Large Language Models (LLMs)

Auf dieser Seite finden Sie verschiedenste Informationen zum Thema Large Language Models (LLMs).

Inhalte

1. Allgemeines zu Large Language Models (LLMs)

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und Large Language Models (LLMs) stehen an vorderster Front dieser Revolution. Aber was genau sind LLMs?

Kurz gesagt, sind LLMs komplexe Algorithmen, die trainiert wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie lernen aus riesigen Datensätzen von Texten und Code, wodurch sie in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, wie z.B.:

Textgenerierung: Schreiben von Geschichten, Artikeln, Gedichten und mehr.
Übersetzung: Texte zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen.
Zusammenfassen: Lange Texte prägnant zusammenfassen.
Beantwortung von Fragen: Auf Fragen basierend auf einem gegebenen Text oder Wissenssatz antworten.
Codegenerierung: Code in verschiedenen Programmiersprachen schreiben.

Die Funktionsweise von LLMs basiert auf neuronalen Netzen, die strukturell dem menschlichen Gehirn ähneln. Durch das Training auf riesigen Textmengen lernen diese Netze Muster und Beziehungen zwischen Wörtern zu erkennen. Diese Erkenntnis ermöglicht es ihnen dann, neue Texte zu generieren, die grammatikalisch korrekt und semantisch sinnvoll sind.

Einige prominente Beispiele für LLMs sind:

Llama von Meta: Ein Open-Source LLM, das für Forschung und Entwicklung zugänglich ist.
ChatGPT von OpenAI: Ein vielseitiges LLM, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, natürliche und kohärente Dialoge zu führen.
Phi3 von Microsoft: Ein leistungsstarkes LLM, das mit wissenschaftlichen Publikationen trainiert wurde und sich für die Recherche eignet.
Mixtral von MistralAI: Ein Open-Source LLM, das in mehreren Sprachen trainiert wurde und somit mehrsprachige Textverarbeitung ermöglicht.
Gemma von Google: Ein LLM, das sich durch seine Effizienz und Skalierbarkeit auszeichnet.

Die Entwicklung von LLMs schreitet rasant voran, und ihre Anwendungen werden immer vielfältiger. Von der Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Unterstützung kreativer Prozesse haben LLMs das Potenzial, unser Leben in vielerlei Hinsicht zu verändern.

2. Benötigte Infrastruktur für LLMs (GPU-Server)

LLMs, oder Large Language Models, sind revolutionär. Sie können Texte generieren, Fragen beantworten, Code schreiben und vieles mehr. Doch diese beeindruckende Leistung kommt nicht ohne Preis. Hinter jedem LLM steckt eine komplexe Infrastruktur, die enorme Rechenleistung benötigt.

Hier kommen GPU-Server ins Spiel. Grafikprozessoren (GPUs) sind speziell für parallele Berechnungen optimiert, genau das, was LLMs zum Lernen benötigen.

Warum GPUs?

Parallelität: LLMs bestehen aus Milliarden von Parametern, die während des Trainings angepasst werden müssen. GPUs können diese Berechnungen gleichzeitig durchführen, wodurch der Trainingsprozess deutlich beschleunigt wird.

Speicherbandbreite: GPUs bieten eine hohe Speicherbandbreite, was wichtig ist, um die großen Datensätze effizient zu verarbeiten, die für das Training von LLMs benötigt werden.

Was macht einen guten GPU-Server für LLMs aus?

Leistungsstarke GPUs: Je mehr Rechenleistung pro GPU, desto schneller und effizienter kann das LLM trainiert werden.

Genügend Speicher: Die Datensätze für LLM-Training sind riesig. Ein Server mit ausreichend Arbeitsspeicher ist daher unerlässlich, wobei vor allem der virtuelle Speicher (VRAM) der GPU relevant ist.

Schnelle Interconnects: Die GPUs müssen schnell miteinander kommunizieren können, um die parallele Verarbeitung zu optimieren.

Stand September 2024 wird fast der gesamte Markt für Rechenzentren GPUs vom Anbieter NVIDIA dominiert. Die großen Tech Riesen aus den USA haben jeweils große Mengen an NVIDIA GPUs gekauft und planen auch in den nächsten Monaten, viele Millionen Dollar in eine entsprechende GPU-Infrastruktur zu investieren, um ihre KI-Modelle weiterzuentwickeln.

Fazit:
Die Entwicklung von LLMs wäre ohne leistungsstarke GPU-Server undenkbar. Diese Infrastruktur ermöglicht es uns, komplexe Sprachmodelle zu trainieren, die unser Leben auf vielfältige Weise verändern können.

3. Was ist ein Cut-Off Date?

LLMs, oder Large Language Models, sind KI-Systeme, die auf riesigen Textdatenbanken trainiert werden. Sie können Texte generieren, Fragen beantworten und eine Vielzahl anderer Aufgaben erledigen.

Eine wichtige Eigenschaft von LLMs ist ihr Cut-Off-Date. Dies bezeichnet das letzte Datum, bis zu dem ein LLM für sein Training Daten erhalten hat.

Warum ist das Cut-Off-Date wichtig?

Aktualität: Ein LLM mit einem alten Cut-Off-Date kennt keine Ereignisse oder Informationen, die nach diesem Datum passiert sind. Es kann also keine Fragen zu aktuellen Themen beantworten oder Informationen über neuere Entwicklungen liefern.

Bias und Ungenauigkeiten: Das Training eines LLM erfolgt auf den Daten, die ihm zur Verfügung stehen. Ein veraltetes Cut-Off-Date kann zu einem verzerrten Bild der Welt führen, da das LLM möglicherweise nicht alle relevanten Perspektiven oder Entwicklungen berücksichtigt (z.B. gesellschaftliche oder geopolitische Entwicklungen).

Beispiel 1: Ein LLM mit einem Cut-Off-Date im Jahr 2021 würde keine Informationen über das Jahr 2022 und spätere Ereignisse haben. Es kann also Fragen zu aktuellen politischen Ereignissen, neuen wissenschaftlichen Entdeckungen oder Popkulturphänomenen nicht beantworten.

Beispiel 2: Wenn heute ein Sportwettkampf oder eine Wahl stattfindet, kann ich ein LLM morgen nicht fragen, wer den Wettkampf/die Wahl gewonnen hat, da das Cut-Off-Date in der Regel weiter in der Vergangenheit liegt.

Fazit:
Das Cut-Off-Date ist ein wichtiger Faktor, den man bei der Verwendung von LLMs berücksichtigen sollte. Es bestimmt die Aktualität und Genauigkeit der Informationen, die ein LLM liefern kann.

Ganz allgemein gilt: LLMs sind nur beschränkt Wissensdatenbanken!!
Um sicherzugehen, dass die Antwort eines LLMs inhaltlich richtig ist, sollten daher die entsprechenden Quellen zur Verfügung gestellt werden (siehe Retrieval Augmented Generation/RAG weiter unten).

4. Funktionsweise von Large Language Models (LLMs)

Large Language Models (LLMs) sind komplexe Algorithmen, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Hier ist eine vereinfachte Beschreibung ihres Funktionsweise:

1. Tokenisierung:

Zuerst wird der Trainingstext in kleine Einheiten, sogenannte "Tokens", zerlegt. Diese können einzelne Wörter, Teile von Wörtern oder sogar Zeichen sein.
Die Art der Tokenisierung hängt vom Modell ab. Einige Modelle verwenden Wort-basierte Tokenisierung, während andere Subword-Tokenisierung (z.B. Byte Pair Encoding) verwenden, um häufigere Muster in Wörtern zu erfassen und das Vokabular zu reduzieren.

