Large Language Models (LLMs) einfach erklärt

Large Language Models (LLM) treiben eine wachsende Zahl von KI-Tools an, darunter ChatGPT, Bard und KI-Agenten, die die nächste Generation von Kundenservice-Bots darstellen. Heutzutage sind Chatbots, die von LLMs angetrieben werden, mehr als nur ein Hype – sie sind unerlässlich, um mit den Fortschritten der KI Schritt zu halten.

Laut Fortune Business Insights wird der generative KI-Markt auf 43,8 Milliarden Dollar geschätzt, wobei die CX-Automatisierung zu den vielversprechendsten Anwendungsfällen gehört. Viele zukunftsorientierte Unternehmen haben bereits begonnen, LLMs in ihren Kundensupport zu integrieren, da die Anwendungsfälle der Technologie immer ausgereifter werden. Entdecken Sie in unserem Leitfaden die Vorteile und Herausforderungen von Large Language Models, ihre gängigen Anwendungsfälle und die Zukunft von LLMs und Kundenservice.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Was sind LLMs?
• Wie funktionieren Large Language Models?
• Vorteile und Herausforderungen von LLMs
• Anwendungsfälle für Large Language Model Bots
• Wie werden LLMs trainiert?
• Die Zukunft der Large Language Models
• Häufig gestellte Fragen
• Erstellen Sie Ihren eigenen LLM-basierten Bot in Minuten

Was sind LLMs?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein maschinelles Lernalgorithmus, das basierend auf dem Training mit umfangreichen textbasierten Datensätzen Inhalte erkennen, vorhersagen und generieren können. Diese KI-Technologie erzeugt beispiellos natürliche, menschenähnliche Gespräche, verbessert Serviceinteraktionen und Customer Experience (CX).

Zum Beispiel werden Zendesk AI Agents auf OpenAIs LLM-Modellen und Milliarden von echten Kundeninteraktionen trainiert, wodurch sie komplexe Kundenanfragen eigenständig lösen und wie Ihre menschlichen Agenten antworten können.

Wie funktionieren Large Language Models?

Large Language Models wie GPT-4 werden mit enormen Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen trainiert, wodurch sie die Muster, Strukturen und Nuancen der Sprache erlernen können. Nach dem Training nutzen diese Modelle ihr erlerntes Wissen, um Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und verschiedene sprachbezogene Aufgaben auszuführen.

LLMs funktionieren, indem sie das nächste Wort in einer Sequenz auf Basis des Kontextes vorhersagen, der durch die vorherigen Wörter gegeben ist. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, kohärente und kontextuell relevante Antworten zu produzieren. Diese Modelle enthalten oft Milliarden von Parametern und können hochwertige Texte erzeugen, die menschliches Schreiben zu einer Vielzahl von Themen täuschend echt nachahmen.

Bots, die auf LLM-Modellen vortrainiert sind, wie KI-Agenten, können ohne technisches Know-how mit der Automatisierung beginnen. Diese Bots nutzen Deep Learning anstelle von maschinellem Lernen, um die Antwortgenauigkeit vorherzusagen und auf Basis ihres Trainings zu kommunizieren. LLM-gestützte Bots verwenden außerdem Conversational AI und ein Conversational Interface, um präzise auf einfache und komplexe Interaktionen zu reagieren.

Beispielsweise verstehen Zendesk AI Agents die Nuancen der CX von Anfang an automatisch. Dies unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen KI-gestützten Chatbots, die Schwierigkeiten haben, komplexe Kundenanfragen zu lösen und eher wie Bots als wie Menschen klingen, was zu Frustration bei Kund:innen führen kann.

Vorteile und Herausforderungen von LLMs

Mit jeder neuen Technologie kommen Vorteile und Schmerzpunkte. Mit den richtigen Leitplanken und Sicherheitszertifizierungen überwiegen die Vorteile von KI und LLMs die Herausforderungen.

Die Vorteile von LLM Sprachmodellen sind nahezu endlos und sie haben Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hier sind einige Wege, wie sie die CX transformieren:

• KI-Agenten: Unternehmen können automatisch und eigenständig auf alle Kundeninteraktionen reagieren, unabhängig von der Tageszeit oder der Komplexität einer Anfrage.
• Erstellung von Wissensdatenbanken: Mit Zendesks generativen KI-Tools und unserem proprietären System können Teams fehlende Support-Artikel identifizieren und LLM-gestützte Tools nutzen, um KI-gestützte Wissensdatenbank-Artikel aus grundlegenden Informationen sofort zu erstellen.
• Unterstützungstools für Agenten: Tools, die auf OpenAIs LLMs basieren, helfen Agenten bei der Erstellung von Makros, der Zusammenfassung von Tickets, der Erstellung persönlicher Empfehlungen, der Erweiterung von Antwortoptionen und mehr.
• Sprachtools: KI-Lösungen, die auf Large Language Models trainiert sind, ermöglichen es Teams, Anrufe automatisch zusammenzufassen und Transkripte zu generieren.

