Sprache versteht und erzeugt. Als künstliches Intelligenzsystem basiert es auf einem statistischen Modell, das darauf trainiert wird, Muster in Text- oder Sprachdaten zu erkennen und diese Muster zu verwenden, um zukünftige Texte oder Sprachdaten vorherzusagen. Es bildet die Grundlage für zahlreiche Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), darunter Textgenerierung und eben auch Chatbots.
Typischerweise benutzt man den Begriff Sprachmodell für Modelle, die Voraussagen treffen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Wort auf einen Teilsatz folgt. Hat man zum Beispiel einen Satzanfang wie „Ich packe meinen“, weist das Modell hoffentlich dem Wort „Koffer“ eine höhere Wahrscheinlichkeit zu als dem Wort „Flugzeug“. Weitere Varianten sind Modelle wie BERT, die die Wahrscheinlichkeit beliebige Lücken in Sätzen zu füllen beschreiben.
Moderne Sprachmodelle sind häufig neuronale Netze, insbesondere auf Transformer-Architekturen basierend, die große Datenmengen effizient verarbeiten können. Ausführlich betrachten wir große Sprachmodelle im Artikel Die größten Sprachmodelle.
Was ist ein Sprachmodell?
Grundsätzlich gesagt, ist ein Sprachmodell ein Computerprogramm, das natürliche Sprache versteht und erzeugt. Es basiert auf einem statistischen Modell, das Muster in Text- oder Sprachdaten erkennt und diese Muster verwendet, um zukünftige Texte oder Sprachdaten vorherzusagen.
Typischer Weise benutzt man den Begriff Sprachmodell für Modelle, die Voraussagen treffen wie wahrscheinlich es ist, dass ein Wort auf einen Teil-Satz folgt. Hat man zum Beispiel einen Satz-Anfang wie „Ich packe meinen“, weist das Modell hoffentlich dem Wort „Koffer“ eine höhere Wahrscheinlichkeit zu als dem Wort „Flugzeug“. Weitere Varianten sind Modelle wie BERT, die die Wahrscheinlichkeit beliebige Lücken in Sätzen zu füllen beschreiben.
Warum sind Sprachmodelle heutzutage so relevant? Bedeutung und Kontext
Sprachmodelle sind heutzutage besonders relevant, da sie in vielen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B. in der automatischen Übersetzung von Texten, der Spracherkennung, der Textgenerierung, der Analyse von Social-Media-Daten und der Chatbot-Entwicklung. Sie ermöglichen es, große Mengen an Daten schnell und effizient zu analysieren und zu interpretieren, was in vielen Branchen zu erheblichen Fortschritten führt.
Was steckt hinter dem Sprachmodell GPT-3?
GPT-4 und GPT-5 sind hochentwickelte Sprachmodelle, die von OpenAI veröffentlicht wurden und die neueste Generation der GPT-Serie darstellen. Sie bauen auf der Transformer-Architektur auf und sind in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, darunter Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassungen, Sprachverständnis, Programmcode-Erstellung und multimodale Anwendungen.
Im Vergleich zu früheren Modellen wie GPT‑3 zeichnen sich GPT‑4 und GPT‑5 durch folgende Eigenschaften aus:
- größere Kontextfenster
- höhere Genauigkeit
- weniger Halluzinationen
- verbesserte Fähigkeiten im Umgang mit komplexen Aufgaben.
Die Modelle basieren auf einer tiefen neuronalen Netzwerkarchitektur und verwenden eine Methode namens "unsupervised learning," um aus riesigen Mengen an Textdaten zu lernen. Sie gelten als Meilensteine in der NLP- und KI-Forschung und bilden die Grundlage für zahlreiche Anwendungen, auch in KI-Chatbots. Weitere Infos zu den GPT-Modellen und ChatGPT haben wir in diesem Artikel zusammengefasst.
Ist ChatGPT ein Sprachmodell?
Ja, ChatGPT ist ein Sprachmodell. Genauer gesagt handelt es sich bei ChatGPT um ein großes Sprachmodell, das auf der GPT‑4‑Architektur (bzw. den aktuellen Versionen wie GPT‑4o) von OpenAI basiert. Das Modell ist darauf trainiert, die natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, um beispielsweise Dialoge mit Menschen zu führen oder Fragen zu beantworten.
ChatGPT ist ein typisches Generative Language Model (GLM), das auf umfangreichen Textdaten trainiert wurde, beispielsweise Wikipedia-Artikeln, Websiteinhalte und Wissensdatenbanken. Bedeutend ist, dass das Modell Texte in verschiedenen Sprachen generieren und kontextsensitiv agieren kann. Darüber hinaus multimodale Eingaben, sodass das Modell neben Text auch Bilder verarbeiten kann.
Insgesamt ist ChatGPT ein bedeutendes Beispiel für den Fortschritt in der Entwicklung von Sprachmodellen und ihrer Anwendung in verschiedenen Anwendungsbereichen, insbesondere im Bereich der menschlichen Interaktion und Kommunikation.
