Bei so vielen großen Sprachmodellen (LLMs) kann es schwierig sein zu entscheiden, welches man verwenden soll.
Die neuesten Modelle verschieben ständig die Grenzen dessen, was in der künstlichen Intelligenz möglich ist. Da diese Modelle die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, immer weiter verändern, sind die Möglichkeiten für generative KI-Anwendungen grenzenlos.
Wir haben jetzt ein leistungsfähiges Instrumentarium zur Hand. Es ist plötzlich einfach, KI-Agenten und KI-Chatbots zu erstellen oder ein LLM als persönlichen KI-Assistenten für alltägliche Aufgaben zu nutzen.
Die Welt von LLMs hat gerade erst begonnen.
Was sind große Sprachmodelle?
Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine fortgeschrittene Form der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren.
LLMs verwenden Deep-Learning-Algorithmen, die anhand großer Datenmengen trainiert wurden, um Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen.
Nach dem Training führen sie mit Hilfe der natürlichen Sprachverarbeitung Aufgaben wie Übersetzung, Inhaltserstellung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen aus.
Wie man ein großes Sprachmodell verwendet
Es gibt unendlich viele Möglichkeiten, die Macht einer LLM zu nutzen, aber die meisten fallen in eine der 3 Hauptkategorien:
1. KI-Agenten und Chatbots
LLMs werden in der Regel in Chatbots und KI-Agenten integriert. Heutzutage werden die meisten KI-Konversationen von einer LLM unterstützt.
Diese Modelle können komplexe Abfragen verarbeiten, kontextbezogene Antworten generieren und sogar dynamische Konversationen verwalten, die sich auf der Grundlage von Benutzereingaben entwickeln.
Zu den gängigen KI-Agenten gehören Chatbots für den Kundensupport und HR-Bots. Aber mit der Erweiterung der Technologie wachsen auch die Anwendungsfälle. Jetzt können Unternehmen maßgeschneiderte Chatbots für Hotels, Verkaufs-Chatbots oder sogar Chatbots für Immobilien erstellen.
Durch das Verstehen der Absicht und des Kontexts hinter Fragen können Chatbots mit LLM für den Kundensupport, virtuelle Assistenten oder sogar für die Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden.
2. Täglicher Gebrauch
LLMs haben zunehmend Einzug in den Alltag gehalten. Die Menschen nutzen sie für die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung von Texten, die Übersetzung von Sprachen und sogar für kreative Projekte, wie das Schreiben von Gedichten oder die Erstellung von Kunstbeschreibungen.
Es gibt eine Vielzahl von Tools, die LLM APIs verwenden, um bei täglichen Aufgaben zu helfen. Software wie Schreibassistenten oder Tools zur Code-Vervollständigung werden heutzutage in der Regel von LLMs unterstützt.
3. API-Verwendung
Als Entwickler können Sie eine API nutzen, um andere Software und Tools zu erstellen.
LLMs können über APIs aufgerufen werden, die eine flexible Integration von Sprachmodellen in verschiedene Softwareanwendungen ermöglichen.
Ob es um das Hinzufügen von Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu einer bestehenden App oder um die Entwicklung neuer KI-gesteuerter Funktionen geht, APIs ermöglichen es Entwicklern, LLMs für Aufgaben wie Sentimentanalyse, Sprachübersetzung oder Inhaltserstellung zu nutzen, ohne selbst Modelle erstellen oder trainieren zu müssen.
Die 5 besten LLMs
Bei LLM handelt es sich größtenteils um gehostete Software, d. h. sie wird von einem Drittanbieter auf dessen Servern und nicht auf dem lokalen System des Benutzers gewartet und ausgeführt.
Die Nutzer greifen über das Internet darauf zu und profitieren von einer vereinfachten Wartung, Aktualisierung und Verwaltung der Infrastruktur durch den Host.
Hier sind die 5 besten gehosteten LLMs heute verfügbar:
1. GPT-4o
OpenAIDas neueste multimodale Modell, GPT-4o, wurde im Mai 2024 auf den Markt gebracht und integriert Text-, Bild-, Video- und Sprachfunktionen.
Dieses Modell ist 50 % billiger und doppelt so schnell wie GPT-4, was es für eine Vielzahl von Aufgaben äußerst effizient macht. Es zeichnet sich durch seine Voice-to-Voice-Funktion aus, die Audioantworten in Echtzeit mit einer Latenzzeit von nur 320 Millisekunden ermöglicht.
GPT-4o verbessert auch die Leistung in nicht-englischen Sprachen und bietet ein interaktiveres Erlebnis.
2. Claude 3.5
Claude 3.5 wurde im Juni 2024 von Anthropic auf den Markt gebracht und ist für sein ethisches Design und seine starke Leistung bei verschiedenen Benchmarks bekannt.
