Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)? Einfach erklärt

Das Wichtigste auf einen Blick

• Ein großes Sprachmodell (LLM) ist ein KI-System, das Muster in Sprache erlernt und sie nutzt, um Antworten zu erzeugen.
• Ein Chatbot ist eine Benutzeroberfläche, mit der Sie interagieren; ein LLM kann die Technologie sein, die seine Antworten erzeugt.
• LLMs können Schreib-, Programmier- und Informationsaufgaben beschleunigen, ihre Antworten müssen jedoch überprüft werden.

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die anhand großer Textmengen trainiert wird, um Muster zu erkennen und Sprache zu erzeugen. Es kann Anweisungen befolgen, Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen und bei Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails oder dem Erklären von Code helfen.

So funktioniert es

Ein LLM lernt in einem Prozess, der als Training bezeichnet wird. Entwickler speisen große Textsammlungen in ein Modell ein. Diese können je nach Modell und Trainingsdaten Bücher, Websites, Artikel und Code umfassen.

Das Modell zerlegt Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens. Ein Token kann ein Wort, ein Wortteil oder ein Satzzeichen sein. Während des Trainings passt das Modell interne Zahlenwerte, sogenannte Parameter, an, um seine Vorhersagen darüber zu verbessern, welche Tokens zusammengehören.

„Groß“ bezieht sich im Allgemeinen auf den Umfang des Modells, insbesondere auf die Anzahl seiner Parameter. Die Größe allein bestimmt nicht die Qualität: Auch Trainingsdaten, Aufbau und Aufgabe spielen eine Rolle.

Von der Vorhersage zur nützlichen Antwort

Wenn Sie einen Prompt eingeben, verarbeitet das Modell Ihre Anweisungen und den verfügbaren Kontext. Anschließend erzeugt es auf Grundlage der im Training erlernten Muster eine Antwort, Token für Token.

Zusätzliches Training kann Modellen helfen, Anweisungen zu befolgen und nützlichere Antworten zu liefern. Die Vorhersage von Tokens mag einfach klingen, ermöglicht in großem Maßstab aber Fähigkeiten wie Übersetzen, Zusammenfassen, Programmieren und mehrstufiges Problemlösen.

Dennoch ist flüssige Sprache kein Beleg für Richtigkeit. Ein Modell kann eine überzeugende Antwort erzeugen, ohne dafür verlässliche Belege zu haben.

Was das Modell sehen kann

Das Kontextfenster bezeichnet die Informationsmenge, mit der ein Modell gleichzeitig arbeiten kann. Dazu gehören Ihr Prompt, der Gesprächsverlauf und bereitgestelltes Material. Es ist begrenzt, weshalb ein langes Dokument oder Gespräch möglicherweise gekürzt oder in Abschnitte aufgeteilt werden muss.

Ein LLM durchsucht nicht automatisch das Internet und greift auch nicht selbstständig auf die Dateien Ihres Unternehmens zu. Eine Anwendung muss diese Informationen bereitstellen oder das Modell mit entsprechenden Werkzeugen verbinden.

Einige neuere Modelle verarbeiten auch Bilder, Audio oder andere Eingaben. Sie werden häufig als multimodale Modelle bezeichnet.

Beispiele aus der Praxis

LLMs sind überall dort nützlich, wo Menschen Sprache erzeugen, umarbeiten oder interpretieren müssen.

Schreiben und Überarbeiten: Im Berufsalltag lässt sich ChatGPT beispielsweise nutzen, um Besprechungsnotizen in eine E-Mail zur Nachbereitung umzuwandeln, eine technische Erklärung zu vereinfachen oder eine Projektskizze zu entwerfen. Angaben zu Zielgruppe, Zweck und gewünschtem Format verbessern in der Regel das Ergebnis.

Kundensupport: Ein Unternehmen kann mit Chatbase einen Chatbot auf Grundlage seiner Website-Inhalte und Dokumente erstellen. Das kann Kunden helfen, Antworten auf häufige Fragen zu finden. Bei sensiblen oder ungelösten Fällen muss jedoch weiterhin eine Weiterleitung an einen Menschen möglich sein.

Programmierunterstützung: Entwickler können ein LLM bitten, unbekannten Code zu erklären, Tests vorzuschlagen oder eine Funktion zu entwerfen. Qwen (Alibaba) bietet eine mehrsprachige Modellfamilie für Programmieraufgaben und allgemeine Anwendungen. Generierter Code muss weiterhin geprüft und getestet werden.

Interne Wissenssuche: Eine Organisation kann eine LLM-Anwendung mit freigegebenen Dokumenten verbinden, damit Mitarbeitende Fragen in Alltagssprache stellen können. Ein gängiger Ansatz ist die abrufgestützte Generierung (RAG): Das System ruft relevante Textpassagen ab und stellt sie dem Modell als Kontext bereit.

Diese Beispiele verdeutlichen auch den Unterschied zwischen einem Modell und einem Produkt. Das Modell erzeugt Sprache; das umgebende Produkt übernimmt Funktionen wie Datei-Uploads, Suche, Berechtigungen und die Chat-Oberfläche.

Vorteile und Grenzen

Der wichtigste Vorteil ist Geschwindigkeit. Ein LLM kann schnell einen ersten Entwurf erstellen, eine lange Passage zusammenfassen oder ein unbekanntes Thema erklären. Es kann dieselben Informationen auch für unterschiedliche Zielgruppen aufbereiten.

