NLP und LLMs: Erläuterung der Unterschiede

Genau wie ein fähiger Übersetzer die Verständnislücke zwischen Personen mit unterschiedlichen Muttersprachen schließt, hilft NLP Computern, die Bedeutung und Absicht hinter menschlicher Sprache verstehen. Dazu werden die Nutzereingaben stufenweise zerlegt. NLP betrachtet die Grammatik, identifiziert Schlüsselwörter, unterteilt Satzstrukturen und identifiziert sogar subtilere Sprachelemente wie Gefühle oder Sarkasmus.

Auf diese Weise lassen sich teils unglaubliche Ausgaben generieren:

• Extrahieren von Schlüsselinformationen aus riesigen Textdatensätzen, etwa beim Zusammenfassen von Nachrichtenartikeln oder beim Analysieren von Kundenbewertungen.

• Chatten und Interagieren mit Menschen auf natürliche Art und Weise, um Toole wie virtuelle Assistenten oder Chatbots zu ermöglichen.

• Exaktes Übersetzen von Sprachen, wobei subtile Details wie kulturelle und stilistische Unterschiede erhalten bleiben.

• Analysieren von Emotionen und Meinungen in Textform, um Unternehmen zu helfen, Kundenstandpunkte oder Social-Media-Trends besser zu verstehen.

Eine Ausführliche Betrachtung von NLP finden Sie unter Was versteht man unter natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)?

LLMs sind eine völlig andere Technologie. Anstatt Fragen auszuwerten, lernen LLMs direkt anhand von riesigen Mengen an Textdaten und erstellen ein eigenes internes Verständnis der menschlichen Sprache. LLMs werden mit Daten wie Büchern, Artikeln, Websites und mehr gefüttert und identifizieren dabei Muster und Beziehungen. Mit diesem Training können LLMs nicht nur verstehen, was Sie sagen, sondern auch vorhersagen, was Sie vermutlich als nächstes sagen werden. Anschließend können LLMs eine Antwort generieren oder sogar die Nutzer nachahmen und Inhalte generieren, die denselben Mustern folgen.

Mit dieser Kombination eignen sich LLMs hervorragend für folgende Aufgaben:

• Generieren von menschenähnlichem Text: Von Gedichten bis hin zu Code, Skripts und Nachrichtenartikeln können LLMs ihren Schreibstil an verschiedenste Szenarien anpassen und die menschliche Kreativität auf faszinierende Arten nachahmen.

• Verständnis komplexer Zusammenhänge: Mit den umfassenden Trainingsdaten können sie Nuancen, Humor und sogar Mehrdeutigkeiten erfassen. Auf diese Weise wirken ihre Antworten natürlich und ansprechend.

• Menschenähnliche Unterhaltungen: Anstelle von vorprogrammierten Antworten können LLMs ihre Unterhaltungen an Ihre Fragen und an vorherige Interaktionen anpassen und somit ein dynamisches und individuelles Erlebnis bieten.

Möchten Sie mehr über bestimmte LLMs erfahren, wie etwa GPT und BERT? Lesen Sie weiter unter Was ist ein LLM (Large Language Model)?

Beide Technologien sind zwar entscheidend für die Welt von KI und Sprachverarbeitung, aber NLP und LLMs sind zwei sehr unterschiedliche Tools. NLP ist eine Art von künstlicher Intelligenz mit eigenen Regeln und Statistiken und eignet sich gut für strukturierte Aufgaben wie das Extrahieren von Informationen oder für Übersetzungen. LLMs sind eine Art von Machine Learning-Modell unter Verwendung von Deep Learning und riesigen Datensätzen. Diese Modelle sind kreative Künstler und generieren Texte, beantworten Fragen und verarbeiten verschiedenste Szenarien mit eindrucksvoller Eloquenz. 

Beide Technologien haben neben spezifischen Stärken auch ihre eigenen Schwächen. NLP konzentriert sich zwar hauptsächlich auf Genauigkeit, ist jedoch in isolierten Anwendungen stark eingeschränkt. Und während LLMs weitaus anpassbarer sind, ist ihre Fähigkeit, menschliche Ausdrucksweisen nachzuahmen, mit der Gefahr verbunden, Verzerrungen aus den verwendeten Trainingsdaten zu übernehmen.

Sehen wir uns nun die Unterschiede zwischen NLP- und LLM-Entwicklung etwas genauer an. Beide Technologien sind entscheidend zur Überbrückung der Kommunikationslücke zwischen Mensch und Maschine, verwenden aber sehr unterschiedliche Technologien, um unterschiedliche Probleme zu lösen.

