Was ist ein Large Language Model?

Was ist ein Large Language Model?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-basiertes Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wird, um sprachliche Muster zu erkennen und neue, sinnvolle Texte zu generieren. Es analysiert und versteht natürliche Sprache und kann auf dieser Basis eigenständig schreiben, zusammenfassen, übersetzen oder Fragen beantworten. Die zugrunde liegende Transformer-Architektur ermöglicht es dem Modell, auch komplexe Zusammenhänge im Textkontext zu erfassen. 

LLMs „lernen“ Sprache, indem sie aus unvollständigen Sätzen die fehlenden Wörter vorhersagen. So entwickeln sie ein statistisches Sprachverständnis, ganz ohne manuell vorbereitete oder speziell markierte Trainingsdaten. Neuere Modelle gehen inzwischen über reine Textverarbeitung hinaus: Sie sind in der Lage, logisch zu argumentieren, strategische Überlegungen anzustellen oder bei der Entwicklung komplexer Konzepte zu unterstützen – etwa bei der Planung, Entscheidungsfindung oder Ideengenerierung im unternehmerischen Kontext. 

Unternehmen nutzen LLMs, um Wissen aus unstrukturierten Quellen wie E-Mails, PDF- und Word-Dateien, Verträgen oder Rechnungen zugänglich zu machen. So können Informationen gezielt analysiert und abteilungsübergreifend bereitgestellt werden – ein wertvoller Baustein im modernen Knowledge Management. 

Hintergrund und Kontext

Die Idee, Sprache maschinell zu verarbeiten, gibt es seit Jahrzehnten. Doch erst mit der Transformer-Architektur (2017) begann der rasante Aufstieg von Large Language Models. Modelle wie BERT, GPT-2, GPT-3 und zuletzt GPT-4 machten deutlich, wie leistungsfähig KI beim Textverständnis sein kann. Mit dem frei nutzbaren ChatGPT (Ende 2022) wurde diese Technologie erstmals einem breiten Publikum zugänglich. 

Heute arbeiten Unternehmen wie OpenAI, Google und Meta an immer besseren Modellen, unterstützt durch besonders leistungsfähige Rechensysteme, die für KI-Anwendungen entwickelt wurden. Für Unternehmen wird der Einstieg zunehmend einfacher: Dank offener Schnittstellen und vortrainierter Modelle können sie LLMs heute auch ohne eigene KI-Abteilung effektiv nutzen, etwa über Partnerlösungen oder eingebettet in bestehende Software. 

Wie funktionieren Large Language Models?

Large Language Models nutzen modernste Verfahren des maschinellen Lernens, um Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen. Im Kern sind es künstliche neuronale Netze mit teils hunderten Milliarden justierbaren Parametern. Ihre Funktionsweise lässt sich vereinfacht so beschreiben:

• Transformer-Architektur: Sie ermöglicht es, ganze Sätze gleichzeitig zu analysieren und so auch komplexe Zusammenhänge zu erkennen. 
• Training auf Massentexten: LLMs lernen Sprachmuster, indem sie große Textmengen durchforsten – z. B. Bücher, Webseiten oder Chats. Daraus entwickeln sie ein statistisches Sprachverständnis. 
• Wort-für-Wort-Vorhersage: Im Betrieb sagen sie auf Basis eines Prompts das nächste wahrscheinliche Wort voraus und erzeugen so flüssige Texte. 
• Anpassung durch Fine-Tuning oder Prompts: Bestehende Modelle lassen sich für bestimmte Aufgaben weitertrainieren oder gezielt steuern, z. B. durch klare Anweisungen im Eingabetext. 
• Wissensanbindung: Moderne LLMs lassen sich mit firmeneigenem Wissen verknüpfen, indem sie strukturierte oder unstrukturierte Datenquellen einbeziehen. So liefern sie präzisere und kontextbezogene Antworten. 

Anwendungsbeispiele

INFORM integriert LLMs in seine Softwarelösungen, um Anwendern eine einfache, natürliche Interaktion zu ermöglichen, beispielsweise durch sprachgesteuerte digitale Assistenten und Copiloten. Generell halten Large Language Models zunehmend in vielen Branchen Einzug und werden bereits in zahlreichen Anwendungsfeldern praktisch genutzt.

Einige Beispiele sind: 

1. Kundenservice in der Logistik 

INFORM setzt LLMs in der Fahrzeuglogistik ein, um eingehende Transportanfragen per E-Mail automatisiert zu analysieren und zu beantworten. Das System versteht selbst unvollständige Informationen wie z. B. Identifikationsnummern, ergänzt fehlende Daten und schlägt direkt eine Antwort vor – effizient, schnell und entlastend für das Team. 

