Large Language Model (LLM) Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Ein Large Language Model (LLM) ist eine fortschrittliche KI-Technologie, die sich auf das Verstehen und Analysieren von Text konzentriert. Es ist genauer als herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens, weil es die Komplexität der natürlichen Sprache erfassen kann. Um dies zu erreichen, benötigen LLMs eine Menge Trainingsdaten, wie Bücher und Artikel, um zu lernen, wie Sprache funktioniert. Sie können aussagekräftige Antworten generieren und durch die Verarbeitung großer Textmengen wertvolle Erkenntnisse liefern. LLMs sind für Übersetzungs-, Frage-Antwort- und Textvervollständigungsaufgaben sehr begehrt. Mit weiteren Fortschritten können wir in Zukunft noch leistungsfähigere Sprachmodelle erwarten.
- Wie läuft das Training von Large Language Models (LLMs) ab?
- Wie werden LLMs verwendet?
- Welche Vorteile bieten LLMs?
- Welche Gefahren bergen derartige groß angelegte Sprachmodelle?
- Welche Vorteile bietet eine Partnerschaft mit HPE?
Wie läuft das Training von Large Language Models (LLMs) ab?
Der Prozess des Trainings von Large Language Models (LLMs) umfasst mehrere Schritte:
- Datenerfassung: Sammeln einer Vielzahl von Textdaten aus verschiedenen Quellen.
- Vorverarbeitung: Bereinigung und Standardisierung der gesammelten Textdaten.
- Tokenisierung: Unterteilung des vorverarbeiteten Textes in kleinere Einheiten, die Token genannt werden.
- Auswahl der Architektur: Wählen Sie eine geeignete Deep Learning-Architektur, beispielsweise ein Transformer-Modell.
- Training: Der eigentliche Trainingsprozess, um das Modell zum Lernen der Daten zu bringen.
- Verbesserung der Ergebnisse: Optimierung des Modells durch Anpassungen und Feinabstimmung.
- Bewertung: Bewertung der Ergebnisse und der Genauigkeit des Modells.
- Bereitstellung: Bereitstellung des Modells auf einem Live-System zur Verwendung.
