Large Language Model (LLM)
Was ist ein Large Language Model?
Ein Large Language Model (LLM) ist ein großes Sprachmodell, das auf Basis von neuronalen Netzen mit massiven Datenmengen trainiert wurde, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Es handelt sich um ein computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das statistische Wort- und Satzfolge-Beziehungen aus einer Vielzahl von Textdokumenten erlernt hat.
LLMs verwenden Deep-Learning-Techniken, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen.
Wofür werden Large Language Models verwendet?
Large Language Models werden für verschiedene Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt:
- Textgenerierung und Zusammenfassung
- Übersetzung zwischen Sprachen
- Beantwortung von Fragen und Chatbots
- Sentiment-Analyse und Textklassifikation
- Content-Erstellung für Marketing
- Programmcode-Generierung und -Optimierung
- Personalisierung von Inhalten
- Unterstützung bei Forschung und Innovation
LLMs werden nicht nur für menschliche Sprache verwendet, sondern auch für andere „Sprachen“ wie Programmcode oder Proteinsequenzen in der Biologie.
Warum ist Large Language Model wichtig?
Large Language Models revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Sie ermöglichen eine intuitivere Mensch-Computer-Interaktion, da sie Kontext, Nuancen und Absichten in Texten verstehen können.
LLMs können Wissen aus verschiedenen Quellen kombinieren, um komplexe Fragen zu beantworten und Probleme kreativ zu lösen. Im Marketing helfen sie bei der Erstellung personalisierter Inhalte und verbessern das Kundenengagement durch intelligente Chatbots.
LLMs steigern die Produktivität, indem sie Routineaufgaben automatisieren und Menschen mehr Zeit für strategische und kreative Tätigkeiten geben.
Wie werden Large Language Model entwickelt?
Die Entwicklung eines Large Language Models umfasst mehrere Schritte:
- Datensammlung: Sammlung großer Textmengen aus verschiedenen Quellen wie Wikipedia, Büchern und Websites
- Datenvorverarbeitung: Reinigung und Aufbereitung der Daten für das Training
- Modellauswahl: Auswahl einer geeigneten Architektur, meist basierend auf Transformer-Modellen
- Training: Vortraining des Modells mit unüberwachtem Lernen, wobei es lernt, Wortbedeutungen und Beziehungen zu verstehen
- Feinabstimmung: Optimierung des Modells für spezifische Aufgaben durch zusätzliches Training
- Evaluierung: Bewertung der Leistung anhand verschiedener Metriken
Für die Optimierung existierender LLMs stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, wie Parameter-effizientes Fine-Tuning, Prompt Engineering oder die Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Large Language Models?
Large Language Models stehen vor mehreren Herausforderungen:
- Halluzinationen: Generierung plausibler, aber falscher Informationen
- Rechenintensive Anforderungen: Hohe Kosten für Training und Betrieb
- Datenbeschränkungen: Begrenzte Aktualität des Wissens und Abhängigkeit von Trainingsdaten
- Mangel an Langzeitgedächtnis: Schwierigkeiten, Informationen über lange Konversationen hinweg zu behalten
- Probleme mit komplexem Denken: Schwächen bei logischen Schlussfolgerungen
- Bias und Stereotypisierung: Übernahme von Vorurteilen aus Trainingsdaten
- Datenschutzrisiken: Potenzielle Preisgabe sensibler Informationen
- Ethische Implikationen: Fragen zur verantwortungsvollen Nutzung von KI
Was sind die bekanntesten LLMs?
Zu den bekanntesten Large Language Models (LLMs) im Jahr 2025 zählen:
- GPT-4o/GPT-4.5: Das neueste Modell von OpenAI ist für seine fortschrittlichen Konversationsfähigkeiten und Multimodalität bekannt. Es kann sowohl Bilder als auch Audio verarbeiten und gilt als eines der leistungsstärksten proprietären Modelle.
- Claude 3.7 Sonett: Anthropics neuestes Modell zeichnet sich durch seinen „Extended Thinking Mode“ aus, der mehrere Denkansätze kombiniert und besonders bei Programmieraufgaben und Front-End-Webentwicklung überzeugt.