2. Einbettung:

Jeder Token wird dann einer numerischen Darstellung, einem "Einbettungsvektor", zugeordnet. Dieser Vektor repräsentiert die Bedeutung des Tokens im Kontext des gesamten Textes.
Die Einbettungsvektoren werden so trainiert, dass ähnliche Tokens (z.B. Synonyme) nahe beieinander liegen und unterschiedliche Tokens weit voneinander entfernt sind.

3. Transformer-Architektur:

Die meisten LLMs verwenden die Transformer-Architektur, die auf dem Mechanismus der "Selbstaufmerksamkeit" basiert.
Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Modell, Beziehungen zwischen allen Wörtern in einem Satz zu verstehen, unabhängig von ihrer Position. Das Modell kann so den Kontext eines Wortes umfassend erfassen und seine Bedeutung im Verhältnis zu anderen Wörtern im Satz bestimmen.

4. Training:

Das LLM wird durch "überwachtes Lernen" trainiert. Es wird mit Textdaten gefüttert und lernt, die Wahrscheinlichkeit des nächsten Tokens in einer Sequenz basierend auf den vorhergehenden Tokens vorherzusagen.
Die Trainingsdaten können aus Büchern, Artikeln, Websites, Code und anderen Textquellen stammen.

5. Generierung von Text:

Um Text zu generieren, gibt man dem LLM einen "Prompt" (z.B. einen Satzanfang). Das Modell verwendet dann seine trainierten Gewichte, um die Wahrscheinlichkeit des nächsten Tokens im Prompt vorherzusagen.
Dieses Verfahren wird wiederholt, bis eine vollständige Satz oder ein Textstück generiert ist.

Statistische/mathematische Prozesse:

Die Kerne der LLM-Funktionalität sind statistische Berechnungen. Das Modell lernt aus den Wahrscheinlichkeiten des Auftretens von Wörtern in bestimmten Kontexten.
Matrizenmultiplikationen und Funktionen werden verwendet, um die Einbettungsvektoren der Tokens zu kombinieren und die Wahrscheinlichkeit des nächsten Tokens zu berechnen.

Beispiel:
Wenn der Prompt "Der Hund" ist, wird das LLM die Wahrscheinlichkeit verschiedener Wörter als nächstes Wort berechnen (z.B. "bellt", "rennt", "isst"). Das Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird dann ausgewählt und dem Prompt hinzugefügt ("Der Hund bellt"). Dieser Prozess wird wiederholt, bis ein vollständiger Satz generiert ist.

Im Bild unten wird ein weiteres Beispiel vereinfacht illustriert:

Der Teilsatz "Wie Wiese ist" wird dabei an das LLM geschickt, welches dann die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes basierend auf Wahrscheinlichkeiten berechnet. Das Wor mit der höchsten Wahrscheinlichkeit, in diesem Fall "ganz", wird neu hinzugefügt.

Dieser Task wiederholt sich jetzt solange, bis das LLM den Satz bzw. den gesamten Text fertig formuliert hat. Im Bild unten sieht man wiederum die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten pro nächstem Wort. Ersichtlich ist auch, dass die Wahrscheinlichkeit für ein und daselbe Wort zwischen Schritt 1 und 2 variieren kann, da sich auch der Input verändert hat (bei Schritt 2 war der Input die Phrase "Die Wiese ist ganz").

Unterm Strich bedeutet das, dass LLMs extrem schnell basierend auf Wahrscheinlichkeiten jeweils den nächsten Token (bzw. das nächste Wort) berechnen und so scheinbar fließend einen Text schreiben.

Fazit:
LLMs sind komplexe Systeme, die auf statistischen Berechnungen und der Transformer-Architektur basieren. Sie lernen aus riesigen Datensätzen, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Wörtern in bestimmten Kontexten zu verstehen und so menschenähnlichen Text generieren zu können.

5. Begriff der Temperatur im Zusammenhang mit LLMs

LLMs, oder Large Language Models, sind faszinierende KI-Systeme, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu generieren. Doch wie steuern wir ihren kreativen Output? Hier kommt die Temperatur ins Spiel.

Stellen Sie sich die Temperatur als Regler für die Kreativität des LLM vor. Ein niedriger Wert (z.B. 0.2) führt zu präzisen und vorhersehbaren Antworten, während ein hoher Wert (z.B. 0.8) den LLM zu unkonventionelleren und manchmal sogar absurden Ergebnissen treibt.

Warum ist Temperatur wichtig?

Kontrolle über den Output: Je nach Anwendung kann man die Temperatur anpassen, um den gewünschten Grad an Kreativität und Vorhersehbarkeit zu erreichen.
Kreatives Schreiben: Eine höhere Temperatur kann beim Schreiben von Gedichten, Geschichten oder Liedtexten helfen, originellere Ideen zu generieren.
Problem Solving: Eine niedrigere Temperatur ist bei analytischen Aufgaben wie dem Beantworten von Fragen oder dem Zusammenfassen von Texten besser geeignet. Dies gilt auch für Aufgabenstellungen im juristischen Bereich.

Fazit:
Die Temperatur ist ein mächtiges Werkzeug, um den Output eines LLM zu beeinflussen. Durch das Verstehen und Anpassen der Temperatur können wir die Prägnanz der Antworten entsprechend steuern.

6. Unterschied Proprietäre vs. Open Source Large Language Models (LLMs)

Bei der Auswahl des richtigen LLMs stehen Unternehmen und Entwickler vor einer Entscheidung: Proprietär oder Open Source?

Proprietäre LLMs:
Diese Modelle werden von Unternehmen wie Google (z.B. Gemini), OpenAI (z.B. ChatGPT) oder Claude entwickelt und kontrolliert. Der Quellcode ist nicht öffentlich zugänglich, und die Nutzung erfolgt meist über Schnittstellen (APIs) gegen Bezahlung.

Vorteile:
- Oftmals leistungsstärker und besser trainiert aufgrund größerer Ressourcen und Datenmengen.
- Support und Wartung durch den Anbieter.
- Einfache Integration durch bereitgestellte APIs.

Nachteile:
- Abhängigkeit vom Anbieter und seinen Preismodellen.
- Begrenzte Kontrolle über den Modellcode und -trainingsdaten.
- Datenschutzbedenken, da Daten an den Anbieter weitergegeben werden können.

Open Source LLMs:
Diese Modelle haben einen öffentlich zugänglichen Quellcode, der von jedem modifiziert und verwendet werden kann. Beispiele sind BLOOM (von BigScience) oder GPT-Neo (von EleutherAI). Beim Großteil der Open Source LLMs ist zwar nicht der komplette Code zugänglich, jedoch die einzelnen Gewichte (Weights) des Modells. Dadurch können Entwickler diese Grundmodelle modifizieren oder weiterentwickeln. Beispiele dafür sind Llama 3.1 von Meta, Phi3 von Microsoft, Gemma2 von Google oder Mixtral von MistralAI.

Vorteile:
- volle Kontrolle über den Code und die Trainingsdaten.
- Möglichkeit zur Anpassung an spezifische Bedürfnisse.
- Kostenlose Nutzung und keine Abhängigkeit von Anbietern.

