Die Zukunft der großen Sprachmodelle im Jahr 2024

LLMs haben eine noch nie dagewesene Größe und Komplexität erreicht. Das GPT-4 von OpenAI beispielsweise ist mit 1,7 Billionen Parametern eines der größten und anspruchsvollsten verfügbaren Modelle. Diese Modelle werden zunächst anhand umfangreicher Webtexte trainiert und dann für Aufgaben wie Übersetzung oder Textvervollständigung feingetuned. Dieses Feintuning wird für die Leistung optimiert und auf spezifische Anwendungen zugeschnitten.

Menschliches Feedback ist zu einem integralen Bestandteil der Entwicklung von LLMs geworden, um ihre Genauigkeit, Kohärenz und Übereinstimmung mit menschlichen Werten zu verbessern. LLMs haben sich bei der Beantwortung von Fragen, dem Verfassen von Artikeln, dem Übersetzen und sogar bei der Erstellung kreativer Inhalte als sehr fähig erwiesen.

Es gibt jedoch nach wie vor Herausforderungen. Die immense Größe dieser Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung und Ressourcen für Training und Betrieb. Robuste Bewertungsdatensätze gewährleisten Fairness und Zuverlässigkeit bei der Texterstellung und -analyse. Ethische Bedenken in Bezug auf Verzerrungen in den Trainingsdaten und die Interpretierbarkeit dieser Modelle stellen ebenfalls eine große Herausforderung dar.

• Bereitstellung auf lokaler Verbraucherhardware: Kleinere, effizientere Sprachmodelle (SLMs) entwickeln sich zu einem potenziellen Gamechanger. Diese Modelle sind für die Bereitstellung auf Geräten mit begrenzter Rechenleistung, wie z. B. Mobilgeräten, konzipiert und können potenziell auf Consumer-Hardware wie den neuen Prozessoren von Apple laufen. SLMs sind vielseitiger und effizienter als ihre größeren Gegenstücke, ermöglichen die Bereitstellung auf Endgeräten und bieten eine Optimierung für bestimmte Bereiche oder Aufgaben.
  https://medium.com/datadriveninvestor/pocket-sized-revolution-7689eba63650
• Schwerpunkt auf Datenqualität und rechtlichen Aspekten: Die Qualität der Trainingsdaten wird zunehmend als entscheidend für den Fortschritt von LLMs erkannt. Mit der Weiterentwicklung der KI wird der Fokus auf Datenqualität, Beobachtbarkeit und rechtliche Aspekte wie Lizenzierung und Datenschutz immer wichtiger. Qualitativ hochwertige, zuverlässige Daten sind für das effektive Funktionieren der generativen KI, die ein Datenprodukt an sich ist, unerlässlich. https://www.montecarlodata.com/blog-2024-data-engineering-trends
• Aufschwung der Open-Source-Modelle: Open-Source-LLMs sind auf dem Vormarsch. Sie bieten Vorteile wie verbesserte Datensicherheit, Datenschutz, Kosteneinsparungen und Unterstützung durch die Community. Open-Source-Modelle wie Mistral AI, LLaMA2, BLOOM und Falcon 180B zeigen, dass sich die Leistungslücke zwischen Open-Source-Modellen und proprietären Modellen rasch schließt. https://www.datacamp.com/blog/top-open-source-llms
• Fortschritte bei der Optimierung von Hardware und Software: Es wird eine Vielzahl von KI-Hardwareplattformen erwartet, die sich von der Abhängigkeit von Grafikprozessoren hin zu alternativen Systemen bewegen. LLMs werden in großen Cloud-Modellen, fein abgestimmten Unternehmensmodellen und effizienten mobilen Modellen bereitgestellt. Diese Verlagerung wird durch das Streben der Branche nach geringeren Kosten und größerer Kontrolle über die Technologie vorangetrieben. https://www.cerebras.net/blog/cerebras-2024-predictions-for-generative-ai-llms-and-hpc
• Das Aufkommen von spezialisierten kleinen Modellen: Microsofts PHI-2, ein Modell mit 2,7 Milliarden Parametern, ist ein Beispiel dafür, dass kleinere Modelle durch strategische Auswahl von Trainingsdaten und innovative Skalierungstechniken eine vergleichbare Leistung wie viel größere Modelle erreichen. Diese kleineren Modelle können in bestimmten Bereichen oder Aufgaben effektiv sein und stellen die Vorstellung in Frage, dass größere Modelle immer besser sind. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/phi-2-the-surprising-power-of-small-language-models/