Wie funktioniert Künstliche Inteligenz – Die Grundlagen von LLM`s verstehen.

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing, kurz NLP, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik. Es beschäftigt sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Das Ziel von NLP ist es, Computern beizubringen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.

NLP umfasst verschiedene Aufgaben wie Spracherkennung, Textanalyse, maschinelle Übersetzung und Sprachgenerierung. Dabei werden Methoden aus der Linguistik, der Informatik und der Statistik kombiniert, um natürliche Sprache für Computer verständlich und nutzbar zu machen.

Anwendungen von NLP

Natural Language Processing findet in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens Anwendung. Hier sind einige wichtige Beispiele:

a) Virtuelle Assistenten: Systeme wie Siri, Alexa oder Google Assistant nutzen NLP, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren.

b) Maschinelle Übersetzung: Dienste wie Google Translate verwenden NLP-Techniken, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.

c) Sentiment-Analyse: Unternehmen nutzen NLP, um die Stimmung in Kundenbewertungen oder sozialen Medien zu analysieren.

d) Chatbots: Automatisierte Gesprächspartner in Kundenservice oder auf Websites basieren auf NLP.

e) Textzusammenfassung: NLP-Algorithmen können lange Texte automatisch zusammenfassen.

f) Rechtschreib- und Grammatikprüfung: Textverarbeitungsprogramme nutzen NLP, um Fehler zu erkennen und Verbesserungen vorzuschlagen.

g) Sprachgesteuerte Systeme: In Autos oder Smart Homes werden NLP-Technologien für die Sprachsteuerung eingesetzt.

h) Informationsextraktion: NLP hilft bei der automatischen Extraktion relevanter Informationen aus großen Textmengen.

Diese Anwendungen zeigen, wie vielseitig und nützlich NLP in der modernen Technologie ist.

NLP-Begriffe

Um NLP besser zu verstehen, ist es wichtig, einige grundlegende Begriffe zu kennen:

• Dokument – Ein Dokument ist in NLP eine Einheit von Text, die analysiert wird. Dies kann ein einzelner Satz, ein Absatz, ein ganzer Artikel oder sogar ein Buch sein. Die Definition eines Dokuments hängt oft von der spezifischen NLP-Aufgabe ab.
• Corpus (Corpora) – Ein Corpus (Plural: Corpora) ist eine Sammlung von Dokumenten, die für NLP-Aufgaben verwendet wird. Ein Corpus dient oft als Datenbasis für das Training und Testen von NLP-Modellen. Beispiele sind der Brown Corpus für englische Texte oder das Deutsche Referenzkorpus (DeReKo) für deutsche Texte.
• Feature – Ein Feature ist in NLP ein messbares Merkmal oder eine Eigenschaft eines Textes, die für die Analyse relevant ist. Features können einfach sein, wie die Länge eines Wortes, oder komplex, wie grammatikalische Strukturen. Sie werden verwendet, um Text in eine für Maschinen verständliche Form zu bringen. Beispiele für Features sind:

• Wortfrequenz
• Wortart (Nomen, Verb, Adjektiv etc.)
• Syntax-Informationen
• Semantische Beziehungen zwischen Wörtern

Diese Features bilden die Grundlage für viele NLP-Algorithmen und -Modelle.

Wie funktioniert NLP bei Maschinen?

Datenvorverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt in NLP, bei dem Rohtexte in eine für Maschinen verarbeitbare Form umgewandelt werden. Dazu gehören folgende Techniken:

4.1.1 Tokenisierung Bei der Tokenisierung wird der Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Dies können Wörter, Satzzeichen oder ganze Sätze sein. Beispiel: „Der Hund bellt.“ wird zu [„Der“, „Hund“, „bellt“, „.“]

4.1.2 Stemming Stemming reduziert Wörter auf ihren Wortstamm. Dies hilft, verschiedene Formen eines Wortes zu vereinheitlichen. Beispiel: „laufen“, „läuft“, „laufend“ werden alle zu „lauf“

4.1.3 Lemmatisierung Ähnlich wie Stemming, aber Lemmatisierung berücksichtigt den Kontext und die Wortart, um die Grundform (Lemma) eines Wortes zu finden. Beispiel: „besser“ wird zu „gut“, „sind“ wird zu „sein“

4.1.4 Normalisierung Hier werden Texte vereinheitlicht, z.B. durch Umwandlung in Kleinbuchstaben oder Entfernung von Sonderzeichen.

4.1.5 Part of Speech (POS) Tagging Hierbei wird jedem Wort im Text seine Wortart zugeordnet. Beispiel: „Der schnelle Fuchs springt“ wird zu [(„Der“, Artikel), („schnelle“, Adjektiv), („Fuchs“, Nomen), („springt“, Verb)]

Feature-Extraktion

Nach der Vorverarbeitung folgt die Feature-Extraktion, bei der relevante Merkmale aus dem Text extrahiert werden. Diese Features dienen als Input für Machine-Learning-Modelle. Hier sind einige wichtige Methoden:

Bag-of-Words (BoW)

BoW ist eine einfache Methode, bei der ein Text als ungeordnete Sammlung seiner Wörter dargestellt wird, ohne Berücksichtigung der Grammatik oder Wortfolge. Die Häufigkeit jedes Wortes wird gezählt.

Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)

TF-IDF gewichtet die Wichtigkeit eines Wortes in einem Dokument im Verhältnis zu seiner Häufigkeit in einer größeren Textsammlung. Häufige Wörter wie „der“ oder „und“ werden weniger stark gewichtet als seltenere, oft inhaltlich relevantere Wörter.

N-grams

N-grams sind Sequenzen von n aufeinanderfolgenden Wörtern oder Zeichen. Sie helfen, Kontextinformationen zu bewahren. Beispiele:

• Bigrams (n=2): „der Hund“, „Hund bellt“
• Trigrams (n=3): „der Hund bellt“

Word Embeddings Word

Embeddings sind Vektoren, die Wörter in einem mehrdimensionalen Raum darstellen. Ähnliche Wörter liegen im Vektorraum nahe beieinander. Bekannte Methoden sind Word2Vec und GloVe.

Contextual Word Embeddings

Diese erweitern klassische Word Embeddings, indem sie den Kontext berücksichtigen, in dem ein Wort verwendet wird. Ein Wort kann je nach Kontext unterschiedliche Embeddings haben. Beispiele hierfür sind BERT und ELMo.

Diese Feature-Extraktionsmethoden wandeln Text in numerische Repräsentationen um, die von Machine-Learning-Algorithmen verarbeitet werden können.

LLM Modellierung

Nach der Feature-Extraktion folgt die Modellierung, bei der verschiedene Techniken und Algorithmen eingesetzt werden, um NLP-Aufgaben zu lösen. Hier sind einige wichtige Ansätze:

Named Entity Recognition (NER)

NER identifiziert und klassifiziert benannte Entitäten in einem Text, wie Personennamen, Organisationen oder Orte. Beispiel: „[Angela Merkel]PERSON ist Bundeskanzlerin von [Deutschland]LAND.“

Language Model

Ein Sprachmodell berechnet die Wahrscheinlichkeit einer Wortsequenz. Es wird für Aufgaben wie Textgenerierung oder Rechtschreibkorrektur verwendet.

Traditionelle ML NLP-Techniken:

• Naive Bayes: Oft für Textklassifikation und Sentiment-Analyse verwendet.
• Support Vector Machines (SVM): Nützlich für Textklassifikation und Namensherkennung.
• Hidden Markov Models (HMM): Verwendet für POS-Tagging und Spracherkennung.

