LLM

Ein Large Language Model (LLM) ist ein Programm für künstliche Intelligenz (AI), das menschliche Sprache verstehen und erzeugen kann. Es ist ein „intelligentes“ Textwerkzeug, das Fragen beantworten, Artikel schreiben, Informationen zusammenfassen und Gespräche führen kann. Plattformen für generative KI wie ChatGPT, LLaMA und Gemini verwenden LLMs, um auf Eingaben von Benutzern menschenähnliche Antworten zu liefern.

So funktionieren LLMs

LLMs zerlegen Texteingaben in kleinere Teile, die als „Tokens“ bezeichnet werden und Wörtern oder Wortteilen entsprechen. Anschließend verwendet das Modell ein komplexes System namens neuronales Netzwerk, um diese Tokens zu analysieren und nach Mustern und Zusammenhängen zu suchen, die auf dem basieren, was es während seines Trainingsprozesses „gelernt“ hat. LLMs werden mit großen Textmengen aus Büchern, Artikeln und Websites trainiert. Das Modell lernt Fakten, Grammatik und typische Formen der menschlichen Kommunikation.

Wenn du einem LLM eine Eingabe gibst, sagt es anhand der gelernten Muster voraus, welcher Text als Nächstes folgen sollte – ein Wort nach dem anderen. Dadurch kann es sowohl kurze Antworten als auch lange Aufsätze und sogar Computer-Quellcode erzeugen. Aufgrund ihrer menschenähnlichen Ausgabe werden LLMs von Chatbots, virtuellen Assistenten, Übersetzungsprogrammen und vielen anderen Anwendungen verwendet.

Was ein LLM „groß“ macht

Das „Large“ in LLM bezieht sich sowohl auf die enorme Menge an Daten, mit denen das Modell trainiert wird, als auch auf die riesige Anzahl von Parametern im Modell – oft mehrere Milliarden oder sogar Billionen. Diese Parameter helfen dem Modell, Entscheidungen über Sprache zu treffen, benötigen aber auch viel Rechenleistung.

LLMs sind zwar leistungsfähig, haben aber auch Einschränkungen. Beispielsweise können sie Fehler machen oder ungenaue Informationen liefern. Ihre Ausgabe kann außerdem Vorurteile widerspiegeln, die in ihren Trainingsdaten enthalten sind. Daher ist es sinnvoll, wichtige Informationen, die du von Diensten für generative KI erhältst, noch einmal zu überprüfen und die für die Ausgabe verwendeten Quellen zu kontrollieren.