Sprachmodelle (LLMs) erkennen menschenähnliche Textmuster, übersetzen Sprachen, sagen Textresultate voraus und generieren eigenständig kohärente und kontextbezogene Inhalte.
Ganz gleich, ob Sie die Kommunikation verbessern, die Erstellung von Inhalten automatisieren oder Erkenntnisse aus umfangreichen Textdaten gewinnen möchten – LLMs automatisieren repetitive Aufgaben.
Allerdings gibt es auf dem Markt zahlreiche LLMs von OpenAI, Meta, Microsoft, Google und anderen Unternehmen. Jedes LLM verfügt über unterschiedliche Funktionen und vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, was die Auswahl des richtigen Modells erschwert.
Wir haben 10 große Sprachmodelle zusammengestellt, um Ihnen bei der Auswahl des für Ihre geschäftlichen Anforderungen am besten geeigneten Modells zu helfen. Sehen wir uns ihre Features, Vorteile und Limite an.
Worauf sollten Sie bei großen Sprachmodellen achten?
Wählen Sie bei der Auswahl eines großen Sprachmodells für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung ein Modell, das Ihrem Anwendungsbereich und Ihren strategischen Zielen entspricht. Hier sind die Schlüssel-Funktionen, die Ihnen bei der Auswahl helfen:
- Integrationskompatibilität: Die Basismodelle müssen mit Ihrem bestehenden Technologie-Stack kompatibel sein, z. B. CRM, ERP oder benutzerdefinierte Apps. Nahtlose Kompatibilität gewährleistet optimierte Prozesse und Datenflüsse ohne drastische Änderungen.
- Benutzerfreundlichkeit: LLM sollte für verschiedene Mitglieder des Teams mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen einfach zu bedienen sein. Es sollte über eine intuitive Benutzeroberfläche mit Ressourcen verfügen, die die Einarbeitungszeit verkürzen.
- Skalierbarkeit: Das Modell sollte in der Lage sein, große Mengen an Trainingsdaten zu verarbeiten, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
- Sprachunterstützung: LLM sollten mehrsprachige und multidialektale Funktionen haben, um Geschäftsabläufe an verschiedenen geografischen Standorten skalieren zu können.
- Kosteneffizienz: Die Gesamtkosten der Eigentümerschaft, einschließlich Anschaffungskosten, Wartung und Upgrades, sollten Ihrem Budget entsprechen.
- Benutzerdefinierte Anpassung: Sie sollten in der Lage sein, die Modelle speziell auf Ihre Anforderungen des Geschäfts zuzuschneiden.
- Datenschutz: Das Modell sollte über fortschrittliche Features zur Datensicherheit und zum Datenschutz verfügen, um Ihre persönlichen und vertraulichen Informationen des Geschäfts zu schützen.
Die 10 besten großen Sprachmodelle
1. GPT-4
GPT-4 ist die neueste Version der generativen, vortrainierten, transformatorbasierten Sprachmodellreihe von OpenAI. Es generiert menschenähnliche Antworten auf der Grundlage einfacher Textvorgaben und natürlicher Sprachverarbeitung.
GPT-4 ist ein vielseitiges KI-Tool, das technische und kreative Aufgaben wie das Komponieren von Songs, das Erstellen von Zusammenfassungen und die Berichterstellung für das Geschäft übernehmen kann. Benutzer können auch Bilder zur Klassifizierung hinzufügen und Bildunterschriften generieren.
Es kann bis zu 25.000 Wörter verarbeiten und eignet sich daher für die Erstellung langer Inhalte.
Die besten Features von GPT-4
- Automatisieren Sie die Erstellung von Inhalten, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Ideenfindung, Codierung, Kundensupport und andere Aufgaben.
- Verarbeiten Sie Text- und Bildeingaben gleichzeitig.
- Erstellen Sie Frameworks für andere Apps oder Chatbots mit plattformübergreifender Kompatibilität und API-Integration.
