{"id":353033,"date":"1970-01-01T00:00:00","date_gmt":"1970-01-01T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ninjaone.com\/?post_type=content_hub&p=353033"},"modified":"2024-10-13T14:25:41","modified_gmt":"2024-10-13T14:25:41","slug":"was-ist-ein-large-language-model-llm","status":"publish","type":"content_hub","link":"https:\/\/www.ninjaone.com\/de\/it-hub\/remote-access\/was-ist-ein-large-language-model-llm\/","title":{"rendered":"Was ist ein Large Language Model (LLM)?"},"content":{"rendered":"

Ein Large Language Model (LLM)<\/strong> ist im Wesentlichen ein maschinelles Lernalgorithmus, der nat\u00fcrliche Sprache verarbeitet und versteht (also das, was Sie und ich als „menschliche Sprache“ bezeichnen w\u00fcrden<\/em>). Es handelt sich um einen sogenannten Foundation Model (ein allgemeines Sprachmodell), das auf enormen Datenmengen trainiert wurde, um eine unendliche Anzahl von Aufgaben zu erf\u00fcllen, darunter Textgenerierung, maschinelle \u00dcbersetzung, Zusammenfassungen und sogar maschinelles Programmieren.<\/p>\n

LLMs verwenden Deep-Learning-Methoden, um die komplexen sprachlichen Beziehungen zwischen Semantik und Syntax einer Sprache korrekt zu interpretieren und zu analysieren, um bestimmte Aktionen auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n

Large Language Models und k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\n

LLMs stellen einen bedeutenden Durchbruch in der k\u00fcnstlichen Intelligenz und der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) dar. Sie sind der Grund daf\u00fcr, dass wir Schnittstellen wie ChatGPT und andere generative KI-Modelle nutzen k\u00f6nnen, ohne Programmierkenntnisse zu ben\u00f6tigen. Denken Sie an das letzte Mal, als Sie ein KI-Tool verwendet haben: Haben Sie so geschrieben, wie Sie es auch in einem Gespr\u00e4ch mit einem Menschen tun w\u00fcrden?<\/p>\n

Kurz gesagt, LLMs sind darauf ausgelegt, Texte so zu verstehen und zu generieren, wie es ein echter Mensch tun w\u00fcrde. Zudem lernen sie st\u00e4ndig dazu und verarbeiten regelm\u00e4\u00dfig enorme Datenmengen, um aus dem Kontext Schl\u00fcsse zu ziehen, Texte zusammenzufassen und Fragen zu beantworten.<\/p>\n

In den fortschrittlichsten generativen KI-Modellen werden LLMs darauf trainiert, bei der Erstellung kreativer Inhalte oder wissenschaftlicher Arbeiten zu unterst\u00fctzen. (Es muss beachtet werden, dass die Genauigkeit und Qualit\u00e4t dieser erstellten Inhalte noch nicht ganz den Standards entspricht, aber allein die Tatsache, dass KI dies jetzt tun kann, ist beeindruckend<\/em>).<\/p>\n

Dennoch sind die M\u00f6glichkeiten, die ein LLM bietet, verbl\u00fcffend. Es ist nicht weit hergeholt, sich unz\u00e4hlige Verbesserungen in verschiedenen Bereichen vorzustellen, von Chatbots \u00fcber virtuelle Assistenten bis hin zur Sprach\u00fcbersetzung. Selbst im IT-Bereich, der sich paradoxerweise gegen generative KI str\u00e4ubt, die beispielsweise bei der Codegenerierung oder der Ausbildung in Cybersicherheit helfen soll, sind LLMs in der Lage, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und auf Informationen zugreifen, neu zu gestalten und zu beeinflussen.<\/p>\n

Tats\u00e4chlich hat die neueste McKinsey-Studie<\/a> ergeben, dass 65 % der Unternehmen generative KI regelm\u00e4\u00dfig in mindestens einer Gesch\u00e4ftsfunktion einsetzen. Diese Zahl wird in den kommenden Jahren voraussichtlich noch steigen.<\/p>\n

Wie gro\u00dfe Sprachmodelle funktionieren<\/h2>\n

LLMs nutzen Deep-Learning-Techniken und Textdaten. Diese Modelle bestehen in der Regel aus mehreren Schichten neuronaler Netze, deren Parameter w\u00e4hrend des Trainings weiter verbessert und erweitert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

