Vereinfacht: LLM vs GPT

Vereinfachte KI-Lösungen für Unternehmen: Der Unterschied zwischen LLM und GPT leicht gemacht

In der Welt der künstlichen Intelligenz, speziell im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, tauchen häufig die Begriffe „LLM“ (Large Language Model) und „GPT“ (Generative Pre-trained Transformer) auf. Beide spielen eine entscheidende Rolle in der Art und Weise, wie Maschinen Sprache verstehen und generieren, doch es gibt wichtige Unterschiede zwischen ihnen. Hier eine vereinfachte Erklärung, ideal für Unternehmen, die diese Technologien nutzen möchten, ohne sich in die technischen Details vertiefen zu müssen.

1. Definition

• LLM (Large Language Model): Bezeichnet allgemein jedes groß angelegte Sprachmodell, das Tiefenlern-Techniken verwendet, um menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. LLMs sind nicht auf eine bestimmte Architektur oder Marke beschränkt und umfassen eine Vielzahl von Modellen für Sprachaufgaben.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Ein spezifischer Typ eines LLM, entwickelt von OpenAI. Modelle wie GPT-3 und GPT-4 sind Beispiele für LLMs, die die Transformer-Architektur nutzen. Sie werden anhand einer vielfältigen Auswahl an Internetteksten vortrainiert und für spezifische Aufgaben feinjustiert.

2. Architektur

• LLM: Kann auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen basieren, die für die Sprachverarbeitung geeignet sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Transformer. Beispiele hierfür sind LSTM (Long Short-Term Memory) und GRU (Gated Recurrent Units).
• GPT: Nutzt spezifisch die Transformer-Architektur, die auf Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismen basiert, um die Bedeutung verschiedener Wörter in einem Satz zu gewichten, unabhängig von ihrem Abstand zueinander im Text.

3. Training und Funktionalität

• LLM: Diese Modelle können je nach Design und Anwendungszweck mit unterschiedlichen Methodologien trainiert werden. Sie dienen einer Vielzahl von Sprachverstehens- und Generierungsaufgaben.
• GPT: Lernt unüberwacht aus einem umfangreichen Textkorpus, um vorhersagenden Text zu generieren. Es ist speziell für eine breite Palette von Anwendungen konzipiert, von der Textergänzung über Fragebeantwortung und Textübersetzung bis hin zu weiteren Einsatzmöglichkeiten.

4. Anwendungen

• LLM: Die Anwendungen variieren je nach spezifischem Modell und Training. LLMs werden für Dienste von Übersetzungen bis hin zu komplexeren Aufgaben in Rechts- und Medizinbereichen eingesetzt.
• GPT: Bekannt für seine Vielseitigkeit, wird es in der kreativen Schreibarbeit, der Programmcode-Generierung, der Datenanalyse und im konversationellen AI eingesetzt.

5. Offenheit und Zugänglichkeit

• LLM: Die Verfügbarkeit kann variieren. Einige LLMs sind proprietär, andere öffentlich zugänglich oder über APIs verfügbar, die Entwickler unter bestimmten Bedingungen nutzen können.
• GPT: OpenAI hat den Zugang zu GPT-3 zunächst über eine API mit verwaltetem Zugang bereitgestellt, was bedeutet, dass Benutzer sich bewerben müssen und die Nutzung oft auf der Basis verarbeiteter Token monetarisiert wird.

6. Leistung und Skalierung

• LLM: Die Leistung kann stark variieren, abhängig von der Modellgröße, den Trainingsdaten und spezifischen Optimierungen. Größere LLMs leisten in der Regel mehr, benötigen aber mehr Rechenressourcen.
• GPT: Bekannt dafür, mit mehr Parametern in jeder Version zu skalieren, was zu verbesserten Leistungen führt, allerdings auf Kosten eines erhöhten Rechenbedarfs.

Fazit:
Für Unternehmen, die die Services von composableai.de nutzen, ist es nicht notwendig, die technischen Details von LLM und GPT zu verstehen. Unsere Plattform nimmt