LLM vs Generative KI: Was ist der Unterschied?

Erfahren Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen generativer KI und LLM. Wählen Sie die richtigen KI-Tools für Ihr Unternehmen.

Einleitung

Wenn Menschen an generative KI denken, assoziieren sie diese oft sofort mit großen Sprachmodellen wie OpenAI’s ChatGPT. Obwohl diese Modelle bedeutend sind, repräsentieren sie jedoch nur einen Teil des breiteren Spektrums generativer KI.

LLMs gehören zur Teilmenge generativer KI-Modelle, die speziell für linguistische Aufgaben wie Textgenerierung, Beantwortung von Fragen und Zusammenfassungen entwickelt wurden. Generative KI ist jedoch eine umfassendere Kategorie, die verschiedene Modellarchitekturen und Datentypen umfasst. Im Wesentlichen gilt: Während LLMs eine Art generativer KI sind, fallen nicht alle generativen KI-Modelle unter die Kategorie der LLMs.

Was ist generative KI?

Generative KI umfasst KI-Systeme, die in der Lage sind, frische Inhalte in verschiedenen Medien wie Text, Bilder, Audio, Video, visuelle Kunst, Konversation und Code zu erstellen.

Diese KI-Modelle generieren Inhalte durch Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens (ML), indem sie aus umfangreichen Trainingsdatensätzen lernen. Beispielsweise würde ein generatives KI-Modell, das mit dem Komponieren von Musik beauftragt ist, Erkenntnisse aus einer riesigen Sammlung von Musikdaten gewinnen. Unter Verwendung von ML- und Deep-Learning-Methoden zur Erkennung von Mustern in diesen Daten würde das KI-System dann Musik nach den Vorgaben des Benutzers erstellen.

Arten generativer KI-Modelle

Generative KI-Modelle nutzen verschiedene Arten von ML-Algorithmen, die jeweils unterschiedliche Fähigkeiten und Merkmale besitzen. Im Folgenden sind einige der häufigsten aufgeführt:

1. Generative Adversarial Networks (GANs): Erstmals 2014 vorgestellt, sind dies maschinelle Lernmodelle, bei denen zwei neuronale Netze in Konkurrenz treten. Ein Netzwerk, der Generator, erstellt originale Daten, während das andere, der Diskriminator, bewertet, ob die Daten KI-generiert oder echt sind. Durch Deep-Learning-Methoden und eine Rückkopplungsschleife, die den Diskriminator bei Fehlern bestraft, lernen GANs, zunehmend lebensechtere Inhalte zu erzeugen.
2. Variational Autoencoders (VAEs): Ebenfalls 2014 vorgestellt, können sie neuronale Netze verwenden, um Daten zu codieren und zu decodieren, wodurch sie Methoden zur Erzeugung neuer Daten erlernen. Der Encoder verdichtet Daten in eine kompakte Darstellung, während der Decoder die Eingabedaten aus dieser verdichteten Form rekonstruiert. Diese Codierung hilft der KI, Daten effizient darzustellen, während die Decodierung zur Entwicklung effizienter Datenerzeugungstechniken beiträgt. VAEs sind vielseitig für verschiedene Aufgaben der Inhaltserstellung einsetzbar.
3. Diffusionsmodelle: Entwickelt im Jahr 2015, werden sie häufig zur Bilderzeugung eingesetzt. Diese Modelle fügen schrittweise Rauschen zu den Eingabedaten über mehrere Schritte hinzu, wodurch eine zufällige Rauschverteilung entsteht. Dann kehren sie diesen Prozess um, um neue Datenproben aus dem Rauschen zu generieren. Viele Bildgenerierungsdienste wie OpenAI’s DALL-E und Midjourney kombinieren Diffusionstechniken mit anderen ML-Algorithmen, um hochdetaillierte Ausgaben zu erzeugen.
4. Transformer: 2017 zur Verbesserung der Sprachübersetzung eingeführt, revolutionierten sie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) durch den Einsatz von Self-Attention-Mechanismen. Diese Mechanismen ermöglichen es Transformatoren, große Mengen unbeschrifteten Texts zu analysieren und Muster sowie Beziehungen zwischen Wörtern oder Teilwörtern im Datensatz zu identifizieren. Transformer haben die Entwicklung groß angelegter generativer KI-Modelle, insbesondere LLMs, ermöglicht, von denen viele auf Transformatoren basieren, um kontextrelevanten Text zu generieren.
5. Neural Radiance Fields (NeRFs): 2020 eingeführt, werden sie verwendet, um ML und künstliche neuronale Netze zu nutzen, um 3D-Inhalte aus 2D-Bildern zu erzeugen. Durch die Analyse von 2D-Bildern einer Szene aus verschiedenen Perspektiven können NeRFs die 3D-Struktur der Szene ableiten und so fotorealistische 3D-Inhalte produzieren. NeRFs versprechen Fortschritte in Bereichen wie Robotik und virtueller Realität.

