Large Language Model (LLM) – Große KI-Sprachmodelle

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein großes KI-Sprachmodell, das mit umfangreichen Datenbeständen trainiert wurde und natürliche Sprache verarbeiten und erzeugen kann. Large Language Models bilden die technologische Grundlage vieler moderner KI-Assistenten und ermöglichen Anwendungen wie Texterstellung, Übersetzungen, Dokumentenanalyse und die Beantwortung komplexer Fragen.

Durch die Verarbeitung sprachlicher Zusammenhänge können LLMs Informationen zusammenfassen, Texte strukturieren und Benutzer bei vielfältigen Aufgaben unterstützen.

Große Sprachmodelle werden sowohl über cloudbasierte KI-Dienste als auch auf eigener IT-Infrastruktur eingesetzt. Für Unternehmen sind dabei insbesondere Leistungsfähigkeit, Datenschutz, Integrationsmöglichkeiten und Betriebskosten von Bedeutung.

Wie funktioniert ein Large Language Model?

Ein Large Language Model basiert auf künstlichen neuronalen Netzen und nutzt überwiegend die sogenannte Transformer-Architektur.

Während des Trainings verarbeitet das Modell große Mengen an Texten und lernt statistische Zusammenhänge zwischen Begriffen, Satzstrukturen und inhaltlichen Mustern. Die erlernten Zusammenhänge werden in numerischen Modellparametern gespeichert. Moderne LLMs verfügen häufig über Milliarden solcher Parameter. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, wird die Eingabe zunächst in kleinere Verarbeitungseinheiten, sogenannte Tokens, zerlegt.

Anschließend berechnet das Modell anhand des bisherigen Kontexts Wahrscheinlichkeiten für die folgenden Tokens und erzeugt daraus schrittweise eine Antwort. Dieses Verfahren ermöglicht es, Texte zu formulieren, Fragen zu beantworten und sprachliche Aufgaben zu bearbeiten. Ein LLM ruft dabei nicht grundsätzlich eine fertige Antwort aus einer Datenbank ab. Es generiert seine Ausgabe mithilfe der im Training erlernten Zusammenhänge und der aktuell bereitgestellten Informationen.

Was ist die Transformer-Architektur?

Die Transformer-Architektur ist eine wichtige technische Grundlage moderner KI-Sprachmodelle. Eine zentrale Funktion ist der sogenannte Attention-Mechanismus. Er ermöglicht es einem Modell, unterschiedliche Bestandteile einer Eingabe hinsichtlich ihrer Bedeutung für die weitere Verarbeitung zu gewichten.

Dadurch können Beziehungen zwischen Wörtern und längeren Textpassagen berücksichtigt werden. Beispielsweise kann ein LLM bei einer Frage zu einem technischen Dokument Informationen aus verschiedenen Abschnitten miteinander in Beziehung setz en. Die Transformer-Technologie ist wesentlich dafür verantwortlich, dass moderne KI-Sprachmodelle komplexe sprachliche Aufgaben bearbeiten können.

Was sind Tokens bei einem Large Language Model?

Tokens sind die Verarbeitungseinheiten, mit denen ein KI-Sprachmodell arbeitet. Ein Token kann einem vollständigen Wort, einem Wortbestandteil, einem Satzzeichen oder einer anderen Zeichenfolge entsprechen. Die Anzahl der Tokens ist unter anderem relevant für:

• Die Länge der verarbeiteten Eingaben
• Den Umfang der erzeugten Antworten
• Den benötigten Arbeitsspeicher
• Die Verarbeitungsgeschwindigkeit
• Die nutzungsabhängigen Kosten bestimmter Cloud-KI-Dienste

Bei einigen KI-Anbietern erfolgt die Abrechnung anhand der verarbeiteten Eingabe- und Ausgabetokens.

Auch bei lokal betriebenen Sprachmodellen beeinflusst die Tokenanzahl den Ressourcenbedarf.

Was bedeutet Kontextfenster bei einem LLM?

Das Kontextfenster bezeichnet die maximale Menge an Tokens, die ein Sprachmodell innerhalb einer Verarbeitung berücksichtigen kann. Dazu gehören beispielsweise die aktuelle Benutzerfrage, bereitgestellte Dokumente, Systemanweisungen und gegebenenfalls Teile des bisherigen Gesprächs. Ein großes Kontextfenster ermöglicht es, umfangreichere Informationen gemeinsam zu verarbeiten. Allerdings bedeutet ein großes Kontextfenster nicht automatisch, dass das Modell alle enthaltenen Informationen gleichermaßen zuverlässig berücksichtigt. Für Unternehmen ist daher nicht nur die maximale Kontextlänge entscheidend, sondern auch die tatsächliche Qualität der Informationsverarbeitung.

Was unterscheidet ein LLM von einem Small Language Model?

Ein Large Language Model ist typischerweise umfangreicher als ein Small Language Model (SLM) und benötigt entsprechend mehr Speicher und Rechenleistung. Große Sprachmodelle können bei komplexen Aufgaben, umfangreichen Fragestellungen und anspruchsvollen sprachlichen Zusammenhängen Vorteile bieten. Small Language Models sind dagegen häufig auf Effizienz ausgelegt und können auf vergleichsweise kompakter Hardware betrieben werden.

