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In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es eine Vielzahl von Technologien, die unsere Interaktion mit Computern und Maschinen auf revolutionäre Weise verändern. Zwei solcher Technologien, die oft miteinander verwechselt werden oder deren Unterschiede nicht klar ersichtlich sind, sind Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLM), einschließlich kleinerer Modelle. Sogenannte Small Language Models. In diesem Blogartikel gehen wir näher auf NLP, LLM, Conversational AI sowie Generative AI ein, um die Unterschiede und spezifischen Anwendungsfälle zu verdeutlichen.
Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU)
NLP ist ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Computer in natürlicher Sprache befasst. Es zielt darauf ab, Maschinen das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache beizubringen. Innerhalb von NLP gibt es einen wichtigen Aspekt namens Natural Language Understanding (NLU), der sich darauf konzentriert, die Bedeutung und Intention hinter menschlicher Sprache zu erfassen.
NLU-Systeme analysieren Texte oder Sprachinputs, um die Absichten des Benutzers zu erkennen und angemessen zu reagieren. NLP und NLU finden breite Anwendung in Chatbots, virtuellen Assistenten und automatisierten Kundeninteraktionen.
Large Language Models (LLM) und Small Language Models
Large Language Models sind leistungsstarke Modelle des maschinellen Lernens, die auf sehr umfangreichen Textdatensätzen trainiert werden und in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu generieren oder komplexere Aufgaben zu lösen. Diese Modelle verwenden tiefe neuronale Netzwerke, um sehr große Mengen an Sprachdaten zu lernen und Muster zu erkennen. Beispiele für solche LLM sind GPT-3 (und weitere) von OpenAI oder BERT von Google.
Im Gegensatz dazu sind Small Language Models, wie der Name schon sagt, kleinere Versionen dieser LLMs. Sie erfordern weniger Daten und Rechenressourcen, sind aber dennoch in der Lage, grundlegende Textgenerierung und -verarbeitungsaufgaben durchzuführen. Diese Modelle können für spezifischere Anwendungen oder in ressourcenbeschränkten Umgebungen eingesetzt werden.
Conversational AI vs. Generative AI
Conversational AI bezieht sich auf Systeme oder Technologien, die darauf abzielen, menschenähnliche Unterhaltungen zu führen. Diese Systeme nutzen NLP und NLU, um auf natürliche Weise mit Nutzer*innen zu interagieren, Fragen zu beantworten, Anfragen zu bearbeiten oder sogar Probleme zu lösen. Chatbots, virtuelle Assistenten und Sprachassistenten wie Siri oder Alexa sind Beispiele für Conversational AI.
Generative AI tut das, was der Name sagt, die KI generiert neue Inhalte, die auf vorhandenen Mustern oder Daten basieren. Dabei greift sie unter anderem auf LLMs und andere KI-Modelle zurück. Diese Inhalte können zum Beispiel Texte, Bilder, Videos, Codes oder Musik sein, welchen von Menschen erstellten Material nachempfunden sind. Ein Beispiel für eine generative AI ist zum Beispiel GPT -3.5.
Auch wenn die beschriebenen Anwendungen alle KI-Modelle sind, weißen sie jedoch grundlegende Unterschiede auf. Diese werden in der Tabelle nochmals deutlicher:
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Fazit
NLP und LLM repräsentieren zwei unterschiedliche, aber eng miteinander verbundene Bereiche der Künstlichen Intelligenz. Während NLP und NLU sich auf die Verarbeitung und das Verstehen menschlicher Sprache konzentrieren, zielen LLM und Small Language Models darauf ab, Text zu generieren oder komplexe Aufgaben unter Verwendung von Sprachdaten zu lösen. Conversational AI und Generative AI stellen jeweils verschiedene Anwendungen dieser Technologien dar, die unsere Interaktionen mit Maschinen auf vielfältige Weise verbessern und erweitern können. Nur wenn ein Modell eigenständig auf einer Datengrundlage etwas Neues erstellen kann, heißt es Generative AI, sonst fällt es in die Kategorie NLP.
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