Für stark ausgelastete Teams bieten sich unter anderem folgende Vorteile:

• Weniger Routinearbeit: Standardnachrichten entwerfen, Feedback kategorisieren oder Notizen neu formatieren.
• Einfacherer Informationszugang: Fragen stellen, statt Dokumente manuell zu durchsuchen.
• Schnelleres Lernen: Beispiele, einfachere Erklärungen oder Übungsfragen anfordern.
• Mehr Lösungsansätze: Mehrere Ansätze entwickeln lassen, bevor Sie sich für einen entscheiden.

Die Grenzen sind ebenso wichtig.

Falsche Antworten: LLMs können Fakten, Quellenangaben oder Erklärungen erfinden. Dies wird häufig als Halluzination bezeichnet. Überprüfen Sie wichtige Aussagen anhand verlässlicher Quellen.

Unvollständiges oder veraltetes Wissen: Trainingsdaten haben Grenzen. Selbst eine Anwendung mit Suchfunktion kann minderwertige Quellen abrufen oder sie falsch interpretieren.

Verzerrungen: Modelle können Vorurteile aus ihren Trainingsdaten widerspiegeln oder unterschiedlich reagieren, je nachdem, wie eine Frage formuliert ist.

Datenschutzrisiken: Fügen Sie keine vertraulichen Geschäftsinformationen oder personenbezogenen Daten in einen nicht freigegebenen Dienst ein. Prüfen Sie dessen Umgang mit Daten sowie die Richtlinien Ihrer Organisation.

Unzuverlässige Ausführung: Ein klarer Plan oder ein plausibles Codebeispiel kann in der Praxis dennoch scheitern. Lassen Sie folgenreiche Aktionen weiterhin von Menschen freigeben, insbesondere wenn es um Geld, Gesundheit, rechtliche Fragen oder Systemzugriffe geht.

So steigen Sie ein

1. Wählen Sie eine Aufgabe mit geringem Risiko

Beginnen Sie mit etwas, das sich leicht überprüfen lässt, etwa dem Umformulieren einer öffentlichen Bekanntmachung oder dem Zusammenfassen eigener, nicht sensibler Notizen. Machen Sie eine Entscheidung mit weitreichenden Folgen nicht zu Ihrem ersten Experiment.

Ein dialogorientiertes Werkzeug wie ChatGPT ist ein unkomplizierter Einstieg. Sie müssen dafür kein Modell entwickeln oder trainieren.

2. Geben Sie klare Anweisungen

Nennen Sie die Aufgabe, den relevanten Kontext und die gewünschte Ausgabe. Zum Beispiel:

Formulieren Sie aus diesen Notizen eine E-Mail zur Nachbereitung für einen Kunden. Verwenden Sie einfaches Englisch, bleiben Sie unter 150 Wörtern und listen Sie die nächsten Schritte auf. Ergänzen Sie keine Fakten, die in den Notizen fehlen.

Prüfen Sie das Ergebnis und bitten Sie anschließend um gezielte Änderungen.

3. Stimmen Sie die technische Umgebung auf Ihre Bedürfnisse ab

Für die lokale Nutzung bietet Ollama ein Framework, mit dem sich unterstützte offene Modelle auf dem eigenen Computer ausführen lassen. Die Hardwareanforderungen variieren, und auch die lokale Nutzung erfordert angemessene Sicherheitsmaßnahmen.

Für technisch anspruchsvollere Projekte bietet Mistral AI Modelle mit offen verfügbaren Gewichten an. Prüfen Sie vor der Nutzung die Lizenz und Anforderungen des jeweiligen Modells.

Entwickler können mit LangChain LLM-Anwendungen erstellen oder sie mit LlamaIndex an Organisationsdaten anbinden. vLLM ist eine Inferenz- und Serving-Engine für den effizienten Betrieb unterstützter Modelle. Dies sind Optionen für die Infrastruktur, keine Voraussetzungen für Einsteiger.

4. Prüfen Sie, ob es tatsächlich hilft

Vergleichen Sie die eingesparte Zeit mit dem Aufwand für die Prüfung und Korrektur der Ausgabe. Nutzen Sie das Modell dort weiter, wo es den gesamten Arbeitsablauf verbessert, nicht nur den ersten Entwurf.

Häufige Fragen

Ist ein LLM dasselbe wie ein Chatbot?

Nein. Ein LLM ist ein Modell, das Sprache erzeugt. Ein Chatbot ist eine dialogorientierte Benutzeroberfläche, die ein LLM, feste Regeln oder eine Kombination verschiedener Systeme nutzen kann. LLMs können auch Anwendungen ohne Chat-Oberfläche unterstützen.

Lernt ein LLM aus jedem Gespräch?

Nicht automatisch. Ein Modell kann Ihre Nachrichten während eines Gesprächs als Kontext verwenden, ohne seine zugrunde liegenden Parameter zu verändern. Ob ein Anbieter Gespräche später für das Training nutzt, hängt vom Dienst, den Kontoeinstellungen und den Richtlinien ab.

Kann ich ein LLM auf meinem eigenen Computer ausführen?

Ja, wenn Ihre Hardware für das gewählte Modell geeignet ist. Werkzeuge wie Ollama erleichtern die lokale Einrichtung. Kleinere Modelle benötigen in der Regel weniger Ressourcen, doch Geschwindigkeit und Nutzen variieren je nach Modell, Hardware und Aufgabe.