- Generieren Sie Inhalte kostenlos ohne schädliche Vorurteile dank verbesserter Trainingsmethoden.
Einschränkungen von GPT-4
- Es kann manchmal voreingenommene Antworten geben.
- GPT-4 liefert manchmal ungenaue Daten, insbesondere in Bezug auf die neuesten Trends und Ereignisse.
- Die Integration kann komplex sein, da sie eine umfangreiche IT-Infrastruktur und Fachkenntnisse erfordert.
Preise für GPT-4
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
GPT-4-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,5/5 (über 30 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 15 Bewertungen)
2. PaLM
Das von Google entwickelte PaLM (Pathways Language Model) ist ein bedeutender Schritt in den Bereichen KI und natürliche Sprachverarbeitung. Es wurde anhand vielfältiger Datensätze trainiert und kann komplexe Denkaufgaben wie Code-Entwicklung, Klassifizierung und Übersetzung problemlos bewältigen.
PaLM 2, die aktualisierte Version von PaLM, kann für Forschungszwecke verwendet und in Produktanwendungen integriert werden.
Die besten Features von PaLM
- Führen Sie komplexe Aufgaben mit den außergewöhnlichen Sprachverständnisfähigkeiten von PaLM noch präziser aus.
- Skalieren Sie flexibler und effizienter mit PaLM (basierend auf dem Pathways-System von Google), ohne dass Sie aufgabenspezifische Modelle benötigen.
- Reduzieren Sie die Komplexität Ihrer Betriebsabläufe und schließen Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ab mit einer einzigen Instanz des Modells von PaLM.
- Nutzen Sie seine überlegenen Schlussfolgerungsfähigkeiten in Szenarien, die logisches Denken, Problemlösung und Entscheidungsfindung erfordern.
Limitierungen von PaLM
- Wie andere große Modelle benötigt auch PaLM erhebliche Rechenressourcen für Training und Inferenz, was für kleinere Unternehmen oder einzelne Entwickler eine Hürde darstellt.
- Die Integration von PaLM in Legacy-Technologien kann eine Herausforderung sein und erfordert einen erheblichen Aufwand an Entwicklung.
- Da es sich um ein neueres und hochentwickeltes Modell handelt, ist die Zugänglichkeit von PaLM auf Organisationen beschränkt, die über die Infrastruktur und das Budget verfügen, um seine Implementierung zu unterstützen.
Preise für PaLM
Benutzerdefinierte Preisgestaltung
PaLM-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
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3. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein von Google entwickeltes Machine-Learning-Modell (ML) für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Es handelt sich um einen bidirektionalen (kann Texte sowohl von links als auch von rechts analysieren) und unbeaufsichtigten Sprachdarstellungsalgorithmus, der große Datenmengen analysieren und Machine-Learning-Modelle einfach trainieren kann.
Sie können BERT für NLP-Aufgaben wie Übersetzung, Satzklassifizierung und Sentimentanalyse verwenden.
Die besten Features von BERT
- Trainieren Sie das maschinelle Lernmodell anhand Ihrer Textdaten.
- Erzielen Sie mit BERT bessere kontextbezogene Ergebnisse, da es eine bidirektionale Kontexttdarstellung verwendet. Es verarbeitet Text von rechts nach links und von links nach rechts und interpretiert ihn auf der Grundlage aller umgebenden Wörter.
- Führen Sie mit BERT vielseitige Aufgaben durch, darunter Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Beantwortung von Fragen.
- Feinabstimmung mit nur einer zusätzlichen Ausgabeschicht, um hochmoderne Modelle für verschiedene Aufgaben zu erstellen. Dies reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für das Modelltraining erheblich.
- Nutzen Sie die mehrsprachige Version, die 104 Sprachen unterstützt und somit für globale Anwendungen geeignet ist, bei denen die Verarbeitung mehrerer Sprachen erforderlich ist.
