Beste Große Sprachmodelle (LLMs) Software - Seite 3

Große Sprachmodelle (LLM) sind fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI)-Systeme, die speziell dafür entwickelt wurden, menschliche Texte aus einer Vielzahl von Eingaben zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Durch den Einsatz modernster Techniken des maschinellen Lernens (ML), massiver Trainingsdatensätze und Transformer-Architekturen können diese Modelle Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen und Konversation bis hin zu nuancierteren Anwendungen wie Sentimentanalyse, Textklassifikation und kreativer Inhaltserstellung bewältigen. LLMs werden häufig in bestehende Anwendungen und Systeme integriert, um sprachintensive Aufgaben wie die Unterstützung von Konversationsschnittstellen und die Bereitstellung von erkenntnisgetriebenen Einsichten zu automatisieren.

LLMs unterscheiden sich von kleinen Sprachmodellen (SLMs) hauptsächlich im Umfang, insbesondere in der Anzahl der Parameter und dem Volumen der verwendeten Trainingsdaten. LLMs haben typischerweise Parametergrößen von 10 Milliarden bis zu Billionen von Parametern, während SLMs einige Millionen bis zu über 10 Milliarden Parametergrößen haben. Diese Kategorie unterscheidet sich auch von der AI-Chatbots-Software-Kategorie, die sich auf eigenständige Plattformen konzentriert, die es Benutzern ermöglichen, mit großen Sprachmodellen zu interagieren und zu kommunizieren, und der synthetischen Medien-Software-Kategorie, die aus Tools für Geschäftsanwender besteht, um KI-generierte Medien zu erstellen. Diese LLM-Lösungen sind stattdessen darauf ausgelegt, vielseitiger und grundlegender zu sein und können in eine Vielzahl von Anwendungen integriert werden, nicht nur auf Chatbots oder synthetische Medien beschränkt.

LLMs sind typischerweise entweder Open-Source oder Closed-Source/proprietär. Open-Source-Modelle sind frei herunterladbar und modifizierbar, wobei Modellgewichte und Trainingscodes öffentlich verfügbar sind. Closed-Source-LLMs haben keine öffentlich herunterladbaren Quellen und Modellgewichte und sind nur über API oder Endpunkte verfügbar. Darüber hinaus verfügen einige LLMs über Argumentationsfähigkeiten, die helfen, komplexe Probleme zu lösen, Logik anzuwenden und Denkprozesse zu verfolgen, um eine Lösung zu erarbeiten. LLMs ohne Argumentationsfähigkeiten, auch als Basismodelle bekannt, konzentrieren sich auf die Vorhersage des nächsten Tokens, um Muster vorherzusagen. Argumentationsfähigkeiten können langsamer und überlegter sein, während nicht-argumentierende LLMs schneller sind.

Um in die Kategorie der großen Sprachmodelle (LLM) aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Ein groß angelegtes Sprachmodell anbieten, das in der Lage ist, menschliche Texte aus einer Vielzahl von Eingaben zu verstehen und zu generieren, und das für kommerzielle Zwecke verfügbar ist Ein Sprachmodell bereitstellen, das eine Parametergröße von mehr als 10 Milliarden hat, im Vergleich zu kleinen Sprachmodellen mit weniger als 10 Milliarden Parametern Robuste und sichere APIs oder Integrationstools bereitstellen, die es Unternehmen aus verschiedenen Sektoren ermöglichen, das Modell nahtlos in ihre bestehenden Systeme oder Prozesse zu integrieren Umfassende Mechanismen zur Bewältigung potenzieller Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, ethischer Nutzung und Inhaltsmoderation haben, um das Vertrauen der Benutzer und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten Zuverlässigen Kundensupport und umfangreiche Dokumentation bieten, zusammen mit konsistenten Updates und Verbesserungen, um Benutzern bei der effektiven Integration und Nutzung des Modells zu helfen und gleichzeitig seine fortlaufende Relevanz und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen sicherzustellen