Deep Learning NLP-Techniken

• Recurrent Neural Networks (RNN): Gut geeignet für sequentielle Daten wie Text.
• Long Short-Term Memory (LSTM): Eine verbesserte Version von RNNs, die langfristige Abhängigkeiten besser erfasst.
• Convolutional Neural Networks (CNN): Ursprünglich für Bildverarbeitung entwickelt, jetzt auch in NLP eingesetzt.

Attention Mechanism

Der Attention-Mechanismus ermöglicht es Modellen, sich auf die wichtigsten Teile der Eingabe zu konzentrieren. Er ist ein Schlüsselelement in modernen NLP-Architekturen.

Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)

Model Seq2Seq-Modelle wandeln eine Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz um. Sie werden häufig für maschinelle Übersetzung und Textzusammenfassung verwendet.

Transfer Learning

Bei diesem Ansatz wird ein Modell, das auf einer großen Datenmenge für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, als Ausgangspunkt für eine andere, verwandte Aufgabe verwendet. Dies spart Zeit und Ressourcen und verbessert oft die Leistung bei begrenzten Datenmengen.

Fine-Tuning Fine-Tuning

ist der Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell mit einer kleineren Menge aufgabenspezifischer Daten weiter trainiert wird. Dies ermöglicht die Anpassung allgemeiner Sprachmodelle an spezifische Domänen oder Aufgaben.

Zero-Shot Learning

Diese Technik ermöglicht es Modellen, Aufgaben zu bewältigen, für die sie nicht explizit trainiert wurden. Das Modell nutzt dabei sein allgemeines Verständnis von Sprache und Konzepten.

Few-Shot Learning

Bei Few-Shot Learning lernt das Modell neue Aufgaben mit nur wenigen Trainingsbeispielen. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen große Datenmengen nicht verfügbar sind.

Diese fortgeschrittenen Techniken ermöglichen es NLP-Modellen, flexibler und effizienter zu lernen und auf neue Situationen zu reagieren. Sie bilden die Grundlage für viele moderne KI-Systeme, die natürliche Sprache verarbeiten.

Vergleichende Analyse von NLP-Modellen

Leistungsmetriken

• Genauigkeit (Accuracy): Anteil der korrekt klassifizierten Instanzen.
• Präzision und Recall: Wichtig für Aufgaben wie Informationsextraktion.
• F1-Score: Harmonisches Mittel aus Präzision und Recall.
• BLEU-Score: Wird oft für die Bewertung von Übersetzungen verwendet.
• Perplexität: Misst, wie gut ein Sprachmodell einen Text vorhersagen kann.

Modellkomplexität

Parameteranzahl: Mehr Parameter können zu höherer Leistung führen, erhöhen aber auch den Ressourcenbedarf. Trainingszeit und Inferenzgeschwindigkeit: Wichtig für praktische Anwendungen.

Generalisierbarkeit

Wie gut funktioniert das Modell auf ungesehenen Daten oder in anderen Domänen? Robustheit gegenüber Eingabevariationen oder Rauschen.

Interpretierbarkeit

Können die Entscheidungen des Modells nachvollzogen werden? Wichtig für Anwendungen, die Transparenz erfordern.

Ressourceneffizienz

Speicherbedarf und Rechenleistung für Training und Inferenz. Energieverbrauch und CO2-Fußabdruck.

Ethische Aspekte

Fairness: Vermeidung von Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Gruppen. Datenschutz: Wie gut schützt das Modell sensible Informationen?

Spezifische Vergleiche

Traditionelle vs. Deep-Learning-Modelle

Große Sprachmodelle (z.B. GPT, BERT) vs. aufgabenspezifische Modelle

Open-Source vs. proprietäre Lösungen

Bei der Auswahl eines NLP-Modells ist es wichtig, diese Faktoren sorgfältig abzuwägen und das Modell zu wählen, das am besten zu den spezifischen Anforderungen der Aufgabe und den verfügbaren Ressourcen passt.

LLM FAQ