Nachteile:
- Oftmals weniger leistungsstark als proprietäre Modelle aufgrund geringerer Ressourcen und Datenmengen.
- Eigenverantwortung für Wartung, Support und Training.
- Erfordert technisches Know-how zur Anpassung und Implementierung.

Fazit:
Die Wahl zwischen proprietären und Open Source LLMs hängt von den individuellen Anforderungen und Ressourcen ab. Für Projekte mit hohen Leistungsanforderungen und begrenztem technischen Know-how sind proprietäre Modelle oft die bessere Wahl. Open Source LLMs bieten hingegen Flexibilität, Kontrolle und Kosteneinsparungen, eignen sich aber eher für erfahrene Entwickler und Projekte mit spezifischen Anpassungsbedürfnissen. Für juristische Use Cases sind aufgrund der Einschränkungen betreffend Geheimhaltung, Datenschutz & Berufsgeheimnis meist Open Source LLMs die bessere Lösung.

7. Wichtige Open Source Tools im Zusammenhang mit LLMs

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8. Was ist ein context window?

Ein wichtiger Faktor, der die Leistung eines LLMs beeinflusst, ist das Context Window. Dieses bezeichnet die Menge an Textinformationen, die das Modell gleichzeitig "sehen" und verarbeiten kann. Stellen Sie sich das Context Window wie einen Suchscheinwerfer vor, der auf den Text gerichtet ist. Je größer der Scheinwerfer, desto mehr Kontext kann das Modell erfassen.

Ein kleines Context Window bedeutet, dass das Modell nur begrenzte Informationen aus dem vorherigen Text berücksichtigen kann. Dies kann zu Inkonsistenzen und unvollständigen Antworten führen, insbesondere bei längeren Texten oder komplexen Gesprächen.

Ein großes Context Window hingegen ermöglicht es dem LLM, mehr Zusammenhänge zu verstehen und präzisere, kohärente Antworten zu generieren.

Ein größeres Context Window ist jedoch nicht immer gleich besser. Ein zu großes Window kann die Rechenleistung stark belasten und die Antwortzeiten verlängern. Daher müssen Entwickler einen Kompromiss zwischen der benötigten Kontextmenge und den Rechenressourcen finden.

Das Context Window wird in der Regel mit der Anzahl der Token angegeben. Ein Token ist ähnlich einer Wortsilbe, das bedeutet um zu wissen, wieviele Wörter/Zeichen in ein Context Window passen, muss man hier zuerst umrechnen. Dabei helfen sogenannte Token Counter, mit denen für einen Text die Anzahl der Token, Zeichen und Wörter berechnet werden können.

Fazit:
Das Context Window ist ein entscheidender Faktor für die Leistung von LLMs. Es bestimmt, wie viel Kontext das Modell berücksichtigen kann und beeinflusst somit die Qualität und Kohärenz seiner Antworten.

9. Definition & Empfehlungen betreffend LLM-Prompts

KI-Systeme wie ChatGPT sind heute in der Lage, beeindruckende Dinge zu tun: Texte verfassen, Code generieren, Ideen brainstormen und vieles mehr. Doch um diese Fähigkeiten voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, ihnen die richtigen Anweisungen zu geben – sogenannte Prompts.

Ein Prompt ist im Wesentlichen eine Frage oder Aufforderung an das KI-System. Je präziser und detaillierter der Prompt formuliert ist, desto besser kann das System verstehen, was von ihm erwartet wird und eine passende Antwort generieren.

Hier sind einige Empfehlungen für die Formulierung effektiver Prompts:

Sei spezifisch: Anstatt "Schreibe einen Text über Hunde" zu fragen, präzisiere deine Anfrage: "Schreibe einen informativen Text von 500 Wörtern über die verschiedenen Rassen von Hunden und ihre jeweiligen Eigenschaften."

Definiere den Ton und Stil: Möchtest du einen formellen oder informellen Text? Soll er humorvoll sein oder eher sachlich? Gib dem KI-System Hinweise zum gewünschten Tonfall.

Gib Beispiele: Wenn du eine bestimmte Art von Text benötigst, wie z.B. ein Gedicht oder eine Kurzgeschichte, gib dem KI-System ein Beispiel als Vorlage.

Zerlege komplexe Aufgaben: Für große und komplexe Aufgaben ist es hilfreich, sie in kleinere, überschaubare Schritte zu zerlegen. Fordere das KI-System auf, jede Phase einzeln zu bearbeiten.

Experimentiere und iteriere: Nicht jeder Prompt führt sofort zum gewünschten Ergebnis. Probiere verschiedene Formulierungen aus und gib dem KI-System Feedback, um die Ergebnisse zu verbessern.

Fazit:
Ein guter Prompt ist wie eine Landkarte für das KI-System. Je genauer du sie zeichnest, desto besser findet es den Weg zu deiner Zielsetzung.

10. Welches Large Language Model (LLM) ist das beste?

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11. Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Machine Learning-Ansatz, der die Leistung von Sprachmodellen durch den Zugriff auf externe Wissensquellen verbessert.

Hier ist eine detaillierte Beschreibung:

Problem: Large Language Models (LLMs) sind zwar in der Lage, Text zu generieren, aber sie leiden unter folgenden Einschränkungen:
- Begrenztes Wissen: Ihr Wissen basiert nur auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Sie können daher keine Informationen über Ereignisse oder Fakten abrufen, die nach ihrem Trainingsdatum aufgetreten sind.
- Halluzinationen: Sprachmodelle neigen dazu, Informationen zu erfinden, wenn sie nicht sicher sind, was sie sagen sollen.

Lösung: Retrieval Augmented Generation (RAG) löst diese Probleme, indem es Sprachmodellen den Zugriff auf eine externe Wissensdatenbank ermöglicht.

Bei Retrieval Augmented Generation (RAG) wird die Frage nicht direkt an das LLM gestellt, sondern es wird ein "Umweg" über eine bereitgestellte Wissensquelle genommen. Beim Retrieval (Schritt 3) werden aus dieser Wissensquelle relevante Textpassagen extrahiert, die das LLM benötigt, um die ursprüngliche Frage zu beantworten. Nur anhand dieser Textpassagen formuliert das LLM dann seine Antwort (Schritt 4).

Vorteile von Retrieval Augmented Generation (RAG):

Verbesserte Genauigkeit: Durch den Zugriff auf externe Wissensquellen können RAG-Systeme genauere und informativere Antworten liefern.
Aktualisiertes Wissen: RAG-Systeme können über die neuesten Informationen in ihrer Wissensdatenbank verfügen, selbst wenn diese nach ihrem Trainingsdatum aktualisiert wurden.
Reduzierte Halluzinationen: Da RAG-Systeme auf Fakten aus der Wissensdatenbank zugreifen, sind sie weniger anfällig für Halluzinationen.

Beispiele für Anwendungen von Retrieval Augmented Generation (RAG):

Vertragscheck: Inhalte eines Vertrages überprüfen, inklusive Abgleich mit einem Gesetz oder einem Playbook
Texterstellung: Texte basierend auf Mustern/Vorlagen/Urteilen/Gesetzestexten erstellen, z.B. eine Unternehmensrichtlinie, ein Antwortschreiben oder Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB) im Einklang mit Vorlagen/Vorgaben generieren.
Daten extrahieren: Daten aus Dokumenten (z.B. Verträgen) extrahieren und strukturiert (z.B. in Tabellenform oder als csv- oder json-Datei) ausgeben lassen.
Content-Erstellung: Generieren Sie Artikel, Blogbeiträge und andere Texte basierend auf recherchierten Informationen.

