12 Praktische Large Language Model (LLM) Anwendungen

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) entwickeln sich schnell zu einer der am meisten gehypten technologischen Innovationen im Internetzeitalter.

Tatsächlich schätzen Forscher, dass generative KI bis 2032 zu einem Markt von 1,3 Billionen Dollar werden wird, da immer mehr Nutzer mit generativen KI-Lösungen wie ChatGPT, Google Bard und Bing Chat experimentieren.

Da die Technologie jedoch noch in den Kinderschuhen steckt, müssen die Anwendungsfälle für LLMs in Unternehmen erst noch definiert werden.

Auf den ersten Blick können LLMs in jedem Szenario eingesetzt werden, in dem ein Unternehmen einen Datensatz oder Eingabetext analysieren, verarbeiten, zusammenfassen, umschreiben, bearbeiten, transkribieren oder Erkenntnisse daraus gewinnen muss. Mit zunehmender Verbreitung gibt es einige praktische Anwendungen von Sprachmodellen, die vielversprechend zu sein scheinen.

12 beste LLM-Anwendungen

Eine Übersicht der besten LLM Anwendungen 2023, inklusive Erklärung der Funktionen und Einsatzmöglichkeiten.

1. Übersetzung mit Sprachmodellen

Eine der einfachsten praktischen Anwendungen für LLMs ist die Übersetzung von geschriebenen Texten. Ein Benutzer kann einen Text in einen Chatbot eingeben und ihn bitten, ihn in eine andere Sprache zu übersetzen, und die Lösung beginnt automatisch mit der Übersetzung des Textes.

Einige Studien haben ergeben, dass LLMs wie GPT-4 im Vergleich zu kommerziellen Übersetzungsprodukten wie Google Translate konkurrenzfähig sind. Allerdings stellen die Forscher auch fest, dass GPT-4 bei der Übersetzung europäischer Sprachen am effektivsten ist, während es bei der Übersetzung von “ressourcenarmen” oder “weit entfernten” Sprachen nicht so genau ist.

2. Malware-Analyse

Der Start von Googles Cybersicherheits-LLM SecPaLM im April 2023 hat eine interessante Verwendung von Sprachmodellen für die Malware-Analyse aufgezeigt. Der Google VirusTotal Code Insight verwendet beispielsweise Sec-PaLM LLM, um das Verhalten von Skripten zu scannen und zu erklären, um dem Benutzer zu sagen, ob sie bösartig sind oder nicht.

Das Scannen von Dateien auf Malware auf diese Weise bedeutet, dass menschliche Benutzer sie nicht in einer Sandbox ausführen müssen, um herauszufinden, ob sie destruktiv sind.

3. Erstellung von Inhalten

Ein weiterer, immer häufiger auftretender Anwendungsfall für Sprachmodelle ist die Erstellung von Inhalten. Mit LLMS können Benutzer eine Reihe von schriftlichen Inhalten erstellen, von Blogs und Artikeln bis hin zu Kurzgeschichten, Zusammenfassungen, Skripten, Fragebögen, Umfragen und Beiträgen in sozialen Medien. Die Qualität dieser Ergebnisse hängt von den Angaben in der ursprünglichen Aufforderung ab.

Wenn LLMs nicht direkt zur Generierung von Inhalten verwendet werden, können sie auch zur Ideenfindung eingesetzt werden. Laut Hubspot nutzen 33 % der Marketing-Angestellten KI, um Ideen oder Inspirationen für Marketinginhalte zu generieren. Der Hauptwert liegt hier darin, dass KI den Prozess der Inhaltserstellung beschleunigen kann.

Es ist erwähnenswert, dass es auch Tools wie DALL-E, MidJourney und Stable Diffusion gibt, die es Nutzern ermöglichen, Bilder auf der Grundlage einer schriftlichen Aufforderung zu generieren.

4. Suchwerkzeug

Viele Nutzer werden zunächst mit generativer KI als alternativem Suchwerkzeug experimentiert haben. Nutzer können einem Chatbot Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten sofort eine Antwort mit Erkenntnissen und Fakten zu potenziell jedem Thema.

