LLM (Large Language Model)

Ein LLM (Large Language Model) ist ein maschinelles Lernmodell, das entwickelt wurde, um natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. LLMs werden mit riesigen Datenmengen und Deep-Learning-Techniken trainiert und können so die Bedeutung und den Kontext von Wörtern erfassen. Dies macht LLMs zu einer Schlüsselkomponente generativer KI-Tools, die es Chatbots ermöglichen, mit Benutzern zu interagieren, und Textgeneratoren beim Schreiben und Zusammenfassen zu unterstützen.

Definition eines LLM

LLMs sind Modelle für maschinelles Lernen, die Deep-Learning-Techniken und riesige Mengen an Trainingsdaten nutzen, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dank ihrer Fähigkeit, die Bedeutung und den Kontext von Wörtern und Sätzen zu erfassen, eignen sich LLMs hervorragend für Aufgaben wie Textgenerierung, Sprachübersetzung und Inhaltszusammenfassung.

Was ist ein LLM?

Ein großes Sprachmodell ist eine Art Basismodell, das anhand riesiger Datenmengen trainiert wird, um die menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Es funktioniert, indem es eine Eingabeaufforderung oder Frage empfängt und dann mithilfe neuronaler Netze wiederholt das nächste logische Wort vorhersagt, wodurch eine sinnvolle Ausgabe generiert wird. Dazu stützen sich LLMs auf Petabytes an Daten und bestehen in der Regel aus mindestens einer Milliarde Parametern. Mehr Parameter bedeuten in der Regel, dass ein Modell ein komplexeres und detaillierteres Verständnis der Sprache hat.

Große Sprachmodelle basieren auf neuronalen netzwerkbasierten Transformer-Architekturen, um die Beziehungen zwischen Wörtern in Sätzen zu verstehen. Transformer verwenden Encoder zur Verarbeitung von Eingabesequenzen und Decoder zur Verarbeitung von Ausgabesequenzen, die beide Schichten innerhalb ihres neuronalen Netzwerks sind.

Warum sind LLM wichtig?

Die heutigen LLMs sind das Ergebnis jahrelanger Innovationen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und künstlichen Intelligenz und sind über Schnittstellen wie ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google zugänglich. Sie bilden die Grundlage für generative KI-Tools und die Automatisierung sprachbezogener Aufgaben und revolutionieren die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kreativ sind.

Wie funktionieren LLM?

LLMs funktionieren, indem sie (1) eine Eingabe wie einen Befehl oder eine Anfrage empfangen, (2) das aus umfangreichen Trainingsdaten gewonnene Wissen anwenden und dann (3) neuronale Netze verwenden, um kontextbezogene Ausgaben genau vorherzusagen und zu generieren.

1. Sammeln großer Datenmengen

LLMs müssen zunächst mit Petabytes an Textdaten trainiert werden. In der Regel handelt es sich dabei um unstrukturierte Daten, die aus dem Internet gesammelt und mit minimaler Bereinigung oder Kennzeichnung verwendet werden. Der Datensatz kann Wikipedia-Seiten, Bücher, Social-Media-Threads und Nachrichtenartikel umfassen – insgesamt Billionen von Wörtern, die als Beispiele für Grammatik, Rechtschreibung und Semantik dienen.

2. Training der Sprachmodelle

Dann folgt der eigentliche Trainingsprozess, bei dem das Modell lernt, das nächste Wort in einem Satz auf der Grundlage des durch die vorangehenden Wörter bereitgestellten Kontexts vorherzusagen.

Beim Training weist die Transformer-Modellarchitektur einer Reihe von Wörtern, die tokenisiert wurden, d. h. in kleinere Zeichenfolgen zerlegt und mit einer numerischen Darstellung versehen wurden, einen Wahrscheinlichkeitswert zu. Dadurch werden bestimmte Zeichen, Wörter und Phrasen gewichtet, was dem LLM hilft, Beziehungen zwischen bestimmten Wörtern oder Konzepten zu erkennen und insgesamt den Sinn der übergeordneten Botschaft zu verstehen. 

