Einsatzgebiete für LLMs
Allgemein empfehlen wir Ihnen, große Sprachmodelle zu verwenden, wenn Sie Text, Bilder oder sogar Code generieren müssen.
Es gibt drei verschiedene Kategorien von generativen KI-Modellen:
- Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache nehmen natürliche Sprache auf und erzeugen Antworten.
- Generative Pre-Trained Transformer (GPT)-Modelle nehmen natürliche Sprache oder Codeschnipsel auf und übersetzen sie in Code.
- Bilderzeugungsmodelle verwenden Prompts, ein Basisbild oder beides, um ein neues Bild zu erstellen.
Textverarbeitung
Große Sprachmodelle können eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache erfüllen, darunter:
| Aufgabe | Eingabeaufforderung |
|---|---|
| Zusammenfassen von Text | „Erstelle eine Kurzfassung von diesem Text.“ |
| Klassifizieren von Text | „Welches Buchgenre ist das?“ |
| Generieren von Namen oder Ausdrücken | „Schreibe ein Motto für mein Blumenunternehmen.“ |
| Sprachübersetzung | „Übersetze ‚Wie geht es dir‘ ins Französische.“ |
| Beantworten von Fragen | „Was macht Azure OpenAI?“ |
| Vorschlagen von Inhalten | „Nenne mir die fünf besten Hochzeitslieder.“ |
Arbeiten mit Code
Große Sprachmodelle beherrschen mehr als ein Dutzend Programmiersprachen, wie z. B. C#, JavaScript, Perl, PHP und Python. Wenn Sie LLMs zum Programmieren verwenden, können Sie die folgenden Herausforderungen lösen:
- Erstellen von Anwendungen: Sie können LLMs verwenden, um auf der Grundlage von Prompts Code wie eine Web-API zu erzeugen.
- Verwalten von Anwendungen: Wenn Sie an einer bestehenden Codebasis arbeiten, können LLMs Ihnen helfen, den bestehenden Code zu aktualisieren oder zu pflegen.
- Verbessern von Anwendungen: Sie können LLMs verwenden, um den Code für eine bestimmte Metrik zu verbessern, z. B. für mehr Sicherheit oder Protokollierung.
Bei der Eingabe „Schreibe in Python eine for-Schleife, die von 1 bis 10 zählt“, erhalten Sie beispielsweise folgende Antwort:
for i in range(1,11):
print(i)
Bildverarbeitung
Große Sprachmodelle können sowohl realistische als auch künstlerische Bilder erstellen, das Layout oder den Stil eines Bildes ändern und Variationen eines vorgegebenen Bildes erstellen. Beispiel:
Erzeugen von Bildern: LLMs können eigene Bilder generieren, indem Sie einen Text eingeben, mit dem Sie beschreiben, wie das Bild aussehen soll. Je detaillierter Sie sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Modell das gewünschte Bild erzeugt.
Bearbeiten eines Bilds: LLMs können ein Bild bearbeiten, indem Sie einen Text eingeben, mit dem Sie beschreiben, was Sie an dem Bild ändern möchten. Sie können den Stil eines Bildes ändern, Elemente hinzufügen oder entfernen oder neu generierte Inhalte hinzufügen.
Erstellen von Bildvariationen: LLMs können Variationen eines Bildes erzeugen, indem sie das Bild selbst und Eingabetext verwenden, der angibt, wie viele Variationen des Bildes erzeugt werden sollen. Das Originalbild bleibt gleich, aber die Farbe, der Hintergrund und die Position der Objekte können sich ändern.