Sollte sich die Konversations-KI auf große Sprachmodelle stützen?

Würde KI mit einer „Mehr ist besser“-Mentalität eine bessere Leistung erbringen? Die Genauigkeit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hängt von unzähligen Datenbytes ab, um rudimentäre Konversationsebenen zu erreichen. Von der Grammatik bis zur Semantik gibt es bei KI-Konversationsmodellen mehr Nuancen als nur das Herunterladen von Wörterbüchern in Datensätze.

Große Sprachmodelle (LLMs) sind Konversations-KI-Chatbots, die die Welt im Sturm erobern, wie ChatGPT. Sind Produkte wie ChatGPT das Vorbild für die Zukunft der Konversations-KI – die auf LLMs basiert – oder gibt ihre Popularität Aufschluss darüber, was Menschen besser machen könnten?

Was ist ein Beispiel für Konversations-KI?

BERT und ChatGPT sind die weltweit bekanntesten Konversations-KIs. LLMs beziehen Informationen aus Dateneingaben wie Büchern und ständig aktualisierten Quellen wie sozialen Medien oder Websites. In Verbindung mit fortgeschrittenem NLP wird versucht, Antworten syntaktisch und tonal zu konstruieren und Sätze mit möglichst genauen Daten zu bilden, während man wie ein Mensch liest.

Chatbot-Designer haben begonnen, sich zu fragen, ob frühere Konversations-KI-Modelle, die nicht auf LLMs basierten , es überhaupt in die nächste Phase von Chatbots schaffen sollten. Warum sollte die Menschheit weiterhin mit veralteten Designs experimentieren, wenn LLMs überraschend authentische und glaubwürdige Antworten liefern?

Menschen müssen sich auf LLMs verlassen, um das Wachstum der Konversations-KI zu katalysieren. Ihre Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit sind trotz ihrer Mängel nicht mit früheren Technologien zu vergleichen.

Wie können sich Sprachmodelle ändern?

LLMs sind nicht perfekt – sie befinden sich zu früh in der Entwicklung, als dass sie die meisten Mängel aufweisen könnten. Halluzinationen plagen LLMs und bescheren den Benutzern in 41 % der Fälle inkonsistente oder völlig ungenaue Antworten, die überzeugend klingen. Warum ist das so ein Problem, wenn diese Modelle den Höhepunkt der modernen Konversations-KI darstellen?

Wenn man wie ein Mensch klingt, werden Datenlücken noch problematischer, da kein Datensatz auf jedes Wissen zugreifen kann. Es kann einen Satz konstruieren, den das LLM als sinnvoll empfindet, weil die Informationen in bestimmten Kontexten korrekt sind. Es kann nicht erkennen, wann dies nicht der Fall ist, während es zu 100 % versucht, auf menschenähnliche Weise zu kommunizieren. Die Konstruktion der Entscheidung könnte aus einem Wirrwarr von Daten bestehen, die beruhigend klingen, aber keine Grundlage haben.

Halluzinationen könnten ein Produkt schlechter Aufsicht und Datenkuratierung sein. Konzeptdrift, Überanpassung und Unteranpassung sind alles Probleme, die selbst bei der ausgereiftesten Konversations-KI zu falschen Antworten führen. Wenn die Lernumgebung für die KI das Herstellen von Verbindungen zu Anomalien oder irrelevanten Daten unterstützt, die das Erkennen neuer Daten verhindern würden, könnten Sie LLMs dieselbe Frage zweimal stellen und zwei unterschiedliche Antworten erhalten.

Wie beeinflussen große Sprachmodelle die Kommunikation?

Noch nie vor LLMs hatte der Laie Zugang zu einer solch immensen und leistungsstarken Konversations-KI. Das Aufkommen von OpenAI war ein notwendiger technologischer Wandel, da Menschen mit dem Tool spielen mussten, um seine Leistung zu steigern. Über 75 % der Verbraucher glauben an die Fähigkeit der KI, menschlicher zu werden, was zeigt, wie ernsthaft die Menschen mit den Tools umgehen.

Da LLMs bei der Analyse von Sprache Muster und Beziehungen erkennen, können Menschen verstehen, wie sich Kommunikation auf Wissen auswirkt. Wenn ChatGPT sich Websites anschaut, um eine Antwort zu erhalten, wie könnte Ihre Formulierung die Ausgabe beeinflussen? Wie reproduzieren LLMs die Prioritäten der Menschheit in Bezug auf Sprache und Kommunikation, insbesondere in digitalen Landschaften? Wie Konversations-KI mit Menschen spricht, erfordert, dass jeder – vom Informatiker bis zum Studenten – darüber nachdenkt, wie die Welt persönlich und online spricht.

Mehr Benutzerbeiträge bedeuten mehr Informationen, die es zur Erweiterung seiner Fähigkeiten nutzen kann, was auch als Human-in-the-Loop-Verarbeitung bezeichnet wird . Menschen helfen dabei, veraltete Informationen zu identifizieren und die Bereitstellung zu verbessern. Unternehmen und Einzelpersonen, die LLMs bisher nicht nutzen, können jetzt damit experimentieren, wie sie das Leben vereinfachen und Abläufe rationalisieren können. Im Wesentlichen handelte es sich bei diesen Ressourcen um kostenlose Werbung für die Erweiterung und Einführung von KI.

Verfeinerung von KI-Sprachmodellen

Die Zukunft der Konversations-KI könnte sich auf LLMs als Sprungbrett stützen oder die nächste Entwicklungsstufe aufzeigen. Trotz aller Genauigkeit und Kontroversen hat es weltweit bereits einen bedeutenden kulturellen Einfluss gehabt und allen Menschen mit Zugang zur Zukunft aufgeklärt. Vielleicht sollte sich KI nicht für immer auf LLMs verlassen, aber es ist unbestreitbar, dass sie jetzt benötigt wird, um die Dynamik für positive Fortschritte aufrechtzuerhalten.