Wie hängen Sprachmodelle und KI zusammen?
Sprachmodelle sind ein zentraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI). KI-Systeme können Sprachmodelle nutzen, um menschenähnliche Sprachfähigkeiten zu entwickeln. KI-Systeme, die auf Sprachmodellen basieren, können in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel im Kundenservice, im Sprachunterricht und in der Textgenerierung (ideal bei Chatbots). Diese Systeme können die Interaktion mit Nutzern menschenähnlicher und effektiver gestalten, indem sie natürliche Sprache in Echtzeit verarbeiten und darauf reagieren.
Sprachmodelle sind eine Form von Machine Learning, das wiederum ein wichtiger Bestandteil von KI ist. Machine learning bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert werden zu müssen. Moderne Systeme kombinieren oft Sprachmodelle mit externen Datenquellen, Agentenfunktionen oder Retrieval-Augmented-Generation (RAG), wodurch sie dynamische und kontextbewusste Antworten liefern können.
Insgesamt sind Sprachmodelle und KI eng miteinander verknüpft: Sie ermöglichen es, Computer in vielen Anwendungsbereichen menschenähnlicher und effektiver zu gestalten. Die fortlaufende Entwicklung von Sprachmodellen trägt zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Systemen bei.
Inwiefern gehören Sprachmodelle und NLP zusammen?
Sprachmodelle und Natural Language Processing (NLP) liegen thematisch nah beieinander, aber sind nicht identisch. Sprachmodelle sind zentrale Werkzeuge innerhalb von NLP, da sie es ermöglichen, natürliche Sprache zu verstehen. Dabei können sie beispielsweise automatisch Texte schreiben oder Dialoge führen.
NLP hingegen ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache durch Computer befasst. Ziel von NLP ist es, Maschinen so auszurüsten, dass sie Sprache erkennen, interpretieren und generieren können. Dabei geht es sowohl um die automatische Erkennung von Texten als auch um die automatische Erzeugung dieser.
Sprachmodelle stellen heute das Herzstück vieler NLP-Anwendungen dar. Mit den Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT, Llama oder Gemini ist die Leistungsfähigkeit von NLP-Systemen in den letzten Jahren erheblich gestiegen.
Wie funktioniert das moinAI Sprachmodell?
Das Sprachmodell von moinAI basiert auf drei Ebenen:
- Das generelle Sprachmodell
Dies ist ein öffentlich verfügbares „State of the Art“-Sprachmodell für generelles Sprachverständnis, das auf dem Niveau eines 6-jährigen Kindes ist. ChatGPT ist beispielsweise auch ein generelles Sprachmodell. - Das moinAI Sprachmodell
Das generelle Sprachmodell wird ergänzt durch ein spezifisches Sprachmodell: das moinAI Sprachmodell. Dies ist wichtig, damit der Chatbot ein ausgereifteres und spezifisches Sprachverständnis erlangt und nicht mit generellem Verständnis auf dem Niveau eines 6-jährigen Kindes bleibt. Das moinAI Sprachmodell basiert auf den Daten realer Anwendungsfälle der letzten 8 Jahre aus allen relevanten DACH-Branchen und ist „maßgeschneidert“ für die Kundenkommunikation von Unternehmen, um so erfolgreich dazu zu sorgen, dass in den Chatbot eingehende Anfragen einer korrekten Antwort zugeordnet werden können. Daraus haben sich zudem Branchenvorlagen ergeben, die Unternehmen direkt implementieren können, um bei den Inhalten ihres Chatbots nicht bei null starten zu müssen. - Das kundenspezifische Sprachmodell
Das Sahnehäubchen, wenn man so möchte, ist das kundenspezifische Sprachmodell, das für jedes Unternehmen individuell trainiert wird. Nahezu jedes Unternehmen erhält spezifische Fragestellungen, die kein anderes erhält –selbst wenn die Branche die gleiche ist. Und auch diese Fragen sollten vom Chatbot kompetent beantwortet werden. Damit das möglich ist, gibt es das Kundenspezifische Modell, das individuell trainiert und basierend auf Kundendialogen des jeweiligen Unternehmens selbstständig dazulernt. Das Stichwort hier ist Self-Learning oder Selbstlernend. Denn das sorgt letztlich dafür, dass sich das Sprachmodell Stück für Stück an die Bedürfnisse der jeweiligen Nutzer anpasst.
Die Kombination der verschiedenen Ebenen führt dazu, dass die Treffgenauigkeit der Spracherkennung hoch ist und durch die laufenden Konversationen kontinuierlich dazu gelernt wird.
Sprachmodelle in der Praxis angewandt kennenlernen
Nachdem die Theorie nun vorgestellt wurde, wird es praktisch. Entdecken Sie, wie ein Chatbot-Prototyp speziell für Ihr Unternehmen aussehen könnte und in der Praxis eingesetzt werden kann.
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