Einschränkungen von BERT
- BERT ist aufgrund seiner Größe und Komplexität rechenintensiv. Es erfordert GPU-Ressourcen für Training und Inferenz, was für Unternehmen mit Limit an technischer Infrastruktur Integrationsherausforderungen mit sich bringt.
- Obwohl BERT bidirektional ist, ist sein Verständnis auf 512 Token innerhalb eines Kontextfensters beschränkt.
- Die Legacy-Version wird nach dem 31. Januar 2025 eingestellt.
BERT-Preise
- BERT ist Open Source und unter der Apache 2.0-Lizenz frei verfügbar.
BERT-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
4. Claude
Claude ist ein innovatives großes Sprachmodell, das von Anthropic unter Verwendung von Constitutional AI entwickelt und trainiert wurde. Es ist bekannt für seinen ethischen KI-Fokus auf Sicherheit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Generierung menschlicher Sprache.
Dank seiner Fähigkeit, kontextbezogene Antworten zu geben, eignet sich Claude für das Training von KI-Anwendungen für Unterhaltungen.
Claude kann über Mustererkennung und Textgenerierung hinausgehende komplexe Denkaufgaben ausführen. Es kann auch handschriftliche Notizen, Fotos und statische Bilder transkribieren und analysieren. Zu seinen weiteren Fähigkeiten gehören die Generierung von Codes und die mehrsprachige Verarbeitung.
Die besten Features von Claude
- Verwenden Sie Claude 3, um etwa 30 Seiten Text pro Sekunde zu verarbeiten. Es kann komplexe Forschungsarbeiten oder umfangreiche Verträge schneller lesen als seine Mitbewerber.
- Integrieren Sie Claude ganz einfach in Ihre bestehende technische Infrastruktur, ohne dass Sie dafür tiefgreifende technische Fachkenntnisse benötigen.
- Sorgen Sie mit Claude für einen einheitlichen Ton und Stil in der Kundenkommunikation durch dialogorientierte KI.
- Verwenden Sie Claude, um Informationen aus Business-E-Mails zu extrahieren oder Umfrageantworten zusammenzufassen.
Limitierungen von Claude
- Claude's verwendet nur die englische Sprache, was seine Anwendbarkeit auf globalen Märkten begrenzt.
- Sie können keine Texte und Bilder auf Claude erstellen.
- Obwohl Claude mit riesigen Datenmengen trainiert wurde, generierte es manchmal ungenaue Antworten.
Preise für Claude
- Geschäft und Umfang: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Kostenlos: 0
- Pro: 20 $ pro Person und Monat
- Team: 30 $ pro Person und Monat (mindestens 5 Personen)
Bewertungen und Rezensionen zu Claude
- G2: 4,7/5 (über 20 Bewertungen)
- Capterra: 4,8/5 (4 Bewertungen)
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5. Falcon
Falcon ist ein Sprachmodell, das vom Technology Innovation Institute entwickelt wurde. Es wurde für verschiedene komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt und mit 40 Milliarden Parametern und einer Billion Token trainiert.
Falcon integriert die neuesten Fortschritte im Bereich der /AI, um das Sprachverständnis und die Sprachgenerierung zu verbessern.
Die besten Features von Falcon
- Generieren Sie mit Falcon kohärente, kontextbezogene Texte, die dem menschlichen Schreibstil sehr nahe kommen.
- Schnellere Dekodierung mit minimalem Qualitätsverlust dank der Fähigkeit von Falcon, die Speicherbandbreite zu reduzieren.
- Setzen Sie NLP-Lösungen auf globalen Märkten ein – dank der Fähigkeit von Falcon, mehrere Sprachen zu unterstützen.
Limitierungen von Falcon
- Für einen optimalen Betrieb sind erhebliche Rechenressourcen erforderlich, was die Zugänglichkeit für kleinere Unternehmen mit einem Limit an IT-Infrastruktur einschränkt.