Das Training erfolgt durch unüberwachtes Lernen, bei dem das Modell anhand seiner Trainingsdaten selbstständig die Regeln und Strukturen einer bestimmten Sprache erlernt. Mit der Zeit wird es immer besser darin, die Muster und Beziehungen innerhalb der Daten selbstständig zu erkennen.

Man muss [LLMs] nicht beibringen, wie sie das Problem lösen sollen. Man muss ihnen lediglich genügend Beispiele für richtige und falsche Antworten zeigen, und das Modell lernt es in der Regel.

3. Generieren von Modellausgaben

Schließlich erreicht das LLM einen Punkt, an dem es die ihm von einem Benutzer gegebene Anweisung oder Anfrage verstehen und eine kohärente und kontextbezogene Antwort generieren kann – eine Fähigkeit, die für eine Vielzahl von Textgenerierungsaufgaben genutzt werden kann.

Arten von LLMs

Es gibt viele verschiedene Arten von großen Sprachmodellen, von denen jedes seine eigenen Fähigkeiten hat, die es für bestimmte Anwendungen ideal machen.

Zero-Shot-Lernmodell

Zero-Shot-Lernmodelle sind in der Lage, Aufgaben zu verstehen und auszuführen, denen sie noch nie zuvor begegnet sind. Sie benötigen keine spezifischen Beispiele oder Schulungen für jede neue Aufgabe. Stattdessen wenden sie ihr allgemeines Sprachverständnis an, um Dinge sofort zu verstehen. VideoPoet ist ein Beispiel für ein Zero-Shot-Lernmodell.

Feinabgestimmtes Modell

Fein abgestimmte Modelle sind im Wesentlichen Zero-Shot-Lernmodelle, die mit zusätzlichen, domänenspezifischen Daten trainiert wurden, damit sie eine bestimmte Aufgabe besser ausführen können oder über mehr Wissen zu einem bestimmten Thema verfügen. Die Feinabstimmung ist ein überwachter Lernprozess, was bedeutet, dass ein Datensatz mit gekennzeichneten Beispielen erforderlich ist, damit das Modell das Konzept genauer identifizieren kann. 

Multimodales Modell

Multimodale Modelle können mithilfe komplexer Algorithmen und neuronaler Netze nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos und sogar Audio verarbeiten.

Sprachrepräsentationsmodell

Sprachrepräsentationsmodelle sind darauf spezialisiert, Sequenzdaten Repräsentationen zuzuweisen, damit Maschinen den Kontext von Wörtern oder Zeichen in einem Satz verstehen können. Diese Modelle werden häufig für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet, beispielsweise die Sprachmodelle BERT und RoBERTa.

Anwendungen für LLMs

Große Sprachmodelle sind in einem breiten Spektrum von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen einsetzbar. Im Folgenden sind einige der gängigsten Anwendungen dieser Technologie aufgeführt.

Textgenerierung

LLMs können Texte zu praktisch jedem Thema generieren, sei es eine Bildunterschrift, ein Blogbeitrag oder ein Krimi. Darüber hinaus eignen sich diese Modelle auch gut für das, was als "Stilübertragung" bezeichnet, d. h. sie können bestimmte Sprachen und Stimmungen imitieren – so könnte man beispielsweise ein Kochrezept für eine Pizza im Stil von James Bond erstellen.

Code-Generierung

LLMs können ein nützliches Werkzeug sein, um Entwicklern beim Schreiben von Code zu helfen, Fehler in bestehendem Code zu finden und sogar zwischen verschiedenen Programmiersprachen zu übersetzen. Sie können auch Fragen zum Thema Codierung in einfacher Sprache beantworten. 