- Gemini 2.5: Googles multimodales Modell kann einen beeindruckenden Kontext von bis zu einer Million Tokens verarbeiten und eignet sich besonders für Bildungsanwendungen, die Text, Diagramme und Bilder kombinieren.
- LLaMA 3.3: Metas Open-Source-Modell mit 70 Milliarden Parametern bietet multimodale Fähigkeiten und einen Kontextfenster von 128.000 Tokens. Es überzeugt bei mehrsprachigem Dialog, Reasoning und Coding.
- Grok 3: Das von Elon Musks xAI entwickelte Modell wurde mit zehnmal mehr Rechenleistung als sein Vorgänger trainiert und bietet fortschrittliche Reasoning-Fähigkeiten sowie eine „DeepSearch“-Funktion.
- Mistral/Mixtral: Die Modelle von Mistral AI, besonders Mixtral 8x22B, nutzen einen „Mixture of Experts“-Ansatz und bieten trotz geringerem Rechenaufwand beeindruckende Leistungen bei Textverarbeitung und Programmierung.
- DeepSeek R-1: Ein auf Reasoning spezialisiertes Modell, das bei komplexen mathematischen und wissenschaftlichen Problemen hervorsticht.
- Qwen2.5-Max: Alibabas Modell wurde mit über 20 Billionen Tokens trainiert und überzeugt in verschiedenen Benchmarks, besonders bei Code-Generierung und automatisierter Prognose.
Welche Begriffe sind eng mit Large Language Model verknüpft?
- Transformer-Architektur
- Generative KI
- Natural Language Processing (NLP)
- Tokenisierung
- Embeddings
- Fine-Tuning
- Prompt Engineering
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Halluzinationen
- Multimodale Modelle
Ein Large Language Model, kurz LLM (englisch, vereinzelt übertragen großes Sprachmodell), ist ein Sprachmodell, das sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung auszeichnet. Es handelt sich um ein computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das statistische Wort- und Satzfolge-Beziehungen aus einer Vielzahl von Textdokumenten durch einen rechenintensiven Trainingsprozess erlernt hat. Für die mathematische Beschreibung siehe Sprachmodell.
Große Sprachmodelle erlangen diese Fähigkeiten durch die Verwendung gigantischer Datenmengen, um während des Trainings riesige Mengen von Parametern zu lernen. Dabei verbrauchen sie extrem viel Rechenressourcen. Große Sprachmodelle sind im weiteren Sinne künstliche neuronale Netze und werden (a priori) entweder durch selbstüberwachtes Lernen oder halbüberwachte Lernmethoden trainiert. Stand 2024 werden meistens Transformer als Netzwerkarchitektur gewählt.
Große Sprachmodelle arbeiten als selbstanpassende Sprachmodelle, die „verschiedene Aufgaben in natürlicher Sprache ausführen können, z. B. das Zusammenfassen, Übersetzen, Vorhersagen und Erstellen von Texten, indem sie einen Eingabetext nehmen und wiederholt das nächste Token oder Wort vorhersagen“. Bis 2020 bestand die einzige Möglichkeit, ein Modell an bestimmte Aufgaben anzupassen, in der Feinabstimmung. Größere Modelle, wie z. B. das inzwischen populäre GPT-3, wurden jedoch so konzipiert, dass sie mit Hilfe von Prompt Engineering ähnliche Ergebnisse erzielen können. Zusätzlich zu der Fähigkeit, Kenntnisse über Syntax, Semantik und „Ontologie“ in menschlichen Sprachkorpora zu erwerben, wird angenommen, dass große Sprachmodelle auch in der Lage sind, Ungenauigkeiten und Verzerrungen in den Korpora zu erfassen.
LLMs werden beispielsweise bei Open Assistant, ChatGPT, Ernie Bot und Grok eingesetzt. Einige große Sprachmodelle sind die GPT-Modellreihe von OpenAI (z. B. GPT-3.5 und GPT-4, die in ChatGPT und Microsoft Copilot verwendet werden), Googles PaLM, Gemini und Gemma 2, Metas LLaMA-Familie von Open-Source-Modellen, Anthropics Claude und X.AIs Grok-1. Daneben gibt es auch leistungsfähige LLMs chinesischer Firmen wie diejenigen von Alibaba, Deepseek, 01 AI und Zhipu AI.