Herausforderungen bei Retrieval Augmented Generation (RAG):

Qualität der Wissensdatenbank: Die Genauigkeit und Vollständigkeit der Wissensdatenbank ist entscheidend für die Leistung des RAG-Systems.
Retrieval-Effizienz: Der Retrieval-Prozess muss effizient sein, um eine schnelle Antwortzeit zu gewährleisten.
Integration von Informationen: Das Sprachmodell muss in der Lage sein, Informationen aus verschiedenen Dokumenten zusammenzufassen und eine kohärente Antwort zu generieren.

Fazit:
Trotz dieser Herausforderungen ist Retrieval Augmented Generation (RAG) ein vielversprechender Ansatz, um die Leistung von Sprachmodellen zu verbessern und sie für eine Vielzahl von Anwendungen nutzbar zu machen.

12. Konfigurationsmöglichkeiten bei einem RAG-Ansatz

Eine Retrieval-Augmented Generation (RAG) Applikation für Large Language Models (LLMs) kombiniert die Fähigkeiten eines generativen Modells (LLMs) mit einer Wissensbasis, auf die das Modell zugreifen kann. Dadurch wird die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erhöht, insbesondere bei spezialisierten oder faktischen Fragen.

Bei der Konfiguration einer RAG-Applikation gibt es verschiedene Aspekte, die berücksichtigt werden müssen, um die Anwendung optimal auf den Einsatzzweck und die Anforderungen abzustimmen. Hier sind die wichtigsten Konfigurationsmöglichkeiten:

1. Wissensdatenbank (Knowledge Base)

Art der Wissensquelle: Dies können unterschiedliche Arten von Datenquellen sein, wie z.B. Datenbanken, Dokumente, Websites, Wikis oder andere textbasierte Datenquellen.
Indexierungsmethoden: Hier kann man Techniken wie BM25, Vektorbasierte Suche oder fortgeschrittene Embeddings-basierten Suchalgorithmen verwenden. Der Index ist vereinfacht gesagt eine besondere Aufbereitung der Wissensquelle, damit später basierend auf der Anfrage (dem Prompt) relevante Textpassagen aus der Wissensquelle extrahiert werden können.
Aktualisierungsstrategie: Die Datenbank kann entweder statisch oder dynamisch sein. In einer dynamischen Datenbank werden neue Informationen kontinuierlich hinzugefügt, während eine statische Datenbank seltener aktualisiert wird.

2. Retriever-Konfiguration
Der Retriever sucht aus den Wissensquelle relevante Textpassagen aus und ist daher ein wichtiges Element einer RAG-Applikation. Werden die falschen Textpassagen gewählt, formuliert das LLM dann später auch eine falsche Antwort. Zuviele "relevante" Textpassagen sind wiederum auch suboptimal, weil das LLM dann sehr viel Information verarbeiten muss bzw. im schlimmsten Fall das context window des LLMs gesprengt wird.

Ein juristischer Use Case ist beispielsweise aus einem Vertragskonglomerat relevante Stellen betreffend die Haftung zu finden. Oder aus zahlreichen Gesetzestexten jene relevanten Stellen zu extrahieren, die für die Beantwortung meiner Anfrage notwendig sind.

Suchalgorithmus: Es gibt verschiedene Ansätze, um relevante Dokumente/Textpassagen in den Wissensquellen zu finden. Beispiele sind klassische Algorithmen wie TF-IDF oder BM25, oder vektorbasiertes Abrufen (Embeddings).
Embedding-Modell: Vereinfacht gesagt wird die Wissensquelle in einzelne Textpassagen oder Dokumente zerteilt und diese Texte dann in mathematische Vektoren umgerechnet. Es ergibt sich dadurch dann für jede Textpassage ein einzigartiger Vektor. Wenn nun eine Anfrage kommt, wird auch diese Anfrage in einen Vektor umgerechnet und anschließend die Vektoren verglichen. Jene Textpassagen, deren Vektor jenem der Anfrage am meisten ähneln, werden anschließend als Quellen verwendet, um mit Hilfe eines LLMs die Antwort zur ursprünglichen Anfrage zu generieren. Das Modell, das die Texte in Vektoren umwandelt, sollte an die spezifische Domäne angepasst sein. Man kann vortrainierte Modelle wie BERT, Sentence Transformers oder spezialisiertes Training verwenden.
Anzahl der abgerufenen Dokumente/Textpassagen: Dies beeinflusst die Performance und Genauigkeit. Eine zu geringe Anzahl könnte wichtige Informationen übersehen, während eine zu große Anzahl die Rechenzeit erhöht.

3. Interaktion zwischen Retriever und LLM
Der Retriever extrahiert aus den Wissensquelle relevante Textpassagen (z.B. via einem Embedding Modell) und reicht diese dann weiter an das LLM, das anschließend die Antwort betreffend die ursprüngliche Anfrage formuliert. Beim Zusammenspiel zwischen Retriever und LLM sollten die folgenden Parameter beachtet werden:

Document-to-Query-Matching: Die Art und Weise, wie der Retriever die abgerufenen Dokumente dem LLM bereitstellt. Es können die besten Dokumente direkt weitergegeben werden, oder eine Vorverarbeitung (z.B. Zusammenfassung) kann erfolgen.
Kontextlänge: Die maximale Anzahl von Token, die das LLM in einem Kontext verarbeiten kann (siehe dazu das Thema context window oben). Hier kann man steuern, wie viel von den abgerufenen Informationen tatsächlich an das Modell weitergeleitet wird.
Query-Rewriting: Bei Bedarf kann die ursprüngliche Anfrage angepasst oder umformuliert werden, bevor sie an das Retrieval-System oder das generative Modell weitergegeben wird, um bessere Ergebnisse bei der Suche nach den geeigneten Quellen/Textpassagen zu erzielen.

4. Sicherheit und Datenschutz
Bei einer RAG-Applikation kommt es oft vor, dass mit sensiblen Informationen gearbeitet wird (z.B. Verträge). Deshalb ist es hier umso wichtiger zu kontrollieren, wo die Wissensquellen liegen & wer darauf wann und wie Zugriff hat.

Anonymisierung: Vor dem Abruf können persönliche oder sensible Informationen aus den Anfragen entfernt oder anonymisiert werden. Zum Beispiel nutze ich ein proprietäres System, um in Gesetzestexten zu einer individuellen Vertragssituation zu recherchieren. Dazu würde ich aus der Anfrage, die vermutlich Inhalte aus dem Vertrag enthält, vorab alle sensiblen Daten entfernen, damit diese nicht den geschützten Bereich verlassen.
Auditing und Logging: Zur Überwachung des Systems können Protokolle erstellt werden, um etwaige Probleme oder unerwünschtes Verhalten zu identifizieren.

Mit diesen Konfigurationsmöglichkeiten lässt sich eine RAG-Applikation für LLMs optimal auf spezifische Anwendungsfälle, Nutzeranforderungen und Ressourcen abstimmen.

13. Embedding Modelle & Similarity Search

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14. Reranking bei einem RAG-Ansatz

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15. Unterschied User Prompt, System Prompt und Retrieval Prompt

Nicht alle Prompts sind gleich. Es gibt verschiedene Arten von Prompts, die je nach Kontext und Zielsetzung eingesetzt werden. Folglich beleuchten wir drei wichtige Typen: User Prompts, System Prompts und Retrieval Prompts.