Inhaltssuche und -zusammenfassung

LLMs sind hervorragend geeignet, um wichtige Informationen aus langen Dokumenten zusammenzufassen und abzurufen. Ein Anwalt kann beispielsweise ein LLM verwenden, um Verträge zusammenzufassen oder wichtige Informationen aus Tausenden von Seiten mit Beweismaterial im Rahmen eines Beweisverfahrens zu extrahieren.

Konversations-KI

LLMs ermöglichen es KI-Assistenten, Gespräche mit Benutzern auf eine Weise zu führen, die natürlicher und flüssiger ist als bei älteren Generationen von Chatbots. Durch Feinabstimmung können sie auch auf ein bestimmtes Unternehmen oder einen bestimmten Zweck zugeschnitten werden, sei es Kundensupport oder finanzielle Unterstützung.

Sprachübersetzung

LLMs sind gut darin, schnelle und genaue Sprachübersetzungen für jede Art von Text zu liefern. Ein Modell kann auch auf ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte geografische Region abgestimmt werden, sodass es nicht nur die wörtliche Bedeutung in seinen Übersetzungen vermittelt, sondern auch Fachjargon, Slang und kulturelle Nuancen.

Vorteile der LLMs

Große Sprachmodelle sind dank ihrer vielen Vorteile zu einem der heißesten Bereiche in der Technologie geworden.

LLMs sind vielseitig und anpassbar

LLMs sind wahrscheinlich am besten für ihre Vielseitigkeit bekannt. Sie können alle Arten von Aufgaben ausführen, vom Verfassen von Geschäftsvorschlägen bis zur Übersetzung ganzer Dokumente. Ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, stellt auch sicher, dass sie für bestimmte Anwendungen und Branchen fein abgestimmt und angepasst werden können. Insgesamt bedeutet diese Anpassungsfähigkeit, dass jede Organisation oder Einzelperson diese Modelle nutzen und an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen kann.

LLMs können zeitaufwändige Aufgaben verkürzen

In der Regel generieren LLMs Echtzeit-Antworten und erledigen Aufgaben, für die Menschen normalerweise Stunden, Tage oder Wochen benötigen würden, in Sekundenschnelle.

Diese Modelle können Hunderte von Seiten mit Dokumenten oder umfangreiche Datensätze durchforsten und automatisch wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnen. Sie können 100 individuell einzigartige Marketing-E-Mails als Antwort auf eine einzeilige Eingabe verfassen. Das Ergebnis ist, dass LLMs routinemäßige, zeitaufwändige Aufgaben automatisieren können, sodass Menschen mehr Zeit für komplexere und strategischere Aufgaben haben.

LLMs werden ständig verbessert

LLMs können kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln, wenn sie mit neuen Daten gefüttert werden. Wenn Sprachmodelle auf neue Informationen stoßen, sind sie in der Lage, ihr Verständnis für sich verändernde Umstände und sprachliche Verschiebungen dynamisch zu verfeinern und so ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

LLMs haben scheinbar unendliche Anwendungsmöglichkeiten

Da sie so vielseitig sind und sich ständig verbessern können, scheinen LLMs unendliche Anwendungsmöglichkeiten zu haben. Vom Schreiben von Songtexten bis hin zur Unterstützung bei der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten werden LLMs auf vielfältige Weise eingesetzt. Und mit der Weiterentwicklung der Technologie werden die Grenzen dessen, was diese Modelle leisten können, ständig erweitert, was innovative Lösungen in allen Bereichen des Lebens verspricht.

Herausforderungen großer Sprachmodelle

Trotz alledem sind LLMs sicherlich nicht perfekt. Wie jede Technologie bringen sie eine Reihe von Herausforderungen und Nachteilen mit sich.