Anwendungsfälle generativer KI

Generative KI bietet verschiedene Beispiele, darunter vielseitige Chatbots wie OpenAI’s ChatGPT und Google Gemini (ehemals Bard), bildgenerierende Plattformen wie Midjourney und DALL-E, Code-Generierungstools wie GitHub Copilot und Amazon CodeWhisperer sowie Audiogenerierungstools wie AudioPaLM und Microsoft Vall-E.

Mit ihrer breiten Palette an Modellen und Tools findet generative KI in zahlreichen Szenarien Anwendung. Organisationen nutzen generative KI, um Marketing- und Werbebilder zu erstellen, Ausgaben für einzelne Benutzer anzupassen, Sprachübersetzungen zu ermöglichen, Forschungsergebnisse zusammenzustellen, Besprechungsnotizen zusammenzufassen und vieles mehr. Die Auswahl des geeigneten generativen KI-Tools hängt davon ab, seine Fähigkeiten mit den spezifischen Zielen der Organisation in Einklang zu bringen.

Was sind große Sprachmodelle?

LLMs, eine Teilmenge der generativen KI, sind auf die Verarbeitung textbasierter Inhalte spezialisiert. Sie nutzen Deep-Learning-Algorithmen und stützen sich auf umfangreiche Datensätze, um Texteingaben zu verstehen und neue Textausgaben zu generieren – von Songtexten über Social-Media-Ausschnitte und Kurzgeschichten bis hin zu Zusammenfassungen.

Als Teil der Foundation-Modelle dienen LLMs als grundlegende Architektur für einen erheblichen Teil der KI-Sprachverständnis- und -generierungsprozesse. Zahlreiche generative KI-Plattformen wie ChatGPT stützen sich auf LLMs, um authentische Ausgaben zu generieren.

Wenn Sie tiefer in große Sprachmodelle eintauchen möchten, lesen Sie unseren Blog: Was sind Large Language Models (LLMs)?

Die Entwicklung der LLMs

1966 stellte das MIT den Eliza-Chatbot vor, ein frühes Beispiel für natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Obwohl kein modernes Sprachmodell, führte Eliza Dialoge mit Benutzern, indem es Schlüsselwörter in deren natürlicher Spracheingabe erkannte und Antworten aus einem vordefinierten Satz auswählte.

Nach dem ersten KI-Winter (1974–1980) erwachte das Interesse an NLP in den 1980er Jahren wieder. Fortschritte in Bereichen wie Part-of-Speech-Tagging und maschineller Übersetzung verbesserten das Verständnis der Forscher für Sprachstrukturen und legten den Grundstein für die Entwicklung kleiner Sprachmodelle. Fortschritte bei maschinellen Lerntechniken, GPUs und anderen KI-bezogenen Technologien in den folgenden Jahren ermöglichten die Erstellung anspruchsvollerer Sprachmodelle, die komplexe Aufgaben bewältigen konnten.

