Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 verarbeiten sowohl implizites als auch explizites Wissen auf komplexe Weise. Sie basieren auf tiefen neuronalen Netzen, die große Mengen an Textdaten analysieren, um Muster zu erkennen und Sprache zu generieren oder zu verstehen.
Explizites Wissen bezieht sich auf klar artikulierte Informationen, die direkt von Texten abgeleitet werden können. Beispielsweise lassen sich Fakten, Anweisungen und konkrete Daten als explizites Wissen klassifizieren. Ein LLM wird durch das Training auf sehr großen Sammlungen von literarischen Werken, technischen Dokumentationen, Kulturtexten und wissenschaftlichen Artikeln mit solchem explizitem Wissen gespeist. Wenn ein LLM beispielsweise die Frage “Wann begann der Zweite Weltkrieg?” beantwortet, greift es auf explizites Wissen zurück, um korrekt “1939” zu antworten.
Beispiel für eine Quelle zu explizitem Wissen:
- Wikipedia: Wikipedia ist eine umfangreiche Enzyklopädie, die kollaborativ erstellte Artikel enthält. Sie dient oft als Quelle für explizite Informationen, die klar formuliert und leicht zugänglich sind. LLMs wie GPT-4 haben vermutlich Trainingsdaten von Wikipedia oder ähnlichen Ressourcen verarbeitet, um solches Wissen zu verankern.
Implizites Wissen hingegen bezieht sich auf das tiefer liegende Verständnis, das nicht direkt ausgesprochen wird, sondern durch Erfahrung, Assoziationen und Mustererkennung entsteht. Dies umfasst ein Verständnis für Sprachnuancen, kulturelle Kontexte, Ironie und Metaphern. Ein Beispiel für implizites Wissen ist das Verständnis, dass die Frage “Ist die Sonne heiß?” eine rhetorische Frage ist, die offensichtliche Information impliziert.
LLMs entwickeln ein implizites Wissen, indem sie Beziehungen und Muster in den Trainingsdaten erkennen, anstatt explizite Aussagen. Wenn ein LLM Gedichte analysiert und imitiert, versteht es auf einer impliziten Ebene, wie Rhythmus, Metaphern und Themen verwendet werden, selbst wenn diese Aspekte nicht explizit beschrieben wurden.
Beispiel für eine Quelle zu implizitem Wissen:
- Literarische Werke und Belletristik: Durch das Training an umfangreichen Sammlungen von Literatur und Fiktion können LLMs implizite Bedeutungen und kulturelle Hinweise erfassen. Indem sie verschiedene Stile und Genres analysieren, lernen sie tieferliegende Bedeutungen und kontrafaktische Szenarien zu erkennen und nachzubilden.
Es ist wichtig zu betonen, dass die Fähigkeit von LLMs, mit implizitem Wissen umzugehen, sowohl eine Stärke als auch eine Herausforderung darstellt. Während sie in der Lage sind, menschliche Gespräche natürlicher und kohärenter zu machen, gibt es auch Risiken. Implizites Wissen kann fehleranfällig sein, besonders sobald LLMs in unvertrauten oder fehlerhaften Kontexten eingesetzt werden.
Quellen zur Vertiefung:
- Vaswani et al., 2017. “Attention is All You Need.” Dies ist das grundlegende Papier, das die Transformatorarchitektur beschreibt, die in vielen modernen LLMs verwendet wird. Es erklärt die Mechanismen, wie solche Modelle Muster und Beziehungen in Daten erkennen.
- Devlin et al., 2019. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” Dieses Papier erläutert ein Modell, das explizites und implizites Wissen durch umfangreiche Textdaten und eine bidirektionale Trainingsmethode verarbeitet.
Insgesamt demonstrieren LLMs wie GPT-4 die Fähigkeit, große Mengen an explizitem Wissen effizient zu nutzen und implizites Wissen zu erwerben, um vielseitige und flexible Sprachmodelle zu erstellen. Das Verständnis ihrer Funktionsweise und der zugrundeliegenden Datenquellen ist entscheidend für eine verantwortungsvolle Anwendung und Weiterentwicklung dieser Technologien.
