Was ist ein Large Language Model? LLM – Bedeutung und Anwendungsfälle
Large Language Models (LLMs) verändern die Art und Weise, wie Data Scientists mit Daten umgehen – sie beschleunigen die Suche, liefern tiefgreifendere Erkenntnisse und eröffnen intuitivere Möglichkeiten, komplexe Fragen zu stellen und zu beantworten. Diese Modelle entwickeln sich weiter und verändern die zentralen Arbeitsabläufe im gesamten Data-Science-Lebenszyklus.
- Übersicht
- Was ist ein Large Language Model in der KI?
- Wie LLMs die Suche in großen Datasets effizienter gestalten
- Anwendungsfälle für Large Language Models im Bereich Data Science
- Ressourcen
Übersicht
LLMs (Large Language Models) sind vor allem für ihre Fähigkeit bekannt, geschriebenen Text und andere Inhalte auf menschenähnliche Weise zu generieren. Aber der Nutzen dieser KI-Algorithmen geht weit über ihre außergewöhnliche Fähigkeit hinaus, ein komplexes Thema verständlich zu erklären oder neue Songs im Stil beliebter Künstler:innen zu komponieren. Im Bereich der Data Science haben Large Language Models das Potenzial, die Art und Weise, wie Teams Daten beschaffen, verwalten und analysieren, zu verändern. In diesem Artikel befassen wir uns damit, wie LLMs die Datensuche und die Art und Weise, wie Data Scientists Fragen stellen und Informationen abrufen, verändern.
Was ist ein Large Language Model in der KI?
Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche KI-Systeme, die die Besonderheiten der menschlichen Sprache verstehen und intelligente, kreative Antworten auf Anfragen generieren. Erfolgreiche LLMs werden mit riesigen Datasets trainiert, deren Größe üblicherweise im Petabyte-Bereich liegt. Diese Trainingsdaten stammen aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen textbasierten Quellen.
Dank Deep-Learning-Techniken sind diese Modelle hervorragend darin, Texte zu verstehen und Inhalte zu generieren, die denen von Menschen ähneln. Large Language Models bilden die Grundlage für viele moderne Anwendungen, darunter Tools zur Erstellung von Inhalten, Sprachübersetzungs-Apps, Chatbots für den Kundenservice, Finanzanalysen, wissenschaftliche Forschung und fortschrittliche Internet-Suchwerkzeuge.
Wie LLMs die Suche in großen Datasets effizienter gestalten
Eine der spannendsten Anwendungen von Large Language Models ist die Datensuche. Die folgenden fünf Funktionen beschleunigen den Suchprozess und verbessern die Ergebnisse.
Erweiterte Indexierung
Ein Index ist eine Datenstruktur, mit der Daten für die Suche organisiert werden. Indizes enthalten Informationen über die in einem Dataset gespeicherten Dokumente, z. B. Schlüsselwörter, Themen oder Einbettungen, die die semantischen und kontextuellen Informationen der Daten erfassen. Large Language Models können mithilfe von Indizes Dokumente effizienter verarbeiten und analysieren.
Tieferes Verständnis von Anfragen
Large Language Models verstehen komplexe Sätze und können die Absicht der Nutzenden genau einschätzen. Wenn eine Suchanfrage gestellt wird, interpretiert das Modell die Bedeutung der Anfrage, indem es auf der Grundlage von Syntax, Semantik und Kontext Schlüsse zieht. So können Nutzende schnell bestimmte Informationen in großen Datasets auffinden.
Besseres Suchranking
Large Language Models können die Nutzererfahrung bei der Suche verbessern, indem sie die Suchergebnisse gezielter auf die Nutzerabsicht abstimmen. Suchwerkzeuge können mithilfe der natürlichsprachlichen Fähigkeiten von LLMs relevantere und genauere Ergebnisse liefern.