LLMs können ungenaue Antworten generieren

LLMs haben oft Schwierigkeiten mit gesundem Menschenverstand, logischem Denken und Genauigkeit, was dazu führen kann, dass sie unbeabsichtigt falsche oder irreführende Antworten generieren – ein Phänomen, das als KI-Halluzination bekannt ist. Noch beunruhigender ist vielleicht, dass es nicht immer offensichtlich ist, wenn ein Modell etwas falsch macht. Aufgrund ihrer Beschaffenheit verpacken LLMs Informationen in eloquente, grammatikalisch korrekte Aussagen, sodass es leicht fällt, ihre Ergebnisse als Wahrheit zu akzeptieren. Es ist jedoch wichtig, sich vor Augen zu halten, dass Sprachmodelle nichts anderes sind als hochentwickelte Engines zur Vorhersage des nächsten Wortes.

Sie versuchen, statistisch gesehen vorherzusagen, welches Wort oder welches Token am korrektesten ist. Sie kommen vielleicht zu einem Ergebnis, das plausibel klingt, aber nicht der Wahrheit entspricht.

LLMs neigen zu Voreingenommenheit

Wenn ein LLM mit Trainingsdaten gefüttert wird, übernimmt es alle in diesen Daten vorhandenen Voreingenommenheiten, was zu voreingenommenen Ergebnissen führt, die für die Menschen, die sie nutzen, weitreichende Konsequenzen haben können. Schließlich spiegeln Daten oft die Vorurteile wider, die wir in der Welt sehen, und enthalten häufig verzerrte und unvollständige Darstellungen von Menschen und ihren Erfahrungen. Wenn also ein Modell auf dieser Grundlage erstellt wird, wird es diese Unvollkommenheiten unweigerlich widerspiegeln und sogar noch verstärken. Dies könnte im besten Fall zu beleidigenden oder ungenauen Ergebnissen und im schlimmsten Fall zu Vorfällen automatisierter Diskriminierung durch KI führen.

LLMs werfen Fragen zu Plagiaten auf

Einige Unternehmen verwenden urheberrechtlich geschütztes Material für Trainingsdaten, dessen Rechtmäßigkeit derzeit diskutiert wird, da sie auf Bundesebene nicht vollständig geklärt ist. Dies hat eine größere Debatte – und sogar einige Gerichtsverfahren – unter Nachrichtenagenturen, Autoren und verschiedenen anderen Kreativen ausgelöst, die befürchten, dass diese Modelle Antworten generieren, die ihren Werken ähneln oder diese sogar vollständig kopieren, was ethische und rechtliche Bedenken hinsichtlich des Gleichgewichts zwischen geistigen Eigentumsrechten, Plagiaten und dem Stand der Fair-Use-Doktrin aufwirft. Unterdessen hat das US-amerikanische Copyright Office unmissverständlich erklärt, dass KI-generierte Werke nicht urheberrechtlich geschützt werden können.

Die Ergebnisse von LLMs sind nicht immer erklärbar

Die Lösung von Problemen wie KI-Halluzinationen, Voreingenommenheit und Plagiaten wird in Zukunft nicht einfach sein, da es sehr schwierig (wenn nicht sogar unmöglich) ist, genau herauszufinden, wie oder warum ein Sprachmodell eine bestimmte Antwort generiert hat. Dies gilt sogar für KI-Experten, die diese Algorithmen und die komplexen mathematischen Muster, nach denen sie funktionieren, besser verstehen als jeder andere.

Bei 100 Milliarden Parametern, die alle zusammenwirken und miteinander interagieren, ist es wirklich schwer zu sagen, welche Parameter zu einer bestimmten Antwort beitragen.

LLMs stehen vor regulatorischen Herausforderungen

Die Bundesgesetzgebung in Bezug auf die Verwendung großer Sprachmodelle in den Vereinigten Staaten und anderen Ländern befindet sich noch in der Entwicklung, was es schwierig macht, eine absolute Schlussfolgerung für Urheberrechts- und Datenschutzfälle zu ziehen. Aus diesem Grund variieren die Gesetze je nach Land, Bundesstaat oder Region und stützen sich bei Entscheidungen oft auf ähnliche Präzedenzfälle. Außerdem gibt es nur wenige staatliche Vorschriften für die Verwendung großer Sprachmodelle in Branchen mit hohem Risiko wie dem Gesundheitswesen oder dem Bildungswesen, was den Einsatz von KI in diesen Bereichen potenziell riskant macht.

