Sprachmodelle haben eine linguistische Revolution eingeläutet, und die bedeutenden Fähigkeiten dieser Maschinen sollten nicht unterschätzt werden. Large Language Models (LLMs) sind ausgeklügelte Algorithmen, die mit großen Textmengen trainiert werden und über Funktionen wie die Generierung natürlicher Sprache, das Verständnis komplizierter Sprachmuster und die Vorhersage des nächsten Wortes verfügen. Ihre Anwendungen reichen von einfachen Aufgaben (automatische Vervollständigung von Sätzen) bis hin zu komplexen Aufgaben (Übersetzung von Sprachen in Echtzeit oder Unterstützung von Konversationslösungen mit künstlicher Intelligenz).
Die Nachfrage hat für eine enorme Vielfalt der LLM-Landschaft gesorgt. Dazu gehören kommerzielle Giganten, die eine beispiellose Genauigkeit bieten, Open-Source-Modelle, die sich durch Flexibilität auszeichnen, und kompakte Transformatoren, die Effizienz bieten. Dieses Whitepaper befasst sich mit diesem komplexen Terrain und bietet Einblicke in die besonderen Stärken, Anwendungen und Überlegungen der einzelnen Kategorien.
Große Sprachmodelle sind keine Einheitslösung, und die Nützlichkeit eines Modells hängt von Ihren Geschäftsanforderungen ab. Die Titanen, hinter denen erhebliche Investitionen und modernste Forschung stehen, können eine unglaubliche Menge an Informationen speichern. Sie sind ideal für Unternehmen, die leistungsstarke Rechenressourcen benötigen. Ihre Fähigkeiten gehen über das einfache Verständnis hinaus: Sie können geschickt gesprochene Sprache generieren, mehrere Sprachen übersetzen und komplexe Fragen präzise beantworten.
Die Herausforderer sind Open-Source-LLMs. Auch wenn sie in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit etwas hinter den Titanen zurückbleiben, sind sie für viele Anwendungsfälle die bessere Wahl. Sie werden oft von Entwicklern und Forschern befürwortet und bieten eine Mischung aus Flexibilität, Innovation und Zugänglichkeit, die kaum zu übertreffen ist.
Zum Schluss kommen die Underdogs – die kompakten Modelle –, die ideal für Unternehmen sind, die Wert auf Effizienz legen. Sie eignen sich perfekt für Anwendungsfälle, die nicht so viele Rechenressourcen erfordern. Außenseiter werden häufig in mobilen Anwendungen, Edge-Geräten und Webdiensten eingesetzt – Situationen, in denen Geschwindigkeit von größter Bedeutung ist. Diese Modelle haben einen geringeren CO₂-Fußabdruck und können mit Green-Computing-Initiativen in Einklang gebracht werden.
Die technischen Spezifikationen zu kennen ist entscheidend für die Bestimmung der Effizienz, Anwendbarkeit und Gesamtleistung eines Modells. Dieses Dokument enthält eine vergleichende Analyse der Titanen, der Herausforderer und der Außenseiter, sowie der untersuchten Faktoren wie Geschwindigkeit, Genauigkeit, Ressourcenverbrauch und Anpassungsoptionen.