1. User Prompts:

Dies ist der gängigste Prompt-Typ, den Sie direkt an das KI-Modell richten. Es handelt sich um die Frage oder Anweisung, die Sie dem Modell stellen möchten.

Beispiel: "Formuliere eine Gerichtsstandklausel mit Gerichtsstand in Wien."
Merkmale:
- Direkt und spezifisch formuliert.
- Beschreibt die gewünschte Aufgabe klar.
- Kann zusätzliche Informationen wie Kontext, Stil oder Länge enthalten.

2. System Prompts:

System Prompts dienen dazu, das KI-Modell auf eine bestimmte Art und Weise zu "instruieren". Sie werden vor dem User Prompt platziert und geben dem Modell Hinweise über seinen Rollenspielmodus, Tonfall oder Verhaltensweise.

Beispiel: "Du bist ein hilfsbereiter Rechtsanwalt. Antworte auf Fragen präzise und informativ."
Merkmale:
- Definieren die Rolle und das Verhalten des KI-Modells.
- Können den Tonfall, das Format oder die Art der Antwort beeinflussen.
- Werden oft verwendet, um ein konsistentes Nutzererlebnis zu gewährleisten.
- Nützliches Tool, um Antworten in einer gewissen Sprache zu erhalten (z.B. "Antworte immer auf Deutsch" oder "Antworte in derselben Sprache, wie der Prompt geschrieben wurde").

Wichtig zu wissen: Wenn ein System Prompt festgelegt wurde, wird dieser mit jedem User Prompt mitgeschickt! Das bedeutet, wenn im User Prompt selbst auch eine Rolle/Tonalität/Format/Sprache enthalten ist, die von den Angaben im System Prompt abweicht, widersprechen sich diese beiden Teile des Gesamtprompts, was das LLM in der Regel verwirrt.

3. Retrieval Prompts:

Retrieval Prompts werden eingesetzt, wenn Sie das KI-Modell dazu bringen möchten, Informationen aus einem bestimmten Datensatz abzurufen. Dies kann z.B. eine Datenbank mit Fakten, Texten oder Code sein.

Beispiel: "Finde im Vertrag alle Informationen zur Dauer des Vertrages/Vertragslaufzeit."
Merkmale:
- Benutzen spezifische Suchbegriffe und Filterkriterien.
- Erfordern Zugriff auf einen externen Datensatz.
- Sind nützlich für die Recherche und Informationsgewinnung.

Fazit:
Das Verständnis der verschiedenen Prompt-Typen ist essentiell, um das volle Potenzial von KI-Modellen wie ChatGPT auszunutzen. Durch die richtige Formulierung und den Einsatz der passenden Prompt-Art können Sie präzise, hilfreiche und kreative Ergebnisse erzielen.

16. Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von LLMs

Die zunehmende Verbreitung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT bietet ungeahnte Möglichkeiten für Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Notare. Von der automatisierten Recherche bis hin zur Formulierung von Texten können LLMs die Arbeit effizienter gestalten. Doch im juristischen Kontext, wo Berufsgeheimnis und Datenverschwiegenheit oberste Priorität haben, müssen besondere Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden.

Berufsgeheimnis und proprietäre LLMs
Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Notare sind in der Regel Berufsgeheimnisträger und unterliegen strengen Verschwiegenheitspflichten. Dies bedeutet, dass sie vertrauliche Informationen ihrer Mandanten nicht an Dritte weitergeben dürfen. Bei der Nutzung von proprietären LLMs, deren Code und Trainingsdaten nicht öffentlich zugänglich sind, und die auf den Servern des Anbieters betrieben werden, besteht das Risiko, dass sensible Daten an den Anbieter des LLMs übermittelt werden.

Open Source LLMs als rechtskonforme Alternative
Um die Datenverschwiegenheit zu gewährleisten, bieten sich Open Source LLMs als Alternative an. Bei Open Source Modellen ist der Quellcode öffentlich zugänglich, was bedeutet, dass man das Modell selbst hosten und kontrollieren kann. Die Daten werden somit nicht an einen externen Anbieter weitergegeben, sondern verbleiben am eigenen Server bzw. werden in einem Rechenzentrum der eigenen Wahl verarbeitet.

DSGVO-Konformität und Serverstandort
Die Nutzung von LLMs muss zudem DSGVO-konform erfolgen. Dies bedeutet, dass die Datenverarbeitung idealerweise innerhalb der EU stattfindet. Anbieter aus Drittstaaten (z.B. USA) mit Rechenzentren in Europa sollten mit Vorsicht betrachtet werden. Eine detaillierte Prüfung der Datenschutzbestimmungen & der vertraglichen Regelungen ist in diesem Fall unerlässlich.

Stellungnahmen der Kammern
Berufsgeheinisträger wie Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Notare sollten sich zudem an die Stellungnahmen ihrer jeweiligen Kammern (z.B. Rechtsanwaltskammer oder Kammer der Steuerberater und Wirtschaftsprüfer) halten, die spezifische Richtlinien für die Nutzung von LLMs im juristischen Kontext erlassen können.

Einverständnis zu KI-Modelltrainierung
Schließlich sollten Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer & Notare sicherstellen, dass mit ihren Daten ohne deren ausdrückliches Einverständnis keine KI-Modelle trainiert werden. Dies kann durch entsprechende Vereinbarungen mit den Anbietern von LLMs oder durch die Nutzung von Open Source Modellen erreicht werden.

Auf was soll ich achten?
Hier ein paar essentielle Punkte, die Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer & Notare

vor der Nutzung von LLMs beachten sollten:

Sind die Daten, die verarbeitet werden, geheim oder sensibel? Handelt es sich beispielsweise um Texte, die später auf einer Webseite publiziert werden, spricht in der Regel auch nichts gegen eine Nutzung von proprietären LLMs. Handelt es sich jedoch um sensible Daten, ist Vorsicht geboten.
Proprietär vs. Open Source: Wenn ich einen externen Anbieter nutzen möchte, welche LLMs werden verwendet?
Ort der Datenverarbeitung: Wo werden die Daten verarbeitet (Location) bzw. betreibt der Anbieter selbst Server/ein Rechenzentrum, nutzt ein externes Rechenzentrum oder nutzt das LLM via einer Schnittstelle (API)? Gerade im letzten Fall ist dringend abzuklären, wo das LLM eigentlich betrieben wird, das via API genutzt wird.
Vertragliche Absicherung: Wie gewohnt ist immer eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung (AVV) mit externen Anbietern zu unterzeichnen, in der die entsprechenden Punkte geregelt sind. Wichtig ist auch eine vertragliche Vereinbarung, dass mit den Daten ohne Einverständnis keine KI-Modelle trainiert werden und diese auch nicht Dritten für ein KI-Training zur Verfügung gestellt werden.

Fazit:
Die Nutzung von LLMs durch Berufsgeheimnisträger wie Juristen, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer & Notare birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Um die Datenverschwiegenheit und die DSGVO-Konformität zu gewährleisten, sollten Juristen Open Source LLMs bevorzugen, Server in der EU nutzen und sich an die Richtlinien ihrer Kammern halten. Darüber hinaus ist es wichtig, dass ohne deren ausdrückliches Einverständnis

keine KI-Modelle mit ihren Daten trainiert werden.