NLP basiert auf expliziten Regeln und linguistischem Fachwissen. Ähnlich wie ein Architekt, der Baupläne exakt umsetzt, verwenden NLP-Systeme vordefinierte Regeln für Grammatik, Syntax und Semantik. Damit eignen sie sich hervorragend für Aufgaben mit klarer Struktur, etwa zum Identifizieren von Satzteilen oder zum Extrahieren bestimmter Informationen aus Texten. Diese Regeln haben jedoch Schwierigkeiten im Umgang mit Mehrdeutigkeit und Kontext, was ihre Flexibilität einschränkt.

LLMs verwenden dagegen keine starren Blaupausen, sondern eine datengestützte Herangehensweise. Sie sind zwar nicht kreativ im eigentlichen Sinn, können sich aber an Mustern und Verbindungen aus bestimmten Datensätzen orientieren, um Kreativität sehr gut nachzuahmen. Daher können sie Texte in menschenähnlicher Qualität generieren, Sprachen kreativ übersetzen und sogar Chats mit offenem Ende führen.

Für die Erstellung von NLP-Systemen müssen oft Regeln und linguistische Ressourcen manuell eingerichtet werden. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und hochspezialisiert. LLMs werden dagegen automatisiert mit riesigen Datensätzen trainiert und erfordern beträchtliche Rechenleistung und Fachwissen in Deep Learning-Techniken.

Wie bereits kurz angesprochen stellt sich selten die Frage: NLP oder LLMs? Beide Technologien bilden oft gemeinsam eine größere, vollständige Lösung. Sie eignen sich jedoch jeweils hervorragend für sehr spezifische Aufgaben und Anwendungsfälle:

NLP:

• Extrahieren von Informationen: NLP kann Daten durchforsten, um wichtige Fakten und Zahlen zu isolieren, Marktforschungen und Finanzanalysen unterstützen und wissenschaftliche Entdeckungen fördern.

• Standpunktanalyse: NLP kann Kundenmeinungen in Bewertungen oder Sozialen Netzwerken überprüfen, damit Unternehmen ihre Markenwahrnehmung besser verstehen und die Kundenzufriedenheit verbessern können.

• Automatische Übersetzung: NLP reißt sprachliche Barrieren ein und ermöglicht exakte Übersetzungen von Dokumenten, Websites und sogar Unterhaltungen in Echtzeit.

LLMs:

• Inhaltserstellung: LLMs generieren ansprechende Inhalte, von Produktbeschreibungen bis hin zu Blogbeiträgen, um menschliche Verfasser für wichtige strategische Aufgaben zu entlasten.

• Chatbots und virtuelle Assistenten: LLMs sind die Grundlage für KI für Unterhaltungen und ermöglichen natürliche Interaktionen mit Kundenservice-Bots oder virtuellen Assistenten.

• Beantwortung von Fragen: Mit umfassendem Wissen ausgerüstet können LLMs hilfreiche Antworten auf komplexe Fragen liefern, um Bildung und Forschung zu revolutionieren.

Trotz neuester Fortschritte stehen NLP und LLMs noch vor einigen Hürden. NLP hat Schwierigkeiten mit Kontext und Mehrdeutigkeiten, was zu Missverständnissen führen kann. LLMs erfassen oft nicht alle Feinheiten, was zu ungenauen oder sogar verzerrten Ausgaben führen kann. Dazu kommen gravierende ethische Bedenken im Hinblick auf die Fähigkeit von LLMs, menschliche Interaktionen nachzuahmen. Daher ist eine verantwortungsvolle Entwicklung entscheidend, um schädliche Inhalte zu vermeiden und möglichst viele Verzerrungen aus den Trainingsdaten zu entfernen. 

Diese Einschränkungen erfordern fortlaufende Forschung, vielfältige Datensätze und eine sorgfältige Implementierung, um sicherzustellen, dass beide Technologien ihr volles Potenzial entfalten können, ohne gesellschaftliche und ethische Erwägungen außer Acht zu lassen.

LLMs verschieben zwar die Grenzen, was Textgenerierung und -verständnis angeht, haben aber auch gewisse Einschränkungen. Genauigkeit, Kontextverständnis und ethische Erwägungen sind nach wie vor entscheidende Fragen, auf die es nicht immer einfache Antworten gibt. Genau aus diesem Grund haben wir die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) entwickelt. ESRE ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Entwickler diese Herausforderungen meistern und mühelos erweiterte Sucherlebnisse erstellen können.