Die Verwendung von Lösungen wie Bard oder ChatGPT als Suchwerkzeug bietet zwar Zugang zu einer Vielzahl von Informationen, aber es ist wichtig, sich bewusst zu sein, dass nicht alle diese Inhalte korrekt sind.

Sprachmodelle sind anfällig für Halluzinationen und neigen dazu, Fakten und Zahlen zu erfinden. Aus diesem Grund ist es eine gute Idee für die Nutzer, alle von den Sprachmodellen präsentierten Informationen zu überprüfen, um zu vermeiden, dass sie durch Fehlinformationen in die Irre geführt werden.

5. Virtuelle Assistenten und Kundenbetreuung

Generative KI scheint auch im Bereich des Kundensupports in Form virtueller Assistenten vielversprechend zu sein.

McKinsey hat herausgefunden, dass bei einem Unternehmen mit 5.000 Kundendienstmitarbeitern durch den Einsatz generativer KI die Problemlösung um 14 % pro Stunde gesteigert und die Bearbeitungszeit um 9 % reduziert werden konnte.

Virtuelle KI-Assistenten ermöglichen es Kunden, Fragen zu Dienstleistungen und Produkten zu stellen, Rückerstattungen zu beantragen und Beschwerden sofort zu melden. Für die Endnutzer entfällt die Notwendigkeit, auf einen menschlichen Supportmitarbeiter zu warten, und für die Mitarbeiter werden sich wiederholende Supportaufgaben automatisiert.

6. Erkennung und Verhinderung von Cyberangriffen

Ein weiterer interessanter Anwendungsfall für Sprachmodelle im Bereich der Cybersicherheit ist die Erkennung von Cyberangriffen. Denn LLMs sind in der Lage, große Datensätze zu verarbeiten, die in einem Unternehmensnetzwerk gesammelt werden, und können Muster erkennen, die auf einen Cyberangriff hindeuten, und eine Warnung erzeugen.

Bisher haben eine Reihe von Anbietern von Cybersicherheitslösungen damit begonnen, mit dieser Technologie zur Erkennung von Bedrohungen zu experimentieren. So hat beispielsweise SentinelOne Anfang des Jahres eine LLM-gestützte Lösung auf den Markt gebracht, die automatisch nach Bedrohungen suchen und automatische Reaktionen auf bösartige Aktivitäten einleiten kann.

Ein anderer Ansatz, der von Microsoft Security Copilot demonstriert wurde, ermöglicht es Benutzern, ihre Umgebungen auf bekannte Schwachstellen und Exploits zu scannen und innerhalb von Minuten Berichte über potenzielle Sicherheitsereignisse zu erstellen, damit menschliche Verteidiger reagieren können.

7. Code-Entwicklung

Generative KI-Tools sind nicht nur in der Lage, natürliche Sprache zu erzeugen, sondern auch Code in Sprachen wie JavaScript, Python, PHP, Java und C#.

Die Codegenerierungsfunktionen von Sprachmodellen ermöglichen es auch technisch nicht versierten Benutzern, einfachen Code zu generieren. Sie können zwar Code für einfache Projekte zur Lösung grundlegender Probleme schreiben, haben aber Schwierigkeiten, komplexere Aufgaben von größerem Umfang und Ausmaß zu bewältigen.

Daher sollten Programmierer den Code während der Entwicklung auf Funktionalität und Sicherheitsprobleme überprüfen, um Störungen nach der Bereitstellung zu vermeiden.

Sie können auch bei der Fehlersuche in bestehendem Code helfen oder sogar begleitende Dokumentationen erstellen, damit die Benutzer keine Zeit für die manuelle Arbeit aufwenden müssen.

8. Transkription

LLMs gewinnen auch aufgrund ihrer Fähigkeit, Audio- oder Videodateien mit hoher Genauigkeit in schriftlichen Text zu transkribieren, viel Aufmerksamkeit. Anbieter wie Sonix nutzen generative KI, um aus Audio- und Videodateien Transkripte zu erstellen und zusammenzufassen.

