Large Language Model (LLM) | Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model (LLM) ist eine Klasse von KI-Modellen, die natürliche Sprache (Text) in großem Umfang versteht und neue Texte erzeugen kann. Für KMU ist ein LLM vor allem ein „Sprach-Interface“ zu Wissen und Daten: Es kann E-Mails formulieren, Dokumente zusammenfassen, Analysen erklären oder Fragen zu Berichten beantworten – ohne dass Sie dafür ein Data-Science-Team aufbauen müssen.

Was bedeutet „Large Language Model (LLM)“?

„Large“ steht für sehr viele Modellparameter und sehr große Trainingsdatenmengen (z. B. Webseiten, Bücher, Code). „Language Model“ bedeutet: Das Modell berechnet Wahrscheinlichkeiten dafür, welches Wort/Token als Nächstes kommt. Dadurch kann es Texte fortsetzen, umformulieren, übersetzen oder Inhalte strukturieren. Bekannte Anwendungen sind ChatGPT und andere Systeme der Generative KI (Generative AI).

Wie funktioniert ein LLM – vereinfacht in 5 Schritten

• Tokenisierung: Text wird in kleine Einheiten zerlegt (siehe Token (Tokens) & Tokenisierung (Tokenization)).
• Kontext lesen: Das Modell verarbeitet Ihre Eingabe innerhalb eines begrenzten Kontextfenster (Context Window).
• Vorhersage: Auf Basis gelernter Muster berechnet es das wahrscheinlichste nächste Token (Architektur oft: Transformer-Architektur (Transformer Architecture) mit Attention-Mechanismus (Self-Attention)).
• Sampling: Parameter wie Temperature & Sampling (Temperatur & Sampling) steuern, ob Antworten eher kreativ oder eher deterministisch sind.
• Ausgabe: Tokens werden zu Text zusammengesetzt; optional als strukturierte Daten via Structured Outputs (JSON Schema) / JSON Mode (Strict JSON Output).

Wofür können KMU ein LLM in Daten & Analytics nutzen?

• BI & Reporting „übersetzen“: Fragen wie „Warum ist der Umsatz in Region Süd gefallen?“ lassen sich als erklärende Zusammenfassung aus Kennzahlen, Kommentaren und Report-Screens beantworten.
• Self-Service Analyse ohne SQL: In Kombination mit Text-to-SQL kann ein LLM Abfragen formulieren und Ergebnisse in Klartext erklären (mit Freigabe-/Kontrollschritt).
• Wissenssuche im Unternehmen: Mit RAG (Retrieval-Augmented Generation), Embeddings und einer Vektordatenbank (Vector Database) können interne Dokumente (Handbücher, SOPs, Angebote) semantisch durchsucht und mit Quellen zusammengefasst werden.
• Automatisierung: Über Function Calling / Tool Use und Tools wie n8n lassen sich Workflows bauen (z. B. Ticket klassifizieren, Antwortentwurf erstellen, CRM aktualisieren).

Grenzen & Risiken (wichtig für Entscheidungen)

• Halluzinationen: LLMs können plausibel klingende, aber falsche Aussagen erzeugen (siehe Halluzinationen (Hallucinations)). Für Zahlen/Compliance sollten Sie mit Quellen, Freigaben und Tests arbeiten.
• Datenschutz & Compliance: Prüfen Sie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI, Auftragsverarbeitung, Datenaufbewahrung und ggf. Anforderungen aus EU AI Act.
• Kontext- und Kostenlimits: Lange Dokumente sprengen das Kontextfenster; außerdem entstehen Kosten pro Token (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)).

Praxis-Tipp für Geschäftsführer

Starten Sie mit einem klaren Use Case (z. B. „Monatsreport erklären“), definieren Sie gewünschte Ausgabeformate (z. B. Bulletpoints + KPIs als JSON), und führen Sie eine einfache Qualitätssicherung ein (Stichproben, Quellenpflicht, Freigabe). Für verlässliche Antworten in Unternehmenskontext ist ein LLM meist am stärksten, wenn es über RAG (Retrieval-Augmented Generation) auf Ihre geprüften Daten und Dokumente „gegroundet“ wird.