Sie ist über eine API verfügbar und setzt den Fokus von Anthropic auf sicherere KI-Interaktionen fort. Die Anzahl der Parameter wird nicht bekannt gegeben, aber die fortschrittlichen Fähigkeiten machen es zu einem starken Konkurrenten für Aufgaben im Bereich der konversationellen KI und der Inhaltserstellung.
3. Grok-1
Grok-1 wurde von Elon Musks xAI entwickelt und debütierte im November 2023 mit 314 Milliarden Parametern, wobei der Schwerpunkt auf der Generierung von Antworten mit Persönlichkeit und Echtzeitdaten von X (früher Twitter) lag.
Im August 2024 brachte xAI Grok-2 und Grok-2 mini auf den Markt, die Berichten zufolge GPT-4o in mehreren Leistungsmetriken übertrafen.
4. Zwillinge 1,5
Googles Gemini 1.5 konzentriert sich auf die Verbesserung der Mehrsprachigkeit und der Übersetzungsgenauigkeit, was es besonders wertvoll für globale Unternehmen macht.
Sie wird Mitte 2024 auf den Markt kommen und soll Aufgaben wie die Erstellung von Texten, die Interaktion mit Kunden und vieles mehr verbessern.
5. Beugung-2,5
Inflection-2.5 von Inflection AI treibt den KI-Assistenten Pi an, der im März 2024 veröffentlicht wird.
Dieses Modell erreicht über 94 % der Leistung von GPT-4 und benötigt dabei nur 40 % der Rechenressourcen für das Training.
Seine Effizienz hat zu mehr als einer Million täglich aktiver Nutzer auf Pi geführt, was es zu einem der beliebtesten Konversationsmodelle heute macht
Die 5 besten Open-Source LLMs
Wenn Sie ein Bauherr sind, ist Open Source LLMs Ihr Freund. Open-Source-Software bezieht sich auf Code, der öffentlich zugänglich ist und von jedem eingesehen, geändert und weitergegeben werden kann.
Es fördert die Zusammenarbeit und die Transparenz und ermöglicht es den Entwicklern, die Software an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und gleichzeitig zu ihrer Verbesserung beizutragen.
Hier sind die 5 besten Open-Source-Programme, die derzeit verfügbar sind: LLMs :
1. LLaMA 3.1
Die neueste quelloffene Version von Meta LLM, LLaMA 3, kommt im April 2024 auf den Markt, mit einer Größe von 8 bis 70 Milliarden Parametern.
Es bietet verbesserte Argumentations- und Kodierfähigkeiten und ist für Entwickler als Open-Source verfügbar. LLaMA 3 ist so konzipiert, dass es Modelle wie Claude 3 und Gemini 1.5 übertrifft, was es zu einer ersten Wahl für eine Reihe von realen Aufgaben macht.
2. Mistral 7B
Dieses von Mistral AI am 27. September 2023 veröffentlichte Modell hat 7,3 Milliarden Parameter, übertrifft aber in vielen Benchmarks größere Modelle.
Durch seine geringe Größe ist es äußerst effizient, ideal für das Selbsthosten und vielseitig für NLP-Aufgaben einsetzbar.
3. Falke 180B
Der vom Technology Innovation Institute entwickelte und am 6. September 2023 freigegebene Falcon 180B verfügt über unglaubliche 180 Milliarden Parameter und ist damit einer der größten und leistungsfähigsten Open-Source LLMs.
Es wurde entwickelt, um Aufgaben wie Übersetzung, Texterstellung und Recherche zu bewältigen.
4. OLMo
OLMo wurde vom Allen Institute for AI entwickelt und konzentriert sich auf Transparenz und Reproduzierbarkeit, was es für Forschungszwecke sehr wertvoll macht.
Es wird besonders von Forschern bevorzugt, die einen vollständigen Einblick in den Daten- und Ausbildungsprozess benötigen.
5. Qwen-1.5
Qwen-1.5 von Alibaba ist die Open-Source-Lösung LLM, die sowohl in Bezug auf die Leistungsfähigkeit als auch auf die Kosteneffizienz mit den Modellen von Meta und Google konkurriert.
Sie zielt auf Hochleistungsaufgaben in der Sprachverarbeitung ab und ist so konzipiert, dass sie für verschiedene Anwendungen skalierbar ist, vom E-Commerce bis zum Kundendienst.
Einsatz eines LLM-gestützten KI-Agenten
Nutzen Sie LLMs für Ihre tägliche Arbeit mit benutzerdefinierten KI-Agenten.
Bei der Fülle an Chatbot-Plattformen ist es ein Leichtes, einen KI-Agenten einzurichten, der Ihre spezifischen Anforderungen erfüllt.
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