In den 2010er Jahren gab es eine bedeutende Erforschung des Potenzials generativer KI-Modelle, wobei Deep Learning, GANs und Transformer die Fähigkeiten generativer KI – einschließlich LLMs – erweiterten, um umfangreiche Trainingsdaten zu analysieren und ihre Fähigkeiten zur Inhaltserstellung zu verbessern. Bis 2018 begannen große Technologieunternehmen, transformerbasierte Sprachmodelle zu veröffentlichen, die riesige Mengen an Trainingsdaten verarbeiten konnten, und wurden daher als große Sprachmodelle bezeichnet.

Googles BERT und OpenAI’s GPT-1 gehörten zu den ersten LLMs. Seitdem gab es eine kontinuierliche Reihe von Updates und neuen Versionen von LLMs, insbesondere seit der öffentlichen Einführung von ChatGPT Ende 2022. Neuere LLMs wie GPT-4 bieten jetzt multimodale Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, neben Sprache auch mit verschiedenen Medien wie Bildern und Audio zu arbeiten.

Anwendungsfälle von LLMs

LLMs bieten eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Vorteilen. Traditionelle LLMs finden Anwendung in der Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Inhaltsklassifizierung, Textumformulierung, Stimmungsanalyse und in Konversations-Chatbots. Das Aufkommen neuerer multimodaler LLMs erweitert dieses Spektrum weiter, wie Modelle wie GPT-4 zeigen, die es LLMs ermöglichen, auch Aufgaben wie die Bildgenerierung zu übernehmen.

LLMs vs. generative KI: Wie unterscheiden sie sich?

LLMs unterscheiden sich von anderen Arten generativer KI durch Unterschiede in ihren Fähigkeiten, Modellarchitekturen, Trainingsdaten und Einschränkungen.

Fähigkeiten

Häufige Fähigkeiten von LLMs umfassen:

1. Textgenerierung: LLMs können kohärente und kontextrelevante Texte in verschiedenen Bereichen erstellen, von Marketingmaterialien über fiktive Erzählungen bis hin zu Softwarecode.
2. Übersetzung: LLMs können Texte zwischen Sprachen übersetzen, ihre Leistung kann jedoch hinter dedizierten Übersetzungsmodellen zurückbleiben, insbesondere bei weniger verbreiteten Sprachen.
3. Fragebeantwortung: LLMs können Erklärungen liefern, komplexe Konzepte vereinfachen, Ratschläge geben und auf eine Vielzahl von Fragen in natürlicher Sprache eingehen, obwohl ihre faktische Genauigkeit begrenzt sein kann.
4. Zusammenfassung: LLMs zeichnen sich dadurch aus, lange Textpassagen zu verdichten und wichtige Argumente und Informationen zu identifizieren. Beispielsweise kann Googles Gemini 1.5 Pro umfangreiche Texteingaben analysieren, die mehreren Romanen entsprechen.
5. Dialog: LLMs simulieren Konversationen effektiv und eignen sich daher für Anwendungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten.

Generative KI hingegen umfasst ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten, darunter:

1. Bildgenerierung: Modelle wie Midjourney und DALL-E erstellen Bilder basierend auf Textvorgaben; einige wie Adobe Firefly können vorhandene Bilder bearbeiten, indem sie neue Elemente generieren.
2. Videogenerierung: Neue Modelle wie OpenAI’s Sora generieren realistische oder animierte Videoclips als Reaktion auf Benutzereingaben.
3. Audiogenerierung: Diese Modelle erzeugen Musik, Sprache und andere Audioformen. Beispielsweise erzeugt der Sprachgenerator von Eleven Labs gesprochenes Audio aus Texteingaben, während Googles Lyria-Modell instrumentale und vokale Musik erstellt.
4. Datensynthese: Generative Modelle erzeugen künstliche Daten, die realen Daten ähneln, nützlich für das Training von ML-Modellen, wenn reale Daten knapp oder sensibel sind. Obwohl Vorsicht aufgrund möglicher Verzerrungen geboten ist, helfen synthetische Daten in Szenarien wie dem Training medizinischer Modelle und verringern die Abhängigkeit von persönlichen Gesundheitsdaten.