- Die Integration von Falcon in bestehende Systeme kann technisch anspruchsvoll sein.
Falcon-Preise
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Falcon-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
6. ERNIE
ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration), entwickelt von Baidu, integriert strukturierte Wissensgraphen in das Training von Sprachmodellen und verbessert so deren Verständnis komplexer Zusammenhänge.
ERNIE kann Sprache durch unmittelbaren Kontext und die Integration externer Wissensstrukturen verarbeiten und verstehen. Es kann nach seiner ersten Schulung weiter lernen und sich anpassen, sodass es im Laufe der Zeit verbessert werden kann, wenn es mit neuen Daten konfrontiert wird.
Die besten Features von Ernie
- Verwenden Sie es für Anwendungen, die sprachübergreifendes Verständnis erfordern, da Ernie mehrere Sprachen unterstützt.
- Führen Sie ein breites Spektrum an NLP-Aufgaben durch, darunter Sentimentanalyse, Textklassifizierung und mehr, mit ERNIE's angereichertem Training mit Wissensgraphen.
Limit von Ernie
- Die Integration von ERNIE in bestehende Systeme, insbesondere in solche, die noch nicht für KI vorbereitet sind, ist eine Herausforderung.
- Das Vortraining auf bestimmten Wissensgraphen könnte seine Effektivität oder Relevanz in Nischenbranchen limitieren.
Preise für Ernie
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Ernie-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
7. Cohere
Cohere ist eine KI-Plattform für Unternehmen, die ihnen dabei hilft, GenerativeAI in ihre täglichen Prozesse zu integrieren, beispielsweise in die Suche, Ermittlung und den Abruf von Dokumenten in über 100 Sprachen.
Es ermöglicht Unternehmen, ihr GenerativeAI-Modell vom Proof of Concept bis zur Produktionsphase weiterzuentwickeln und hilft ihnen dabei, skalierbare und effiziente KI-Anwendungen zu erstellen.
Die besten Features von Cohere
- Cohere zeichnet sich durch seine benutzerfreundliche API aus, die es auch für Personen mit begrenzten technischen Kenntnissen zugänglich macht.
- Cohere bietet eine hervorragende Skalierbarkeit und eignet sich für Unternehmen jeder Größe, von Start-ups bis hin zu großen Konzernen.
- Mit Cohere können Benutzer Modelle anhand ihrer eigenen Daten feinabstimmen und so personalisiertere und genauere Antworten erhalten, die auf spezifische Anforderungen und Kontexte des Geschäfts zugeschnitten sind.
- Das Unternehmen legt Wert auf eine ethische KI-Entwicklung und sorgt für Transparenz bei der Schulung seiner Modelle.
Einschränkungen von Cohere
- Wie viele KI-Modelle hängt auch die Leistung von Cohere stark von der Qualität der Trainingsdaten ab.
- Cohere ist zwar zugänglich, aber die Kosten können für Benutzer mit hohem Volumen schnell steigen.
- Obwohl Cohere andere Sprachen als Englisch unterstützt, ist der Support nicht so umfangreich wie bei einigen anderen Modellen.
Preise von Cohere
- Free
- Standardmodell Befehl R+: Eingabe: 3 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 15 $/1 Mio. Token Befehl R: Eingabe: 0,5 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 1,5 $/1 Mio. Token
- Befehl R+: Eingabe: 3 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 15 $/1 Mio. Token
- Befehl R: Eingabe: 0,5 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 1,5 $/1 Mio. Token
- Fein abgestimmtes Modell Befehl R: Eingabe: 2 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 4 $/1 Mio. Token; Training: 8 $/1 Mio. Token
- Befehl R: Eingabe: 2 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 4 $/1 Mio. Token; Training: 8 $/1 Mio. Token
- Befehl R+: Eingabe: 3 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 15 $/1 Mio. Token
- Befehl R: Eingabe: 0,5 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 1,5 $/1 Mio. Token
- Befehl R: Eingabe: 2 $/1 Mio. Token; Ausgabe: 4 $/1 Mio. Token; Training: 8 $/1 Mio. Token
Bewertungen und Rezensionen zu Cohere
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
8. Gemini
Gemini (ehemals Bard) von Google ist ein großes Sprachmodell, das verschiedene komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung bewältigt. Es ist bekannt für seine Vielseitigkeit und hohe Leistungsfähigkeit, da es darauf abzielt, fortschrittliche KI-Fähigkeiten in mehreren Bereichen bereitzustellen.