17. Datenextraktion mit Large Language Models (LLMs)

Ein recht nützlicher Use Case für LLMs ist die Extraktion von wichtigen Daten aus Dokumenten oder Verträgen. LLMs können out-of-the-box sogenannte Named Entities recht gut erkennen; Named Entities sind z.B. Namen, Adressen, Telefonnummern, E-Mail Adressen oder Firmennamen.

Die "Schwierigkeit" besteht nun darin, die erkannten Daten im richtigen Format auszugeben, damit die User damit etwas anfangen können. Dazu muss man überlegen, was konkret der Use Case ist.

Für eine übersichtliche Darstellung der wichtigsten Vertragsdaten empfiehlt sich die Darstellung in einer Tabelle. Dazu kann man im Prompt die Benennung der Spalten/Zeilen integrieren und das LLM spuckt das Ganze dann als fix fertige Tabelle aus. Dazu verwendet das LLM sogenannte Markups, sodass der Browser bei der Darstellung gleich die Tabelle anzeigt. Die Tabellen kann man übrigens auch unkompliziert in Word oder Excel rüberkopieren.

Im Beispiel unten wurde das LLM Gemma 2 27B von Google verwendet, um aus einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) wichtige Vertragsdaten zu extrahieren. Das Ergebnis wird dann jeweils in einer Tabelle dargestellt.

Das Beispiel mit der Tabelle ist sehr nützlich, wenn User die extrahierten Vertragsdaten direkt ansehen & einen raschen Überblick haben wollen. Möchte ich die Daten jedoch weiterverarbeiten, empfiehlt sich ein anderes Ausgabeformat (z.B. json- oder xml-Format). Diese Weiterverarbeitung der Daten ist beispielsweise sinnvoll, wenn man die Daten extrahieren und dann in einem anderen Programm oder einer Datenbank abspeichern möchte. Ich lade z.B. einen Vertrag in eine Vertragsdatenbank hoch, das LLM extrahiert die Daten & überträgt diese in die richtigen Felder der Vertragsdatenbank. Somit reduziert sich der manuelle Aufwand beim Anlegen der Verträge im System immens.

Im Beispiel oben werden die aus dem NDA extrahierten Vertragsparteien jetzt nicht in einer Tabelle, sondern im json-Format ausgegebn. Die meisten gängigen Softwareprodukte können eine json-Datei verarbeiten, somit bietet sich dieses Format an. Wird das LLM nun auch noch via Schnittstelle (API) an die Software angebunden, in die die Daten schlussendlich übertragen werden müssen, arbeitet der Nutzer nur mehr in der gewohnten Benutzeroberfläche & "sieht" das LLM gar nicht mehr; die Datenextraktion läuft komplett im Hintergrund.

18. Dokumentenzusammenfassung mit LLMs

Die Rechtsbranche ist täglich mit einer Flut an Texten konfrontiert: Verträge, Urteile, Gesetze, Gutachten - die Liste ist lang. Das Verstehen und Zusammenfassen dieser komplexen Dokumente kann zeitaufwendig und mühsam sein. Hier können Large Language Models (LLMs) Abhilfe schaffen. Diese KI-gestützten Systeme können Texte analysieren und prägnante Zusammenfassungen generieren, die den Kern der Informationen hervorheben.

Beispiel: Stellen Sie sich einen umfangreichen Mietvertrag vor. Ein LLM kann diesen Vertrag analysieren und eine Zusammenfassung erstellen, die die wichtigsten Punkte wie Mietdauer, Miethöhe, Kündigungsfristen und Rechte und Pflichten beider Parteien hervorhebt.

Aber Vorsicht!
Ein LLM ist kein Zauberer. Es kann zwar Texte verstehen und zusammenfassen, aber es muss lernen, welche Informationen relevant sind. Hier kommt der User ins Spiel: Durch gezielte Prompts (Anweisungen) kann er dem LLM sagen, worauf es achten soll.

Beispiele für Prompts:

"Fasse den Vertrag kurz und prägnant zusammen, wobei die wichtigsten Vertragsklauseln wie Mietdauer, Miethöhe und Kündigungsfristen hervorgehoben werden."
"Analysiere das Urteil und fasse die rechtliche Begründung sowie das Endergebnis zusammen."
"Identifiziere die relevanten Argumente in diesem Gutachten und fasse sie in Stichpunkten zusammen."

Weitere Herausforderungen:

Juristische Fachsprache: LLMs müssen mit der komplexen Rechtsterminologie umgehen können. Es ist daher unerlässlich, vers. LLMs auf deren juristische Fähigkeiten zu testen bzw. falls möglich auch mit einem juristischen Datenset ein LLM zu trainieren. Eine weitere Lösung kann der System Prompt sein, indem man dem LLM die Rolle eines Juristen zuordnet.
Präzision und Vollständigkeit: Die Zusammenfassung sollte alle relevanten Informationen enthalten, ohne wichtige Details zu vernachlässigen. Im Prompt kann man z.B. den Hinweis einarbeiten, dass sich das LLM an Überschriften und Abschnitten orientieren soll bzw. eine Zielgruppe für die Zusammenfassung definieren, damit das LLM daraus ableiten kann, welche Inhalte relevant sind und welche nicht.
Context Window: Wiederum ist die Größe des Context Windows eines LLM ein Thema. ist das Inputdokument zu lange, kann das LLM den Inhalt dementsprechend nicht zusammenfassen. Entweder wechselt man auf ein LLM mit einem größeren context window oder es werden Teilzusammenfassungen von einzelnen Teilen erstellt, die anschließend zu einer Gesamtzusammenfassung kombiniert werden. In der Regel gibt es dabei aber Verluste, sodass nicht immer alle Inhalte korrekt in der finalen Gesamtzusammenfassung repräsentativ vorkommen.

Fazit:
LLMs bieten ein enormes Potenzial für die Vereinfachung der Arbeit mit juristischen Texten. Durch gezielte Prompts kann der User dem LLM helfen, die relevantesten Informationen zu identifizieren und eine präzise Zusammenfassung zu generieren.
Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass LLMs kein Ersatz für menschliche Expertise sind. Sie sollten als Hilfsmittel betrachtet werden, das Anwälte und Juristen bei ihrer Arbeit unterstützt.

19. Markups & Formatierungsmöglichkeiten für LLM-Antworten

Large Language Models (LLMs) revolutionieren den Zugang zu juristischer Information. Doch um ihre Potenziale im Rechtswesen voll auszuschöpfen, ist eine präzise und übersichtliche Darstellung der Antworten essentiell. Hier helfen sogenannte Markups und deren Formatierungsmöglichkeiten.

Was sind Markups?

Markups in der Textformatierung sind spezielle Codes oder Zeichen, die innerhalb eines Textes eingefügt werden, um dessen Aussehen und Struktur zu definieren.
Sie geben dem Computer Anweisungen darüber, wie der Text dargestellt werden soll.

Beispiele für Markups:

Fettdruck: **fett** wird oft als **Wort** oder __Wort__ dargestellt.
Kursiv: *kursiv* wird oft als *Wort* dargestellt.
Überschriften: # Überschrift 1, ## Überschrift 2, usw.

Welche Markups & Formatierungsmöglichkeiten gibt es?

LLMs können verschiedene Markup-Sprachen wie HTML, Markdown oder XML verstehen und verwenden.

HTML: Ermöglicht eine Vielzahl an Formatierungen wie Überschriften, Absätze, Listen, Tabellen und Fettdruck/Kursivschrift.
Markdown: Eine einfachere Markup-Sprache, die sich durch Zeichen setzt. Beispielsweise werden # für Überschriften, * oder _ für Kursivschrift und - für Listen verwendet.