LLMs tragen zu Umweltproblemen bei

Das Training von Deep-Learning-Modellen erfordert eine erhebliche Rechenleistung, was oft einen ziemlich großen CO2- und Wasser-Fußabdruck hinterlässt.

Eine Forschungsarbeit aus dem Jahr 2019 ergab, dass das Training eines einzigen Modells mehr als 626.000 Pfund Kohlendioxid emittieren kann – fast fünfmal so viel wie die Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos, einschließlich der Herstellung des Autos selbst. Eine Arbeit aus dem Jahr 2023 ergab, dass das Training des Sprachmodells GPT-3 die Datenzentren von Microsoft dazu zwang, täglich 700.000 Liter Frischwasser zu verbrauchen.

Natürlich hat sich künstliche Intelligenz auch im laufenden Kampf gegen den Klimawandel als nützliches Werkzeug erwiesen. Und es wird daran gearbeitet, den Wasser- und CO2-Fußabdruck von LLMs zu reduzieren. Aber die Dualität der Auswirkungen von KI auf unsere Welt zwingt Forscher, Unternehmen und Nutzer dazu, sich Gedanken darüber zu machen, wie diese Technologie in Zukunft eingesetzt werden soll.

Beispiele für große Sprachmodelle

Zu den bekanntesten großen Sprachmodellen, die heute verwendet werden, gehören die folgenden:

GPT-4

GPT-4 ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und die vierte Version der GPT-Modelle des Unternehmens darstellt. Das multimodale Modell unterstützt ChatGPT Plus, und GPT-4 Turbo unterstützt Microsoft Copilot. Sowohl GPT-4 als auch GPT-4 Turbo sind in der Lage, neuen Text zu generieren und Nutzerfragen zu beantworten, wobei GPT-4 Turbo zusätzlich auch Bilder analysieren kann. Das GPT-4o-Modell ermöglicht die Eingabe von Text, Bildern, Videos und Audio und kann neuen Text, Bilder und Audio ausgeben.

Claude

Claude, entwickelt von Anthropic, ist eine Familie großer Sprachmodelle, die aus Claude Opus, Claude Sonnet und Claude Haiku besteht. Es handelt sich um ein multimodales Modell, das auf Benutzerttexte reagieren, neue schriftliche Inhalte generieren oder bestimmte Bilder analysieren kann. Claude soll seine Mitbewerber in gängigen KI-Benchmarks übertreffen und zeichnet sich in Bereichen wie der Generierung nuancierter Inhalte und dem Chatten in nicht-englischen Sprachen aus. Claude Opus, Sonnet und Haiku sind als Modelloptionen für den Claude AI-Assistenten verfügbar.

Gemini

Gemini ist eine Familie großer multimodaler Modelle, die von Google AI entwickelt wurde und Gemini Ultra, Gemini Pro, Gemini Flash und Gemini Nano umfasst. Gemini-Modelle können Text, Bilder, Videos und Audio eingeben und interpretieren sowie neue Texte und Bilder generieren. Gemini Pro unterstützt den Gemini-Chatbot und kann über Gemini Advanced in Gmail, Docs und andere Apps integriert werden.

Llama 3

Llama 3 ist die dritte Generation der von Meta entwickelten großen Sprachmodelle Llama. Es handelt sich um ein Open-Source-Modell, das in den Parametergrößen 8B oder 70B verfügbar ist und Benutzern helfen soll, generative KI-Tools zu erstellen und damit zu experimentieren. Llama 3 ist textbasiert, Meta strebt jedoch an, es in Zukunft multimodal zu gestalten. Meta AI ist ein Tool, das Llama 3 verwendet und auf Benutzerfragen reagieren, neue Texte erstellen oder Bilder auf der Grundlage von Texteingaben generieren kann.

Stand: 22.12.2025