Kontextsuche
LLMs berücksichtigen den Kontext der Suchanfrage oder frühere Interaktionen mit den Nutzenden, um ein hochgradig personalisiertes, kontextabhängiges Sucherlebnis bereitzustellen. Mithilfe von Kontextinformationen wie Benutzerpräferenzen, Standort oder Browserverlauf kann das Modell die Suchergebnisse auf die Bedürfnisse und Vorlieben von bestimmten Nutzenden abstimmen.
Kontinuierliches Lernen und Verbesserung
Large Language Models sind dynamische Tools, die sich ständig aktualisieren und optimieren, sobald neue Daten verfügbar werden. Dabei werden die Suchfunktionen im Laufe der Zeit angepasst und verbessert, indem neue Informationen hinzukommen und ein umfassenderes Verständnis der Vorlieben und Suchmuster der Nutzenden entsteht.
Anwendungsfälle für Large Language Models im Bereich Data Science
Large Language Models werden in zahlreichen Data-Science-Anwendungen eingesetzt. Dank ihrer Fähigkeit, riesige Mengen an Textdaten zu verarbeiten und zu interpretieren, sind sie ein unverzichtbarer Bestandteil vieler Data-Science-Workflows geworden. Die folgenden vier Beispiele zeigen, wie diese Modelle eingesetzt werden, um aussagekräftige Informationen zu gewinnen.
Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse hilft Unternehmen dabei zu verstehen, welche Meinung die Kundschaft über die Qualität der angebotenen Produkte und Dienstleistungen hat. So können sie auf Stimmungsänderungen bei den Kund:innen reagieren, indem sie das Produktdesign, die Erfahrung im Kundenservice und eine Reihe anderer Faktoren, die sich auf den Ruf der Marke auswirken, anpassen.
Large Language Models können Stimmungsanalysen durchführen und dabei affektive Zustände und subjektive Informationen, die in textbasierten Formaten enthalten sind, identifizieren und kategorisieren. LLMs werden anhand eines Datasets mit Stimmungsbezeichnungen genau abgestimmt, sodass sie in der Lage sind, Meinungen automatisiert zu identifizieren und in Kategorien (z. B. positiv, negativ, neutral) einzuteilen.
Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition (NER), eine Unterkategorie von Natural Language Processing (NLP), ist eine Methode zur Erkennung und Kategorisierung von benannten Entitäten. Benannte Entitäten sind wichtige Informationen in unstrukturierten Textdaten wie Namen, Orte, Unternehmen und Ereignisse. Die von LLMs eingesetzten Deep-Learning-Algorithmen sind ideal für NER geeignet. Sie können sich leicht an die feinen Nuancen in der geschriebenen Sprache anpassen, den Kontext verstehen und logische, konsistente Antworten geben. NER ist bei vielen Data-Science-Aufgaben nützlich, z. B. bei der Extraktion von Entitäten, der Datenanalyse und bei Produktempfehlungssystemen.
Erstellung von Texten und Zusammenfassungen
Large Language Models können hochwertige und kontextrelevante Texte verfassen. Diese Technologie eignet sich für die Entwicklung von Chatbots, die mit geschäftlichen Benutzer:innen interagieren und ihnen helfen, genaue Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. LLMs sind auch gut geeignet, um große Textmengen in einem kürzeren Format zu verdichten. Deshalb können sie schnell Zusammenfassungen von langen Dokumenten erstellen.
Verständnis natürlicher Sprache (NLU)
Das geschriebene Wort ist voll von subtilen Andeutungen, Absichten und Emotionen. Das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) ist ein Zweig der KI, der versucht, die in der menschlichen Kommunikation enthaltene Bedeutung zu entschlüsseln. Large Language Models sind eine wichtige Komponente von NLU. Sie kommen zum Einsatz, um Aufgaben zum Verständnis natürlicher Sprache in der Data Science zu verbessern. In Kombination mit anderen Technologien können Data Scientists mit Large Language Models subtile Bedeutungsnuancen aus Textdaten extrahieren, z. B. in Produktbewertungen, Social-Media-Posts und Antworten auf Kundenumfragen.