ESRE entfaltet das Potenzial von LLMs und begegnet gleichzeitig ihren Einschränkungen. So funktioniert die Lösung:

• Erweiterter Abruf: Mit ESRE erhalten Sie die Genauigkeit von BM25-Textabgleich und die semantische Übereinstimmung der Vektorsuche. Diese leistungsstarke Kombination liefert relevante und exakte Suchergebnisse, und zwar auch für komplexe Abfragen (z. B. Produktcodes und -beschreibungen in einer E‑Commerce-Suche oder Quadratmeterangaben und Nachbarschaftsbeschreibungen in einer Immobiliensuche).

• Kontextbezogenes Verständnis: Durch die Integration externer Wissensdatenbanken und NLP-Pipelines sind LLMs mit ESRE in der Lage, den Kontext einer Suchabfrage zu erfassen und exakte und relevante Ausgaben zu liefern.

• Entschärfung von Verzerrungen: ESRE setzt Fairnesstechniken wie Datenauswahl und Modellüberwachung ein, um die Verzerrung in LLM-Ausgaben zu reduzieren und die Entwicklung verantwortungsvoller KI zu fördern.

• Retrieval Augmented Generation (RAG): Elasticsearch dient als Informationsbrücke in RAG-Workflows und übermittelt wichtige Kontextinformationen, wie etwa proprietäre Daten, an LLMs. Damit erhalten Sie relevantere Antworten und weniger Halluzinationen, da das Modell die Abfragen genauer versteht.

ESRE erledigt viel mehr als nur die Einschränkungen von LLMs minimieren. Sie erhalten außerdem eine breite Palette an NLP-Funktionen, wie etwa vortrainierte NLP-Modelle. Diese Modelle funktionieren im vorkonfigurierten Zustand und helfen Ihnen bei Aufgaben wie Entitätserkennung, Standpunktanalyse und Themenmodellierung. Zusammen mit der Unterstützung von LLMs können Sie auf diese Weise hybride Suchlösungen erstellen, die die Stärken beider Technologien nutzen.

In diesem Artikel haben wir die faszinierenden Technologien von NLP und LLMs unter die Lupe genommen. Beide Modelle haben einzigartige Stärken und leisten einen wichtigen Beitrag zum globalen KI-Puzzle. NLP befolgt Regeln und eignet sich hervorragend für strukturierte Aufgaben wie das Extrahieren von Informationen oder für Übersetzungen. LLMs dagegen sind kreativ veranlagt und glänzen, wenn es um Inhaltserstellung und Unterhaltungen geht.

Entgegen des Namens dieses Artikels müssen Sie sich jedoch nicht unbedingt für eine der Lösungen entscheiden. Die wahre Magie liegt darin, sie zu einem KI-Tool zu kombinieren, das die strengen Regeln von NLP mit den Deep Learning-Fähigkeiten von LLMs vereint. Durch diese Kombination entsteht eine Realität, in der Computer unsere Sprache nicht nur verstehen, sondern auch auf differenzierte und bedeutungsvolle Art und Weise damit umgehen.

Und genau an dieser Stelle kommt Elastic ins Spiel. Mit der Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) erhalten Sie die nötigen Tools, um die Lücke zwischen NLP und LLM zu schließen, mehr Suchgenauigkeit zu erreichen, Verzerrungen zu mindern, das kontextbezogene Verständnis Ihrer Suche zu vertiefen und vieles mehr.

Die Lösungen schließen einander nicht aus. Es geht vielmehr darum, die Vorteile von NLP und LLMs mit der Flexibilität und den Tools von Elastic zu vereinen und Grenzen zu überschreiten, um Sucherlebnisse zu erstellen, die die wundervollen Feinheiten menschlicher Sprache wirklich verstehen und darauf reagieren können.

Wir können Ihnen helfen, aus den Daten Ihres Unternehmens Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind vier Vorschläge für Ihre nächsten Schritte:

1. Starten Sie eine kostenlose Testversion, um zu entdecken, wie Elastic Ihr Unternehmen unterstützen kann.

2. Lernen Sie unsere Lösungen bei einer Tour kennen, entdecken Sie die Elasticsearch-Plattform und deren Vorteile für Ihre Anforderungen.

3. Entdecken Sie 5 KI-Suchtrends für Entwickler im Jahr 2024.

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