Die Kontextualisierung von Large Language Models (LLMs) für spezifische Bereiche stellt eine Reihe von Herausforderungen dar, die sowohl technischer als auch ethischer Natur sind. Diese Herausforderungen betreffen die Anpassung des Modells an domänenspezifisches Wissen, die Datenqualität, das Verständnis und die Verarbeitung natürlicher Sprache innerhalb eines bestimmten Kontexts sowie die ethischen und Datenschutzbedenken.
1. Anpassung und domänenspezifisches Wissen:
LLMs wie GPT-3 oder BERT sind darauf trainiert, eine breite Palette von Texten aus verschiedenen Domänen zu verstehen und zu generieren. Wenn es darum geht, einen LLM für einen spezifischen Bereich, wie die Medizin, das Recht oder die Finanzwirtschaft anzupassen, müssen diese Modelle mit domänenspezifischem Wissen ausgestattet werden. Dies erfordert große Mengen an qualitativ hochwertigen, spezialisierten Trainingsdaten. Fehlen solche Daten, kann das Modell ungenaue oder irrelevante Antworten generieren. Beispielsweise benötigt ein LLM im medizinischen Bereich Zugang zu umfangreichen medizinischen Texten, Forschungsergebnissen und klinischen Studien, um fundierte und korrekte Antworten zu liefern (Mathew et al., 2020).
2. Datenqualität und -zugang:
Die Qualität und Verfügbarkeit von Trainingsdaten sind entscheidend für die Leistung eines LLMs in einer speziellen Domäne. Dabei treten Herausforderungen auf, wie unvollständige oder veraltete Daten und das Risiko der Einführung von Verzerrungen (Bias) ins Modell. In der Finanzbranche etwa kann veraltete Information zu Fehlentscheidungen führen, während in der Medizin die Nutzung veralteter oder falscher Daten lebensgefährdend sein kann. Zudem sind viele spezialisierte Datensätze urheberrechtlich geschützt oder unterliegen strengen Datenschutzbestimmungen, was den Zugang und die Nutzung dieser Daten erschwert (Henderson et al., 2020).
3. Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache im Kontext:
Ein weiteres Problem besteht darin, dass LLMs oft Schwierigkeiten haben, die Nuancen und den spezifischen Jargon eines Fachgebiets korrekt zu verstehen und zu verarbeiten. In juristischen Texten etwa sind bestimmte Begriffe und Wendungen üblich, die in der Alltagssprache nicht vorkommen. Ein LLM muss in der Lage sein, diese spezifischen Sprachmuster zu erkennen und korrekt zu verarbeiten. Andernfalls kann es zu Missverständnissen und Fehlern kommen (Zhong et al., 2020).
4. Ethische und Datenschutzfragen:
Die Anwendung von LLMs in spezialisierten Bereichen wirft auch ethische Fragen auf, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und die Vermeidung von Diskriminierung. Modelle, die personenbezogene Daten nutzen, müssen sicherstellen, dass diese Daten geschützt und anonymisiert sind. Darüber hinaus müssen ethische Bedenken adressiert werden, da LLMs aufgrund ihrer Trainingsdaten Vorurteile und Verzerrungen reproduzieren können (Bender et al., 2021). Im medizinischen Bereich könnte dies beispielsweise dazu führen, dass bestimmte Bevölkerungsgruppen aufgrund von Verzerrungen im Trainingsdatensatz benachteiligt werden.
Beispiele und Quellen:
1. Mathew, D., Pillai, P., & Rajan, B. S. (2020). Smart healthcare: State‐of‐the‐art machine learning techniques and applications. John Wiley & Sons.
2. Henderson, P., Hu, J., Romoff, J., Brunskill, E., Jurafsky, D., & Pineau, J. (2020). Towards the systematic reporting of the energy and carbon footprints of machine learning. Journal of Machine Learning Research, 21(248), 1-43.
3. Zhong, Z., Zheng, L., Yu, C., & Hsieh, C. J. (2020). Fine-tuning bert for question answering with limited resources. arXiv preprint arXiv:2004.03497.
4. Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