Das Modell wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert, sodass es Texte mit hoher Genauigkeit und Kontextsensitivität verstehen und generieren kann. Gemini ist für Echtzeitanwendungen optimiert und liefert schnelle Antworten, die für Kundenservice-Bots, Echtzeitübersetzungen und andere interaktive Anwendungen erforderlich sind.
Die besten Features von Gemini
- Führen Sie NLP-Aufgaben durch, darunter Textgenerierung, Stimmungsanalyse, Zusammenfassung und Sprachübersetzung.
- Passen Sie Gemini an bestimmte Datensätze an, um eine benutzerdefinierte Anpassung an Nischenanforderungen oder bestimmte Geschäftsanforderungen zu ermöglichen.
Limitierungen von Gemini
- Die Integration von Gemini in Ihre bestehenden Softwaresysteme kann komplex sein und erfordert technisches Fachwissen.
- Gemini unterstützt zwar mehrere Sprachen, seine Leistung kann jedoch je nach Sprache erheblich variieren.
- Es kann keine Bilder generieren.
Preise für Gemini
- Free
- Pay-as-you-go: Input: 7 $/1 Mio. Token; Output: 21 $/1 Mio. Token
Gemini-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,5/5 (über 100 Bewertungen)
- Capterra: Nicht verfügbar
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9. LlaMA
LlaMA (Large Language Model Meta /AI) von Meta wurde in erster Linie für Entwickler und Forscher entwickelt, um Innovationen zu fördern. Es kann jedoch auch andere komplexe Aufgaben wie Übersetzungen und die Generierung von Dialogen übernehmen.
Außerdem erstellt es Codes und natürliche Sprache über Codes anhand von Eingabeaufforderungen.
Die besten Features von LlaMA
- Führen Sie NLP-Aufgaben wie Textgenerierung, Textverständnis, Zusammenfassung und Übersetzung durch.
- Entwickelt als Open-Source-Großsprachmodell (LLM) für Entwickler, Forscher und Geschäftsleute, um ihre generativen KI-Ideen zu entwickeln, zu testen und verantwortungsbewusst zu skalieren.
- Generieren Sie Code und natürliche Sprachbefehle mit Llama.
Einschränkungen von LLaMA
- Die Generierung einer Antwort dauert 30 bis 120 Sekunden, was im Vergleich zu anderen tools eine Verzögerung darstellt.
- Die Einrichtung und benutzerdefinierte Anpassung von LLaMA, insbesondere für spezifische oder fortgeschrittene Anwendungen, erfordert möglicherweise umfangreiche technische Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen und NLP.
- Die Verfügbarkeit von einsatzbereiten, vorab trainierten Modellen kann ein Limit haben, was den Aufwand für den Einstieg erhöht.
Preise für LLaMA
- Kostenloser oder offener Zugang für Forscher
LLaMA-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: 4,0/5 (1 Bewertung)
10. Orca
Microsoft hat Orca für kleine Sprachmodelle (~10 Milliarden Parameter oder weniger) entwickelt. Es basiert auf einer selbstverbessernden und feedbackgesteuerten Methodik.
Orca erstellt synthetische Daten für das Training kleiner Modelle und versieht diese mit besseren Schlussfolgerungsfähigkeiten und benutzerdefinierten Verhaltensweisen.
Die besten Features von Orca
- Verwenden Sie Orca für Textzusammenfassungen und komplexe Frage-Antwort-Aufgaben.