Um die Vorteile von Large Language Models wirklich zu nutzen, ist es entscheidend, den richtigen KI-Anbieter zu wählen. Behalten Sie diese Überlegungen im Hinterkopf, wenn Sie eine Lösung auswählen, die Ihnen hilft, gängige Herausforderungen zu bewältigen und potenzielle Fallstricke zu vermeiden:

• Sicherheit: LLMs können ein Sicherheitsrisiko darstellen, wenn sie nicht richtig eingesetzt oder verwaltet werden. Mit erweitertem Datenschutz und Sicherheit von Zendesk können Sie die CX automatisieren, ohne die Datenintegrität und -sicherheit zu gefährden.
• Halluzinationen: Da LLM-basierte Bots die menschliche Bedeutung nicht interpretieren können, könnten sie ungenaue Antworten produzieren. Stellen Sie sicher, dass Ihr KI-Anbieter Parameter festlegen kann, und wählen Sie einen Bot, der für Ihren spezifischen Anwendungsfall konzipiert ist. KI-Agenten sind beispielsweise speziell für CX entwickelt und können daher präzise Antworten auf komplexe Fragen geben, im Gegensatz zu anderen Optionen.
• Zeit bis zum Mehrwert: Der Einsatz eines LLM-gestützten Bots erfordert einen Transformer, Hardware, Software und Fachwissen. Investieren Sie in eine Lösung wie Zendesk, um Ihre Implementierung von Tagen auf Minuten zu verkürzen, ohne dass ein technisches Team für die Implementierung und den Start der LLM-Technologie benötigt wird.

Obwohl sie nicht jede Herausforderung vollständig lösen können, gibt es verschiedene Strategien und Lösungen, um diese Probleme zu mildern und LLM-gestützte Bots und CX zu verbessern.

Anwendungsfälle für Large Language Model Bots

Die erweiterten Fähigkeiten von LLM-gestützten Chatbots – wie das natürliche Sprechen ohne Training und die Anpassung an den Markenton und die Markenstimme – lassen sich gut auf den Kundensupport übertragen, wo qualitativ hochwertige Gesprächserlebnisse entscheidend für die CX sind. Laut unserem Zendesk Customer Experience Trends Report glauben 72 Prozent der CX-Führungskräfte, dass die von ihnen eingesetzten Bots eine Erweiterung der Identität ihrer Marke sein sollten und ihre Werte und Stimme widerspiegeln.

Es ist daher kein Wunder, dass so viele Organisationen auf den LLM-gestützten Bot-Zug aufspringen. Abgesehen davon, dass sie lediglich versuchen, mit den anderen Schritt zu halten, gibt es jedoch viele gute Gründe und effektive Anwendungsfälle für die Implementierung von KI im Kundenservice und die Automatisierung des Supports mit Hilfe von LLMs:

• Skalieren Sie Ihren Support bei gleichzeitiger Senkung der Kosten pro Interaktion. Intelligente, LLM-gestützte Bots ermöglichen es Teams, mehr Support-Tickets zu bearbeiten und zu beantworten sowie unerwartete Service-Anstiege zu bewältigen, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen oder Budget- oder Personalressourcen zu belasten.
• Erstellen Sie einen Bot in Minuten. Durch die Verbindung Ihrer Wissensdatenbank mit einer vortrainierten generativen KI-Lösung wie Zendesk kann Ihr Bot sofort damit beginnen, Kund:innen natürlich und konversationell zu helfen, wobei wenig bis gar kein technisches Training erforderlich ist.
• Bieten Sie Kund:innen 24/7-Support. Bots müssen nicht schlafen, essen oder Urlaub nehmen. Sie können rund um die Uhr Kundenbetreuung und sofortige Lösungen für Anfragen wie die Überprüfung des Auftragsstatus, die Anforderung von Transaktionsinformationen oder die Änderung eines Passworts bieten. Autonome Bots wie KI-Agenten können sogar komplexere Interaktionen von Anfang bis Ende lösen.
• Bieten Sie mehrsprachigen Support. LLM-basierte Bots können den Inhalt Ihrer Wissensdatenbank sofort übersetzen und mit muttersprachlicher Kompetenz kommunizieren, wodurch sie den gleichen Kundenservice in allen Interaktionen bieten – unabhängig von der bevorzugten Sprache Ihrer Kund:innen. Sie tun dies, ohne FAQ-Seiten zu durchsuchen oder unzusammenhängende, verwirrende Dialoge zu produzieren, wie es ein Chatbot der früheren Generation tun könnte.
• Machen Sie die Arbeit Ihrer menschlichen Agenten einfacher (und lohnender). Automatisierung hebt die Rolle Ihrer menschlichen Support-Agenten zu KI-Managern und -Redakteuren. Ohne alltägliche Aufgaben haben sie mehr Zeit und Kapazität, um Aufgaben zu erledigen, die Empathie, kreative Problemlösung und verantwortungsvolles Management erfordern. Dies reduziert die Mitarbeiterfluktuation, schafft Raum für Weiterqualifizierung und ermöglicht lohnendere Karrieren.

Obwohl dies keine vollständige Liste der LLM-Anwendungsfälle ist, sind dies die häufigsten und lohnendsten Wege, wie KI und Automatisierung implementiert werden können.

Wie werden LLMs trainiert?

Large Language Models können Milliarden von Parametern mit Knoten, Schichten, Gewichtungen und Verzerrungen haben, die ein Modell bilden. Mithilfe eines umfangreichen Datensatzes verwenden LLMs selbstlernende Techniken, um das nächste Token in einer Sequenz vorherzusagen. Wenn die Vorhersage falsch ist, passt das Modell den Parameter an, bis das Token korrekt ist.

Es gibt zwei gängige Lernmodelle:

• Zero-Shot Learning: Basis-LLMs reagieren auf Anfragen ohne spezifische Beispiele. Diese Art des Lernens führt typischerweise zu unterschiedlicher Antwortgenauigkeit.
• Few-Shot Learning: LLMs erhalten einige wenige Beispiele, die es ihnen ermöglichen, ihre Antworten in spezifischen Situationen basierend auf neuen Daten zu verbessern.

Ausgebaute LLMs können angepasst werden, um mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Diese Art des adaptiven Lernens, bekannt als Fine-tuning, ist eine Erweiterung des Few-Shot Learnings, die während der gesamten Nutzung des Modells fortgesetzt wird.

Die Zukunft der Large Language Models

Auch wenn es nicht den gleichen Klang wie LLMs hat, erwarten wir, dass „angemessen große“ Sprachmodelle das aktuelle Modell in den kommenden Jahren überholen werden. Mit generativer KI können diese LLM Sprachmodelle auf Dutzenden von Milliarden von Parametern anstatt auf Hunderten von Milliarden laufen. Mittlere und kleine Sprachmodelle werden günstiger zu betreiben sein, was es einfacher macht, die Vorteile der CX-Automatisierung zu sehen und zu nutzen.

Mit Blick auf die Zukunft erwarten wir außerdem:

• Die Vertikalisierung von Sprachmodellen aufgrund von Spezialisierung
• Branchenspezifisches Training zur Steigerung der Genauigkeit und Effizienz von Bots
• Audiovisuelles Training zur Beschleunigung der Modellentwicklung
• Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Assistenten, einschließlich Alexa und Siri

LLMs entwickeln sich ständig in Größe und Fähigkeit weiter, daher ist es für Teams, die diese Technologie nutzen, entscheidend, ihre aktuellen und zukünftigen Fähigkeiten zu verstehen.

Häufig gestellte Fragen

Erstellen Sie Ihren eigenen LLM-basierten Bot in Minuten

Large Language Models und KI-Chatbots sind kompliziert in der Anwendung, aber mit Zendesk-KI machen wir es einfach. Unsere Lösung ist auf Large Language Models und über 18 Millionen echten Kundenserviceinteraktionen vortrainiert. Dadurch versteht sie automatisch die Bedürfnisse der Kund:innen und ist schnell einzurichten, ohne technisches Fachwissen.

Mit Zendesk-KI sind Sie von Tag eins an startklar. Da die technische Hürde für die Automatisierung niedriger ist als je zuvor, kann jeder mit dieser hochmodernen Technologie beginnen, bis zu 80 Prozent der Interaktionen zu automatisieren.

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