W\u00e4hrend des Trainings wird dem gro\u00dfen Sprachmodell beigebracht, wie es das n\u00e4chste Wort in einem Satz auf der Grundlage des Kontexts vorhersagen kann. Zu diesem Zweck werden mathematische Modelle angewandt, um die Wahrscheinlichkeit des Wiederauftretens von tokenisierten W\u00f6rtern (kleinere Zeichenfolgen) zu berechnen. Die Token werden dann in numerische Repr\u00e4sentationen des Kontexts \u00fcbersetzt.<\/p>\n

Dies ist der erste Teil. LLMs werden dann rigoros mit riesigen Textmengen (buchst\u00e4blich Milliarden und Abermilliarden von Seiten) trainiert, damit sie die Grammatik, einschlie\u00dflich der Beziehung zwischen Semantik und Syntax, lernen. Dies stellt sicher, dass der numerische Kontext korrekt ist oder ob der generierte Satz \u201eSinn ergibt\u201c.<\/p>\n

Einmal trainiert, k\u00f6nnen gro\u00dfe Sprachmodelle Texte generieren, indem sie das n\u00e4chste Wort basierend auf den Eingaben vorhersagen und dann Muster daf\u00fcr lernen, wie S\u00e4tze gebildet werden.<\/p>\n

Wie bei jedem pr\u00e4diktiven und generativen Tools ist kontinuierliches Feintuning erforderlich, bei dem Methoden wie Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) eingesetzt werden. Beim Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) lernen LLMs mehr \u00fcber die \u201emenschlichen\u201c Aspekte von Sprache und Kommunikation. Es ist zum Beispiel schwierig, einen Algorithmus zu entwickeln, der definiert, was „lustig“ ist. Mathematisch gesehen ist das fast unm\u00f6glich, aber menschliches Feedback kann Witze bewerten, was wiederum dem LLM das Konzept des Humors vermittelt. So hilft das menschliche Feedback den LLMs, durch Versuch und Irrtum ganzheitlich zu lernen – wobei das Modell durch starke Anreize hoch motiviert ist, erfolgreich zu sein.<\/p>\n

LLMs und ihre Verwendung in der Endpunktverwaltung<\/h3>\n

Vielleicht denken Sie, dass gro\u00dfe Sprachmodelle und Endpoint-Management<\/a> v\u00f6llig unterschiedliche Konzepte sind. Als MSP-F\u00fchrungskraft<\/a> fragen Sie sich vielleicht, warum NinjaOne \u00fcberhaupt \u00fcber LLMs spricht.<\/p>\n

LLMs werden jedoch zunehmend mit modernen Unternehmen verflochten. Ihre F\u00e4higkeit, menschen\u00e4hnlichen Text zu verarbeiten und zu generieren, bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Endpunktverwaltung.<\/p>\n

Einerseits k\u00f6nnen LLMs Routineaufgaben wie Patch-Management<\/a>, Software-Updates<\/a> und die Reaktion auf Zwischenf\u00e4lle<\/a> automatisieren. Durch die Analyse gro\u00dfer Datenmengen von Endpunkten k\u00f6nnen LLMs Muster erkennen, Probleme vorhersagen und optimale L\u00f6sungen vorschlagen. Dadurch kann sich Ihr IT-Team auf strategisch wichtigere Projekte konzentrieren.<\/p>\n

Umgekehrt liefert die Endpunktverwaltung wichtige Daten, damit LLMs effektiv arbeiten k\u00f6nnen. Umfassende Endpunktdaten, einschlie\u00dflich Softwareinventar<\/a> und Hardwarespezifikationen<\/a>, erm\u00f6glichen es LLMs, fundiertere Empfehlungen f\u00fcr Ihr Unternehmen zu erstellen.<\/p>\n

Diese Konvergenz der Technologien verspricht eine effizientere Verwaltung der Endger\u00e4te, eine Senkung der Kosten und eine Verbesserung der allgemeinen IT-Sicherheit.<\/p>\n\n

LLM-Anwendungsf\u00e4lle<\/h2>\n

LLMs haben ihre Vielseitigkeit in zahlreichen Anwendungsf\u00e4llen in verschiedenen Branchen bewiesen. Schauen wir uns einige von ihnen an.<\/p>\n