Beispiele für Markups & Formatierung in juristischen LLM-Antworten:

Hervorhebung von Rechtsgrundlagen: Ein LLM könnte einen relevanten Paragraphen des Bürgerlichen Gesetzbuchs (BGB) hervorheben: "Gemäß § 195 BGB beträgt die ordentliche Verjährungsfrist 3 Jahre."
Struktur durch Listen: Ein LLM kann die Voraussetzungen für einen Anspruch auf Schadenersatz in einer übersichtlichen Liste darstellen.
Tabellen zur Veranschaulichung: Ein LLM könnte die Entwicklung eines Rechtsstreits in einer Tabelle mit Spalten für Datum, Ereignis und Beteiligte darstellen.

Warum sind Markups & Formatierung wichtig?

Lesbarkeit: Komplexe juristische Texte werden durch Markups und Formatierung leichter verständlich.
Hervorhebung relevanter Informationen: Schlüsselwörter, Definitionen oder Rechtsgrundlagen können hervorgehoben werden, um die Aufmerksamkeit des Lesers auf das Wesentliche zu lenken.
Struktur & Übersichtlichkeit: Absätze, Listen, Tabellen und Überschriften sorgen für eine klare Struktur und erleichtern die Navigation durch die Antwort.

Fazit:
Markups & Formatierung helfen dabei, die Klarheit und Präzision juristischer LLM-Antworten zu gewährleisten. Die Entwicklung von flexiblen und benutzerfreundlichen Systemen wird die Anwendung von LLMs im Rechtswesen weiter vorantreiben.

20. Datenexport im json-Format

Die Welt des Rechts ist datenintensiv. Von der Analyse von Verträgen bis zur Recherche in umfangreichen Gesetzestexten - Anwälte und Juristen verbringen einen Großteil ihrer Zeit mit dem Durchforsten und Auswerten von Informationen. Hier kommen Large Language Models (LLMs) in Kombination mit Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel, um diesen Prozess zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.

Was ist RAG und wie funktioniert es?
RAG kombiniert die Stärke von LLMs mit der Präzision eines Information Retrieval Systems. Wenn eine Anfrage gestellt wird, greift das RAG-System auf den relevanten Teil eines definierten Datensatzes zurück und gibt diese Informationen dem LLM. Das LLM verarbeitet dann die extrahierten Daten und generiert eine präzise und kontextuelle Antwort.

JSON: Das ideale Format für juristische Datenexport
Um die erfassten Informationen effektiv weiterzuverarbeiten, ist ein strukturiertes Datenformat unerlässlich. Hier kommt JSON (JavaScript Object Notation) ins Spiel.
JSON bietet folgende Vorteile im juristischen Kontext:

Lesbarkeit: JSON ist menschenlesbar und einfach zu verstehen, was die Zusammenarbeit zwischen Anwälten und Entwicklern vereinfacht.
Struktur: Die hierarchische Struktur von JSON ermöglicht es, komplexe juristische Informationen klar und übersichtlich darzustellen.
Flexibilität: JSON kann verschiedene Datentypen speichern, z.B. Text, Zahlen, Boolean-Werte und sogar verschachtelte Objekte.

Beispiel: Datenextraktion aus einem Mietvertrag
Stellen Sie sich einen Mietvertrag vor, in dem wichtige Informationen wie Mietdauer, Miethöhe und Kündigungsfrist enthalten sind. Eine RAG-Applikation kann diesen Vertrag analysieren und die relevanten Daten im JSON-Format exportieren:

{
"mietvertrag": {
"vertragsbeginn": "2023-10-26",
"mietdauer": "24 Monate",
"miethöhe": "1200.00 EUR",
"kündigungsfrist": "3 Monate"
}
}

Dieses strukturierte JSON-Format ermöglicht es Anwälten, die relevanten Informationen schnell und einfach zu finden und weiterzuverarbeiten. Sie können z.B. die Daten in einer Vertragsdatenbank, einer Anwaltssoftware oder einem digitalen Akt speichern, sie in andere Anwendungen importieren oder sie für die Erstellung von Berichten nutzen.

Fazit:
Datenexport im JSON-Format durch LLM RAG-Anwendungen revolutioniert den juristischen Workflow. Die Kombination aus präziser Informationsgewinnung und strukturiertem Datenformat ermöglicht eine effizientere und transparentere Arbeit mit juristischen Dokumenten. Anwälte können sich so auf die strategische Beratung ihrer Mandanten konzentrieren, während die RAG-Applikation die mühsame Datenerfassung und -analyse übernimmt.

21. LLMs in bestehende Systeme via API integrieren

Große Sprachmodelle (LLMs) entfalten ihre wahre Kraft insbesondere, wenn sie nahtlos in bestehende Systeme integriert werden. Anstatt separate KI-Plattformen zu nutzen, bieten APIs (Application Programming Interfaces) die Möglichkeit, die Fähigkeiten von LLMs direkt in bereits bekannte Softwarelösungen einzubinden.

Das bedeutet: Kein Umstieg auf neue Benutzeroberflächen, kein zusätzliches Lernen – einfach mehr Effizienz und Produktivität im gewohnten Arbeitsumfeld.

Beispile für integrierte LLM-Lösungen:

Word: Ihr LLM analysiert automatisch Texte inhaltlich und schlägt Verbesserungen vor.
Outlook: Das LLM fasst lange E-Mail-Konversationen zusammen und priorisiert wichtige Nachrichten.
Excel: Das LLM generiert aus Rohdaten prägnante Zusammenfassungen und Diagramme.
CRM-Systeme: Das LLM analysiert Kundendaten, schreibt Texte für Follow-up E-Mails und schlägt personalisierte Marketingaktionen vor.
Vertragsmanagement-Tools: Das LLM extrahiert wichtige Klauseln aus Verträgen und erkennt potenzielle Risiken; die Daten werden anschließend automatisch in der Vertragsdatenbank gespeichert.

Die Vorteile der LLM-Integration via API liegen auf der Hand:

Large Language Models dort nutzen, wo die Benutzer bereits aktiv tätig sind.
Keine zusätzliche Einschulung auf eine neue Benutzeroberfläche, die User sind von Anfang an bestens orientiert.
Keine zusätzlichen Logins, extra Fenster oder Tabs.
Wenn die KI perfekt integriert ist, merken die User gar nicht mehr, dass im Hintergrund ein LLM läuft.

LLMs sind keine Standalone-Lösungen, sondern mächtige Werkzeuge, die Ihr Potenzial voll entfalten, wenn sie direkt in Ihren Workflow integriert werden.

22. User Schulungen betreffend Prompting

Für Rechtsanwälte und Kanzleien bieten Large Language Models (LLMs) ein enormes Potenzial, um Arbeitsprozesse zu optimieren und neue Effizienzgewinne zu erzielen. Doch um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, ist eine gezielte User Schulung im LLM-Prompting unerlässlich.

Herausforderungen des LLM-Prompting für Juristen:

Präzise Formulierung: Um genaue Ergebnisse zu erhalten, müssen Anwälte lernen, präzise Prompts zu formulieren, die den spezifischen Anforderungen ihrer Fragestellung entsprechen.
Verständnis der LLM-Grenzen: LLMs sind mächtige Werkzeuge, aber sie können Fehler machen und sollten nicht als Ersatz für juristische Expertise betrachtet werden. Durch konkrete Schulungen sollen die User lernen, wo die Grenzen bzw. Schwachstellen von LLMs sind, um Fehler in der Anwendung bzw. eine falsche Interpretation von Ergebnissen zu vermeiden.