Modellarchitektur

Die heutigen LLMs verwenden überwiegend Transformer als Kernarchitektur. Transformer nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, die sich hervorragend zum Verständnis langer Textpassagen eignen, indem sie Wortbeziehungen und relative Bedeutung erkennen. Es ist wichtig zu beachten, dass Transformer nicht exklusiv für LLMs sind; sie werden auch in anderen generativen KI-Modellen eingesetzt, einschließlich Bildgeneratoren.

Es gibt jedoch spezifische Modellarchitekturen, die in nicht-sprachbasierten generativen KI-Modellen verwendet werden und in LLMs fehlen. Ein bemerkenswertes Beispiel sind Convolutional Neural Networks (CNNs), die hauptsächlich in der Bildverarbeitung eingesetzt werden. CNNs sind darauf spezialisiert, Bilder zu analysieren, um markante Merkmale wie Kanten, Texturen, Objekte und Szenen zu identifizieren.

Modelltraining

Trainingsdaten und Modellarchitektur sind eng miteinander verbunden und beeinflussen die Wahl des Algorithmus.

LLMs werden mit umfangreichen Sprachdatensätzen aus verschiedenen Quellen trainiert, darunter Romane, Nachrichtenartikel und Online-Foren. Trainingsdaten für andere generative KI-Modelle können hingegen verschiedene Formate umfassen, wie Bilder, Audiodateien oder Videoclips, abhängig vom geplanten Einsatzzweck des Modells.

Diese Unterschiede in den Datentypen führen zu unterschiedlichen Trainingsprozessen zwischen LLMs und anderen generativen KI-Modellen. Beispielsweise variieren die Datenvorverarbeitungs- und Normalisierungstechniken zwischen einem LLM und einem Bildgenerator. Darüber hinaus unterscheidet sich die Breite der Trainingsdaten: Während LLMs umfassende Datensätze benötigen, um grundlegende Sprachmuster zu erfassen, erfordern spezialisiertere generative Modelle gezielte Trainingssätze, die auf ihre spezifischen Ziele abgestimmt sind.

Herausforderungen und Einschränkungen

Das Training jedes generativen KI-Modells, einschließlich LLMs, bringt bestimmte Herausforderungen mit sich, wie den Umgang mit Verzerrungen und die Beschaffung ausreichend großer Datensätze. LLMs stehen jedoch vor einigen einzigartigen Problemen und Einschränkungen.

Eine bedeutende Herausforderung ergibt sich aus der Komplexität von Textdaten im Vergleich zu anderen Datentypen. Man bedenke das enorme Spektrum menschlicher Sprache im Internet – von technischer Dokumentation über poetische Werke bis hin zu Bildunterschriften in sozialen Medien. Diese Vielfalt stellt selbst fortgeschrittene LLMs vor Schwierigkeiten, da sie möglicherweise Nuancen wie ungebräuchliche Redewendungen oder kontextabhängige Wortbedeutungen nicht vollständig erfassen, was zu unangemessenen Antworten oder Halluzinationen führen kann.

Eine weitere Hürde ist die Aufrechterhaltung der Kohärenz über längere Passagen. LLMs werden oft mit der Analyse langer Aufforderungen und der Generierung komplexer Antworten beauftragt, was es schwierig macht, logische Konsistenz über den gesamten Text zu gewährleisten. Während LLMs problemlos qualitativ hochwertige Kurztexte generieren und präzise Aufforderungen verstehen können, können sie bei längeren Eingaben und Ausgaben auf Schwierigkeiten stoßen, was zu Lücken in der internen Logik führen kann.

Diese letztgenannte Einschränkung ist besonders besorgniserregend, da LLM-generierte Halluzinationen nicht immer sofort erkennbar sind. Anders als bei anderen generativen KI-Modellen, bei denen offensichtliche visuelle Unstimmigkeiten auf Ungenauigkeiten hinweisen können, wirken LLM-Ausgaben oft flüssig und selbstbewusst, was möglicherweise Faktenfehler verschleiert. Während beispielsweise ein Bildgenerator, der eine unrealistische Szene erzeugt, sofort Alarm auslösen könnte, könnte eine gut formulierte Zusammenfassung eines komplexen wissenschaftlichen Konzepts durch ein LLM subtile Ungenauigkeiten enthalten, die unbemerkt bleiben – insbesondere bei Personen ohne Fachkenntnisse in dem betreffenden Bereich.