2. Softwareentwicklung und Programmierung 

LLM-basierte Tools wie GitHub Copilot helfen Entwicklern dabei, viele manuelle Routineaufgaben zu automatisieren. Zum Beispiel generieren sie automatisch Testfälle, etwa um Funktionen verschieden zu prüfen (z. B. Eingaben, Fehlerszenarien oder spezielle Randfälle), schreiben einfachen Code aus kurzen Beschreibungen und machen Vorschläge für Lösungen bei typischen Problemen wie Datenformaten oder Schnittstellen. Das spart Zeit – und macht Entwicklungsprozesse deutlich effizienter. Als Konsequenz verändert sich das Berufsbild: Entwickler:innen übernehmen zunehmend die Rolle von Steuernden, die KI-generierten Code überprüfen, anpassen und integrieren. 

3. Wissensmanagement und interne Suchsysteme
LLMs erleichtern den Zugang zu internem Wissen, indem sie Mitarbeitenden Antworten auf Fragen wie „Wie beantrage ich eine Reisekostenabrechnung?“ direkt aus Richtlinien oder Handbüchern liefern, ganz ohne lange Suche. Dasselbe Prinzip lässt sich auch extern nutzen: Auf unserer Homepage hilft ein KI-Assistent Website-Besuchern dabei, schnell Antworten rund um INFORM zu finden, ohne sich durch Menüs klicken zu müssen. 

Vorteile und Nachteile von Large Language Models

Vorteile

Ein großer Vorteil von Large Language Models ist ihre Fähigkeit, komplexe Systeme über ganz natürliche Sprache zugänglich zu machen. Statt komplizierte Bedienmasken zu nutzen, können Nutzer einfach fragen – das macht Anwendungen intuitiver und reduziert Schulungsaufwand. Gleichzeitig lassen sich wiederkehrende Aufgaben automatisieren, was Zeit spart und die Effizienz steigert. Auch ihre Flexibilität ist bemerkenswert: LLMs können in verschiedensten Bereichen eingesetzt werden – vom Kundenservice über internes Wissensmanagement bis zur Textgenerierung. Darüber hinaus sind sie sehr skalierbar: Ein einmal trainiertes Modell kann Wissen aus tausenden Dokumenten auf Abruf bereitstellen.

Nachteile

Gleichzeitig gibt es Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. So liefern LLMs nicht immer verlässliche Ergebnisse – sie können plausible, aber faktisch falsche Inhalte generieren („halluzinieren“). Auch ihre Entscheidungswege sind nicht immer nachvollziehbar, was insbesondere in sensiblen Bereichen problematisch sein kann. Hinzu kommen hohe Anforderungen an Rechenleistung und Energieverbrauch, vor allem beim Training großer Modelle. Und nicht zuletzt stellen Datenschutz und der Umgang mit sensiblen Informationen eine Herausforderung dar – insbesondere, wenn externe Cloud-Dienste eingebunden sind.

FAQ zu Large Language Models

Was unterscheidet ein LLM von herkömmlicher Software?

Im Gegensatz zu regelbasierten Programmen lernen LLMs aus umfangreichen Textdaten und generieren Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Sie sind nicht fest programmiert, sondern adaptiv und kontextsensitiv.

Warum können LLMs falsche Informationen liefern?

LLMs können sogenannte „Halluzinationen“ erzeugen – plausible, aber faktisch falsche Aussagen. Dies liegt daran, dass ihre Antworten auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basieren und die Modelle nicht über ein echtes Verständnis der Welt verfügen.

Wie aktuell ist das Wissen eines LLMs?

Das Wissen eines LLMs entspricht dem Stand seiner Trainingsdaten. Ohne Anbindung an aktuelle Datenquellen kann es veraltete Informationen liefern.

Können LLMs vertrauliche Unternehmensdaten nutzen?

Standardmäßig nicht. Um LLMs mit unternehmensspezifischem Wissen zu versorgen, müssen sie gezielt mit entsprechenden Daten trainiert oder durch sichere Schnittstellen angebunden werden.

Wie kann man die Qualität der LLM-Ausgaben verbessern?

Durch präzise formulierte Eingaben (Prompts) und gegebenenfalls durch Fine-Tuning mit spezifischen Daten lässt sich die Relevanz und Genauigkeit der Ausgaben erhöhen.

Welche Risiken bestehen beim Einsatz von LLMs im Unternehmen?

Neben der Möglichkeit von Fehlinformationen bestehen Risiken in Bezug auf Datenschutz, Urheberrechte und ethische Fragestellungen. Eine sorgfältige Implementierung und Überwachung sind daher essenziell.

Wie lassen sich LLMs in bestehende Systeme integrieren?

Viele LLMs bieten APIs zur Integration. Zudem gibt es spezialisierte Plattformen und Tools, die die Einbindung in Unternehmensprozesse erleichtern.

Fazit

Large Language Models markieren einen Meilenstein der KI – sie ermöglichen eine intuitive Interaktion mit Maschinen in Alltagssprache. Für Unternehmen eröffnen sie neue Chancen: von effizienterer Kommunikation über automatisierte Analysen bis hin zu Assistenzsystemen. Ihr Einsatz erfordert jedoch Verantwortungsbewusstsein, um Risiken wie Fehlinformationen zu vermeiden. Richtig angewandt steigern LLMs die Produktivität und entlasten Mitarbeitende.