- Verleihen Sie kleineren Sprachmodellen verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten, da Orca die Schlussfolgerungsprozesse größerer Modelle mit Erklärungsoptimierung imitiert.
- Nutzen Sie vorab trainierte Modelle, die auf vielfältigen Datenquellen aus verschiedenen Bereichen basieren, von Recht und Medizin bis hin zu Unterhaltung und Finanzen.
- Passen Sie Orca an bestimmte Datensätze an, damit sich das Modell an die besonderen Anforderungen Ihrer Branche oder spezielle Anwendungen anpassen kann.
- Verwenden Sie neuere Algorithmen, die die Rechenleistung optimieren und den Energieverbrauch reduzieren, der normalerweise mit dem Betrieb großer Sprachmodelle verbunden ist, wodurch diese nachhaltiger und kostengünstiger werden.
Limit von Orca
- Orca benötigt für eine optimale Leistung erhebliche Rechenressourcen, insbesondere in datenintensiven Umgebungen.
- Die Integration von Orca in bestehende Systeme kann ein komplexer Prozess sein, der technisches Fachwissen erfordert, insbesondere in Systemen, die noch nicht KI-fähig sind.
- Die Fähigkeiten von Orca in weniger gebräuchlichen Sprachen haben einen Limit.
Preise für Orca
- Beratung: 1.325 $ pro Monat (3-Monats-Vertrag)
- LLM-Abonnement: 2.200 $+ pro Monat (12-Monats-Vertrag)
- Enterprise: 27.500 $+ pro Monat (mit einer flexiblen Kombination von Dienstleistungen)
Orca-Bewertungen und Rezensionen
- G2: Nicht verfügbar
- Capterra: Nicht verfügbar
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Diese großen Sprachmodelle können zwar komplexe Aufgaben automatisieren, viele haben jedoch hohe Integrationskosten und eine komplexe Benutzeroberfläche, was die effektive Nutzung der tools erschwert.
Sie können auch andere einfache und intuitive KI-Tools wie ClickUp ausprobieren, um Datenanalysen, die Erstellung von Inhalten und andere Geschäftsaufgaben mühelos durch Automatisierung zu erledigen.
Wir haben ClickUp nicht in die obige Liste aufgenommen, da es keine komplexen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung ausführen kann. Sein KI-gestütztes Toolkit übernimmt jedoch die Automatisierung von repetitive Geschäftsaufgaben wie die Erstellung von Inhalten oder Berichten mit KI-generierten Eingabeaufforderungen. Verwenden Sie ClickUp Brain, die KI-Integration, um alle Arbeitsabfragen sofort zu beantworten. Es automatisiert sich wiederholende Aufgaben, das automatische Ausfüllen von Daten, das Aufgabenmanagement und die Zuweisung von Unteraufgaben. Sie können es auch als KI-Assistenten verwenden, um Inhalte zu generieren oder schnelle Antworten zu entwerfen, die Rechtschreibung zu überprüfen und Transkripte zu erstellen.
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Einschränkungen von ClickUp AI
- Die Einstellung und Maximierung seiner Fähigkeiten kann eine gewisse Einarbeitungszeit erfordern.
- Beschränkt auf die Daten und Aufgaben, die innerhalb der ClickUp-Plattform verwaltet werden.
Preise für ClickUp AI KI
- Free Forever
- Unbegrenzt: 7 $/Monat pro Benutzer
- Geschäft: 12 $/Monat pro Benutzer
- Unternehmen: Kontaktieren Sie uns für Preisinformationen
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ClickUp AI-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,7/5 (über 9.400 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 4000 Bewertungen)
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Sprachlernmodelle erleichtern die Erstellung von Inhalten, die Kommunikation und die Übersetzung, erfordern jedoch eine hohe Rechenleistung und hohe Investitionen, insbesondere für Aufgaben auf Unternehmensebene.
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