Den richtigen Ansatz wählen: LLM vs. generative KI

Bei der Entscheidung zwischen generativer KI und Large Language Models (LLMs) ist es wichtig, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, die Ihre Wahl des am besten geeigneten Ansatzes für Ihr Projekt leiten können:

Inhaltstyp

Generative KI zeichnet sich durch die Erstellung verschiedener Inhaltstypen wie Bilder, Musik und Code aus, während LLMs auf textbasierte Aufgaben wie Sprachverständnis, Textgenerierung, Übersetzung und Textanalyse zugeschnitten sind.

Datenverfügbarkeit

Generative KI benötigt spezifische und vielfältige Datensätze, die für den entsprechenden Inhaltstyp relevant sind, während LLMs für umfangreiche Textdaten optimiert sind, was sie ideal für Projekte mit reichhaltigen Textressourcen macht.

Aufgabenkomplexität

Generative KI eignet sich für komplexe, kreative Aufgaben zur Inhaltserstellung oder Szenarien, die vielfältige Ausgaben erfordern. Im Gegensatz dazu sind LLMs kompetent in Aufgaben, die sich auf Sprachverständnis und Textgenerierung konzentrieren, und liefern genaue und kohärente Antworten.

Modellgröße und Ressourcen

Größere generative KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen und Speicherkapazität, während LLMs aufgrund ihrer Spezialisierung auf Sprachverarbeitung für textfokussierte Aufgaben möglicherweise effizienter sind.

Qualität der Trainingsdaten

Generative KI ist auf hochwertige und vielfältige Trainingsdaten angewiesen, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen, während LLMs auf große, saubere Textkorpora angewiesen sind, um Sprache effektiv zu verstehen und zu generieren.

Anwendungsbereich

Generative KI findet ihre Nische in kreativen Bereichen wie Kunst, Musik und Content-Erstellung, während LLMs in Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung wie Chatbots, Inhaltszusammenfassung und Sprachübersetzung hervorragende Leistungen erbringen.

Entwicklungsexpertise

Die Entwicklung und Feinabstimmung generativer KI-Modelle erfordert Fachwissen im maschinellen Lernen und domainspezifisches Wissen, während LLMs, insbesondere vortrainierte Modelle, für textbasierte Aufgaben zugänglicher und benutzerfreundlicher sind und weniger spezialisierte Fachkenntnisse erfordern.

Ethische und datenschutzrechtliche Überlegungen

Die Berücksichtigung ethischer Implikationen ist bei der Verwendung von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei sensiblen Inhalten. LLMs werden oft so abgestimmt, dass sie bestimmte ethische Richtlinien einhalten, und bieten so eine Kontrolle über das Modellverhalten.

Letztendlich sollte Ihre Wahl zwischen generativer KI und LLMs mit Ihren Projektzielen, den beteiligten Inhalten und den verfügbaren Ressourcen übereinstimmen. In einigen Fällen kann ein hybrider Ansatz, der sowohl generative KI als auch LLMs kombiniert, die umfassendste Lösung zur Erfüllung verschiedener Projektanforderungen bieten.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl generative KI als auch Large Language Models das gemeinsame Ziel der Inhaltsgenerierung verfolgen, sich jedoch erheblich in ihren Ansätzen, Fähigkeiten und Anwendungen unterscheiden.

Es ist wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, um die geeignete Technologie für spezifische Aufgaben und Bereiche effektiv nutzen zu können. Da KI weiter voranschreitet, werden sowohl generative KI als auch Large Language Models weiterhin wesentlich zur Förderung von Innovation und Kreativität in verschiedenen Branchen sein.

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