Umsetzung einer User Schulung im LLM-Prompting:
Die folgenden Inhalte empfehlen sich für eine User Schulung betreffend Prompting im juristischen Kontext.

Grundlagen des LLM-Prompting:
- Erklären Sie die Funktionsweise von LLMs und wie sie mit Prompts interagieren.
- Zeigen Sie Beispiele für gute und schlechte Prompts und erklären Sie, warum der Unterschied wichtig ist.
Spezifische Prompting-Techniken für Juristen:
- Trainieren Sie Anwälte im Formulieren von Prompts, die auf juristische Fragestellungen zugeschnitten sind (z.B. Recherche nach spezifischen Rechtsgrundlagen, Analyse von Vertragsklauseln, Erstellen von Musterklauseln).
- Zeigen Sie, wie man LLMs verwenden kann, um verschiedene Arten von juristischen Dokumenten zu analysieren und Informationen zu extrahieren.
Praktische Übungen:
- Lassen Sie Anwälte eigene Prompts formulieren und testen Sie diese mit einem LLM.
- Diskutieren Sie die Ergebnisse und identifizieren Sie Bereiche zur Verbesserung.
Ethische und rechtliche Aspekte:
- Besprechen Sie die ethischen Implikationen der Verwendung von LLMs im juristischen Bereich (z.B. Datenschutz, Verzerrung durch Trainingsdaten).
- Erklären Sie die rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von LLMs in Kanzleien. Gehen Sie auch auf individuelle Regelungen in Ihrer Organisation betreffend den Einsatz von LLMs bzw. KI-Systemen ein.
- Falls eine KI-Policy vorhanden ist, erläutern Sie diese & beantworten etwaige Fragen bzw. gehen auf Unklarheiten ein.

Fazit:
LLM-Prompting bietet Juristen ein enormes Potenzial, um ihre Arbeit effizienter und präziser zu gestalten. Eine gezielte User Schulung ist jedoch unerlässlich, um dieses Potenzial voll auszuschöpfen und die ethischen und rechtlichen Herausforderungen des LLM-Einsatzes zu meistern.

23. Einführungen eines LLMs in einer Organisation

Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT stehen an der Spitze dieser Entwicklung. Diese KI-Systeme können Texte verstehen, generieren und analysieren, was sie zu einem potenziellen Game Changer für viele Branchen macht – einschließlich der Rechtsbranche.

Was können LLMs für Anwälte tun?
Die Einsatzmöglichkeiten von LLMs in Kanzleien sind vielfältig:

Recherche: LLMs können riesige Datenmengen durchsuchen und relevante Rechtsprechung, Gesetze und Kommentare finden. Dies spart Zeit und erhöht die Genauigkeit der Recherche.
Dokumentenanalyse: Verträge, Protokolle und andere Dokumente können schnell und effizient analysiert werden, um wichtige Informationen zu extrahieren oder potenzielle Risiken zu identifizieren.
Textgenerierung: LLMs können erste Entwürfe von Dokumenten wie Klagen, Schriftsätzen oder Verträgen erstellen. Dies erleichtert die Arbeit und ermöglicht es Anwälten, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.
Mandantenkommunikation: LLMs können einfache Fragen beantworten, Termine vereinbaren oder Informationen an Mandanten weiterleiten.

Herausforderungen bei der Einführung von LLMs:
Die Integration von LLMs in eine Kanzlei ist jedoch nicht ohne Herausforderungen:

Datenschutz und Sicherheit: Die Vertraulichkeit von Mandantendaten muss gewährleistet sein. LLMs müssen so implementiert werden, dass sie keine sensiblen Informationen an Dritte weitergeben.
Genauigkeit und Verlässlichkeit: LLMs sind lernende Systeme und können Fehler machen. Anwälte müssen die Ergebnisse der LLM-Analyse kritisch hinterfragen und eigenständig überprüfen. Die Letzverantwortung bleibt immer beim Menschen.
Ethische Fragen: Die Verwendung von KI in der Rechtsbranche wirft ethische Fragen auf, z.B. in Bezug auf Transparenz, Verantwortlichkeit und den potenziellen Einfluss auf den Beruf des Anwalts. Im Idealfall werden Mandanten im Sinne der Transparenz darüber informiert, dass KI-Systeme oder LLMs eingesetzt werden.

Schritt für Schritt LLMs einführen
Die folgenden Tipps sollten Ihnen helfen, als Anwalt, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer oder Notar LLMs zu nutzen und in Ihrer Organisation einzuführen.

Verschiedene Tools ansehen: Kontaktieren Sie verschiedene Anbieter und lassen sich deren Tools zeigen. Entwickeln Sie ein Gefühl dafür, was mit dem Stand der Technik aktuell möglich ist, und was (noch) nicht. Idealerweise können Sie im Zuge von Testphasen die Tools auch ausprobieren. Falls Sie nicht die Zeit aufbringen können, um die Anbieter selbst zu screenen, fragen Sie bei Kollegen nach Empfehlungen.
Pilotphase: Wenn Sie 1-3 Tools ausgewählt haben, beginnen Sie mit einer Pilotphase, um die LLM-Technologie in einem begrenzten Bereich zu testen. Definieren Sie dazu z.B. konkrete Use Cases und stellen den Testpersonen auch die entsprechenden Unterlagen zur Verfügung (z.B. wenn Sie AGB via LLM analysieren möchten, stellen Sie AGB-Dokumente zur Verfügung und eine Art Teststruktur, anhand derer die Tester die Tools testen & bewerten können).
Lernende Organisation: Das KI-Thema ist extrem dynamisch, die Entwicklungen sehr schnell. Die ersten Pilotprojekte werden nicht perfekt ablaufen, aber es ist wichtig, sobald wie möglich Erfahrungen zu sammeln. Wie wählen wir Anbieter aus oder setzen wir das selber um, welche Use Cases sind überhaupt relevant & auf was müssen wir beim Thema Datenschutz und Sicherheit aufpassen. Und natürlich muss auch ein Gefühl für die Kosten bzw. das Preis-Leistungsverhältnis entwickelt werden. Unser Tipp: Warten Sie nicht zu lange, starten Sie idealerweise mehrere Pilotprojekte und dokumentieren Sie die Learnings. Die Entwicklungen im Bereich KI sind zu wichtig, um sie zu verschlafen.
Mitarbeiterschulung: Schulung Ihrer Mitarbeiter ist essentiell, um die richtige Anwendung und Interpretation der LLM-Ergebnisse zu gewährleisten. User haben in der Regel massive Probleme beim Schreiben der Prompts; hier ist also eine Einschulung extrem wichtig, um mit den LLM-Tools rasch einen Mehrwert zu generieren.
Up-to-date bleiben: Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI und passen Sie Ihre Strategie entsprechend an. Der KI-Space ist extrem dynamisch, die Entwicklungen rasant (im positiven Sinne). Dinge die heute vielleicht noch nicht gehen, funktionieren einige Wochen oder Monate später plötzlich auf Knopfdruck.

24. Potenzielle Use Cases für LLMs

Dieser Inhalt steht bald zur Verfügung.

25. LLMs auf lokalen Geräten ausführen

Dieser Inhalt steht bald zur Verfügung.