Daten sehr sensibel sind, läuft eine KI-Lösung immer auf ein eigenes RAG-System hinaus:
Mehr Infos zum KI RAG-System findest Du hier.
LLM bzw. RAG-System selbst betreiben: Die Hardware-Anforderungen
Da die Prozesse innerhalb eines LLM sehr energie- und rechen-intensiv sind, stellt der Betrieb einer eigenen KI bestimmte Anforderungen an die Hardware.
Anstatt der CPU wird hier vorzugsweise die GPU (Prozessor der Grafikkarte) benutzt. Während eine CPU z.B. 16 oder 32 Prozessor- Kerne hat, haben GPUs zwischen 3.500 und 16.000 Kerne (CUDA-Cores) oder mehr. GPUs können daher enorm große Datenmengen parallel verarbeiten. Dazu muss sich das LLM komplett im Speicher der Grafikkarte (VRAM) befinden, was wiederum voraussetzt daß genügend VRAM vorhanden ist.
Um ein LLM im eigenen Netz zu betreiben, ist folgende Minimal-Konfiguration notwendig:
- Intel Core i5 oder vergleichbare CPU
- 16 GB RAM
- GPU: NVIDA RTX-3070 mit 8GB VRAM
Für Macs ist die Empfehlung:
- Apple M1 Max (die GPU ist hier bereits integriert)
- 24 GB RAM
Die Alternative dazu ist ein LLM oder RAG bei einem externen Dienstleister zu hosten bzw. die Cloud-Diente von ChatGPT und Google Gemini zu nutzen.
Die Abrechnung erfolgt nach Tokens. Das entspricht ungefähr der Summe der Wortsilben, Frage und Antwort zusammengerechnet, während der Kommunikation mit der KI.
Hier können schnell Kosten von über 100 EUR pro Monat entstehen.
Bei einer KI, die z.B. Kunden zugänglich ist, lassen sich die Anzahl der Besucher und deren Nutzungsvserhalten nur schwer erraten. Die Kosten sind somit nicht kalkulierbar.
Der Betrieb einer eigenen Hardware ist daher auf Dauer der bessere Weg.
TLDR: Zusammenfassung
Wie funktioniert ein LLM?
Ein LLM besteht aus einer großen Menge an Daten, die mit künstlichen neuronalen Netzen (ANN) verarbeitet werden, um Muster und Beziehungen zwischen den Informationen zu erkennen.
Vorteile für mein Business:
- Automatisierte Prozesse: Textanalyse, Sentiment-Analyse oder Sprachübersetzungen können automatisiert werden.
- Verbesserter Kundenservice: Kunden können schneller und effizienter bedient werden.
- Untersuchung von Markttrends: Kundenreaktionen auf Produkte und Dienstleistungen können analysiert werden.
Wettbewerbsvorteil:
Ein LLM kann Unternehmen helfen, ihre Prozesse zu automatisieren und dadurch Zeit und Ressourcen für andere Dinge frei zu geben.
Der aktuelle Stand der Dinge …
Viele Prozesse lassen sich bereits mit ChatGPT oder Google Gemini abbilden.
Die Hardware-Anforderungen für den Betrieb eines LLM sind hoch, daher ist es oft besser, einen externen Dienstleister zu hosten oder die Cloud-Dienste von ChatGPT und Google Gemini zu nutzen.