Das bedeutet, dass menschliche Nutzer keine Zeit für die manuelle Transkription von Audiodateien aufwenden müssen, was zu einer erheblichen Zeitersparnis führen kann und die Investition in einen Transkriptionisten überflüssig macht.

Einer der Vorteile von LLMs gegenüber herkömmlicher Transkriptionssoftware besteht darin, dass diese Tools dank der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der Lage sind, den Kontext und die Bedeutung der über Audio gelieferten Aussagen abzuleiten.

9. Marktforschung

Die Fähigkeit der generativen KI, große Datensätze zusammenzufassen und daraus Schlüsse zu ziehen, macht sie zu einem nützlichen Werkzeug für die Durchführung von Marktforschung, um Erkenntnisse über Produkte, Dienstleistungen, Märkte, Wettbewerber und Kunden zu gewinnen.

Sprachmodelle können die Texteingabe eines Benutzers oder einen Datensatz verarbeiten und eine schriftliche Zusammenfassung von Trends erstellen und Einblicke in Käufer-Personas, Wettbewerbsdifferenzierung, Marktlücken und andere Informationen liefern, die Sie für das langfristige Wachstum Ihres Unternehmens nutzen können.

10. Keyword-Recherche

KI-Assistenten können auch eine wertvolle Rolle bei der Rationalisierung der Keyword-Recherche spielen. So können Nutzer beispielsweise nach den besten Schlüsselwörtern für ein potenzielles Thema fragen, zusammen mit relevanten Unterbegriffen.

Sie könnten zum Beispiel nach einer Liste mit SEO-freundlichen Titeln für den Blog einer Website fragen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, empfiehlt es sich, LLMs wie ChatGPT zu nutzen, um potenzielle Schlüsselwörter zu ermitteln, und diese dann mit einem Tool eines Drittanbieters wie Ahrefs oder Wordstream abzugleichen, um sicherzustellen, dass es einen signifikanten Datenverkehr gibt.

11. Vertriebsautomatisierung

Generative KI-Tools wie ChatGPT können auch verwendet werden, um bestimmte Segmente des Vertriebsprozesses zu automatisieren, von der Lead-Generierung über die Pflege, Personalisierung und Qualifizierung bis hin zur Lead-Bewertung und -Prognose.

Zum Beispiel kann ein LLM einen Datensatz analysieren und potenzielle Leads identifizieren, während es ein Verständnis für deren Präferenzen entwickelt und personalisierte Empfehlungen erstellt.

Ebenso kann die Lösung, wenn sie für Umsatzprognosen verwendet wird, einen Datensatz verarbeiten, potenzielle Muster erkennen und künftige Umsätze sowie die Höhe der Einnahmen abschätzen, die eintreffen werden.

12. Stimmungsanalyse

LLMs können als qualitatives Analysewerkzeug verwendet werden, um die Stimmung eines Textes zu analysieren und die Einstellung des Verfassers zu einem bestimmten Thema zu ermitteln.

Auf diese Weise kann ein Unternehmen die Kundenmeinungen aus Quellen wie Kommentaren in sozialen Medien und Kundenrezensionen auswerten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die es ihm ermöglichen, seine Marken besser zu verwalten.

So kann die Stimmungsanalyse beispielsweise Schlüsselwörter hervorheben, mit denen Kunden eine Marke oder ein Produkt beschreiben, und aufzeigen, welche Merkmale oder Fähigkeiten ihrer Meinung nach für Produkte am wichtigsten sind, was bei künftigen Marketingmaßnahmen hilfreich sein kann.

Sprachmodelle: Unverwertbare Daten verwertbar machen

In jeder Situation, in der Sie einen Datensatz zusammenfassen oder aus ihm Erkenntnisse gewinnen wollen, spielen Sprachmodelle eine Rolle. In dem Maße, in dem LLMs weiterentwickelt werden und mehr Unternehmen mit potenziellen Anwendungsfällen experimentieren, werden Organisationen ein besseres Verständnis für Risiken und die Abschwächung einiger Nachteile wie Faktenhalluzination haben.