Thought Leadership
In der dynamischen Welt der KI haben sich Große Sprachmodelle (Large Language Models LLMs) wie ChatGPT als bahnbrechende Werkzeuge herausgestellt. Mit über 180 Millionen Nutzern ist der Einfluss von ChatGPT weit verbreitet.
LLMs arbeiten, indem sie riesige Mengen an Textdaten aufnehmen, Wortmuster und -verbindungen lernen und dann nachfolgende Wörter vorhersagen. Die Transformer-Modellarchitektur, bestehend aus einem Encoder und einem Decoder, ist zentral für diese Modelle. Sie tokenisieren Eingaben und führen komplexe Berechnungen durch, um Beziehungen zwischen Token zu erkennen, was echte künstliche Intelligenz verkörpert.
Sie machen bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Kundenservice, Übersetzung und Gesundheitswesen, wo sie Berichte entwerfen oder Anfragen beantworten können, allerdings mit notwendiger menschlicher Aufsicht.
Die Fähigkeit von LLMs, riesige Datenmengen zu verarbeiten, ist ein großer Vorteil, insbesondere in der Kommunikation und Sprachübersetzung. Im Software-Testing erhöhen sie die Effizienz, reduzieren den Bedarf an menschlicher Intervention und bieten Zeit- und Kosteneinsparungen. Ihre Rolle bei der Weiterentwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ist ebenfalls bemerkenswert, wie an der Funktionalität von intelligenten Assistenten zu sehen ist.
Das Training von LLMs erfordert erhebliche Rechenleistung und Energie, was Umweltbedenken aufwirft. Ein weiteres kritisches Problem ist die Voreingenommenheit in Trainingsdaten, die eine sorgfältige Kuratierung und kontinuierliche Überwachung erfordert. Zusätzlich ist die Zuverlässigkeit von LLMs nicht absolut, was eine menschliche Überprüfung in kritischen Entscheidungsbereichen erfordert.
Die nächsten Schritte
Eggplant, ein Teil von Keysight Technologies, plant zum Beispiel Anfang 2024 die Einführung einer generativen KI-Plattform, die die Erstellung von synthetischen Domänenexperten für verbesserte Testfähigkeiten ermöglicht. Diese Plattform wird Datenschutz- und Sicherheitsbedenken ansprechen, indem sie die Entwicklung von branchenspezifischen, offline LLMs ermöglicht. Später im Jahr plant das Unternehmen die Einführung eines Copilot-Assistenten und eines eigenen Test Studios, das fortschrittliche Codegenerierung und modellbasiertes Testing für verbesserte Effizienz und Fehlererkennung integriert. Man sieht, es wird uns in der IT nicht langweilig werden!
