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Large Language Model (LLM)

KI-Modell, das Texte versteht und generiert.
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Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das natürliche Sprache (Text) statistisch „versteht“ und neue Texte generiert, indem es das wahrscheinlich nächste Wort (Token) auf Basis großer Trainingsdaten vorhersagt. Dadurch kann es z. B. Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Code schreiben oder Inhalte umformulieren – oft in sehr natürlicher Sprache.

Was bedeutet Large Language Model (LLM)?

„Large“ steht für die Größe des Modells (viele Parameter) und der Trainingsdaten. „Language Model“ bedeutet: Das System modelliert Sprache, indem es Muster, Strukturen und Zusammenhänge lernt. Ein LLM ist also ein besonders leistungsfähiges Sprachmodell, das mit sehr vielen Beispielen trainiert wurde und deshalb vielseitig einsetzbar ist – etwa in Chatbots wie ChatGPT, in Suchfunktionen oder in Automationen.

Wie funktioniert ein LLM?

LLMs basieren meist auf Transformer-Architekturen. Vereinfacht läuft der Prozess so ab:

  • 1) Training auf großen Textmengen: Das Modell sieht Milliarden Textstellen und lernt, welche Token typischerweise aufeinander folgen.
  • 2) Tokenisierung: Text wird in kleinere Einheiten (Tokens) zerlegt, die das Modell verarbeitet.
  • 3) Kontextverarbeitung: Über „Attention“ gewichtet das Modell, welche Teile des bisherigen Textes für die nächste Vorhersage wichtig sind.
  • 4) Generierung: Es berechnet Wahrscheinlichkeiten für das nächste Token und erzeugt daraus eine Antwort (deterministisch oder kreativer über Sampling).
  • 5) Feintuning & Alignment: Viele Systeme werden zusätzlich auf bestimmte Aufgaben oder gewünschtes Verhalten optimiert (z. B. hilfreiche, sichere Antworten).

Wofür nutzt man LLMs in der Praxis?

LLMs sind besonders wertvoll, wenn Sprache der zentrale „Eingang“ oder „Ausgang“ ist. Typische Use Cases:

  • Customer Support: FAQ-Antworten, Ticket-Zusammenfassungen, Entwürfe für E-Mails.
  • Content & SEO: Gliederungen, Textvarianten, Meta Descriptions, Zusammenfassungen – mit menschlicher Qualitätskontrolle.
  • Programmierung: Code-Beispiele, Debugging-Hinweise, Dokumentation.
  • Wissensarbeit: Meeting-Notizen strukturieren, Informationen extrahieren, Texte übersetzen.
  • Automation (z. B. n8n): LLMs können eingehende Texte klassifizieren (Intent, Stimmung), Daten aus Freitext ziehen (z. B. Name, Firma, Anliegen) und daraus nächste Schritte in Workflows auslösen.

In fortgeschrittenen Setups werden LLMs auch als „Gehirn“ für AI Agents (KI-Agenten) genutzt, die Ziele verfolgen, Tools aufrufen und mehrstufige Aufgaben erledigen (z. B. Recherche → Zusammenfassung → E-Mail-Entwurf → CRM-Update).

Warum sind LLMs wichtig – und wo liegen Grenzen?

LLMs senken die Hürde für produktive Textarbeit und machen Wissen, Prozesse und Software „per Sprache“ zugänglich. Gleichzeitig sind sie keine klassischen Fakten-Datenbanken: Sie können plausibel klingende Fehler erzeugen (Halluzinationen), sind abhängig vom Kontextfenster und reagieren sensibel auf Prompting. Für verlässliche Ergebnisse kombiniert man LLMs oft mit externen Datenquellen (z. B. Dokumente, Datenbanken) und klaren Prüfmechanismen.

Was kostet ein LLM?

Die Kosten hängen davon ab, ob du ein Modell über eine API nutzt (Abrechnung meist nach Tokens), ein Modell lokal betreibst (Hardware/GPU-Kosten) oder Enterprise-Lösungen einsetzt (Sicherheit, SLAs, Governance). In Automationen sind die Haupttreiber: Anzahl der Anfragen, Länge von Eingabe/Antwort und ob zusätzliche Schritte wie Datenabruf oder Agenten-Workflows genutzt werden.