Die wichtigsten Unterschiede betreffen:

Leistungsfähigkeit: Große Modelle bieten häufig ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten, während kleine Modelle für bestimmte Aufgaben besonders effizient sein können.

Hardwarebedarf: LLMs benötigen je nach Größe erhebliche Rechen- und Speicherressourcen.

Betriebskosten: Der höhere Ressourcenbedarf kann mit größeren Investitionen und laufenden Kosten verbunden sein.

Einsatzgebiete: Große Modelle eignen sich häufig für vielseitige Anwendungen. Kleine Modelle können für klar definierte Prozesse ausreichend sein.

Eine feste Parametergrenze zwischen LLM und SLM existiert nicht. Die Übergänge sind fließend.

Für den produktiven Einsatz sollte deshalb die Qualität eines Modells anhand konkreter Aufgaben bewertet werden.

Welche Large Language Models gibt es?

Auf dem Markt existieren zahlreiche KI-Sprachmodelle unterschiedlicher Hersteller und Anbieter.

Bekannte Modellfamilien sind beispielsweise:

• OpenAI GPT: Sprachmodelle, die unter anderem in ChatGPT und über Programmierschnittstellen eingesetzt werden.
• Anthropic Claude: Modelle für sprachbasierte Assistenz, Dokumentenverarbeitung und weitere Unternehmensanwendungen.
• Google Gemini: Eine Modellfamilie mit sprachlichen und multimodalen Fähigkeiten.
• Meta Llama: Modelle unterschiedlicher Größen, von denen geeignete Varianten auf eigener Hardware betrieben werden können.
• Mistral: Eine Modellfamilie mit verschiedenen Größen und Bereitstellungsoptionen.

Die Modelle unterscheiden sich hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Kontextlänge, Hardwareanforderungen, Lizenzbedingungen und unterstützter Funktionen.

Nicht jedes Sprachmodell kann auf eigenen Servern installiert werden. Bei einigen Angeboten ist die Nutzung ausschließlich über bereitgestellte Cloud-Dienste oder APIs möglich.

Wo werden Large Language Models in Unternehmen eingesetzt?

Large Language Models ermöglichen zahlreiche Anwendungen, die über einfache Textgenerierung hinausgehen.

1. KI-Assistenten für Mitarbeiter

LLMs bilden die Grundlage vieler digitaler Assistenten, die Mitarbeiter bei der täglichen Arbeit unterstützen. Sie können beispielsweise Texte entwerfen, Informationen erläutern, Dokumente zusammenfassen oder bei der Erstellung von Präsentationen helfen.

2. Analyse umfangreicher Dokumente

Unternehmen können Sprachmodelle zur Auswertung größerer Textbestände verwenden. Dazu gehören beispielsweise Verträge, technische Dokumentationen, Projektberichte oder interne Richtlinien. Ein LLM kann relevante Inhalte zusammenfassen und bei der strukturierten Aufbereitung unterstützen.

Bei rechtlich oder wirtschaftlich bedeutsamen Aussagen bleibt eine fachliche Überprüfung erforderlich.

3. Kundenservice und Support

KI-Sprachmodelle können bei der Bearbeitung wiederkehrender Kundenanfragen unterstützen. In Verbindung mit vorhandenen Wissensdatenbanken lassen sich Antworten zu Produkten, Dienstleistungen oder technischen Problemstellungen erzeugen. Dabei sollten Qualitätskontrollen und geeignete Eskalationsmöglichkeiten vorgesehen werden.

4. Softwareentwicklung und IT-Administration

Large Language Models können Programmierer und IT-Administratoren bei unterschiedlichen Aufgaben unterstützen.

Beispiele sind:

• Erstellen und Erklären von Programmcode
• Unterstützung bei der Fehlersuche
• Dokumentation technischer Abläufe
• Formulierung von Skripten
• Analyse von Fehlermeldungen

Automatisch erzeugter Code muss vor dem produktiven Einsatz geprüft werden, insbesondere hinsichtlich Funktionalität und IT-Sicherheit.

5. Unternehmensinterne Wissenssysteme

Ein besonders interessanter Anwendungsfall ist die Verbindung eines LLM mit vorhandenen Unternehmensinformationen. Mitarbeiter können dann Fragen zu internen Dokumenten stellen und passende Antworten erhalten. Hierfür wird häufig das Verfahren Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt.

Wie erhält ein LLM Zugriff auf Unternehmenswissen?

Ein vortrainiertes Large Language Model kennt interne Unternehmensinformationen normalerweise nicht automatisch.

Damit ein LLM auf aktuelle Dokumente, Handbücher oder Wissensdatenbanken zugreifen kann, müssen diese Informationen über geeignete technische Verfahren bereitgestellt werden.

Ein verbreiteter Ansatz ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dabei durchsucht eine zusätzliche Softwarekomponente angebundene Informationsquellen nach relevanten Inhalten. Die gefundenen Textabschnitte werden dem LLM zusammen mit der Benutzerfrage übergeben. Auf dieser Grundlage kann das Modell eine Antwort erzeugen, die sich auf die bereitgestellten Unternehmensinformationen bezieht. Das zugrunde liegende Modell muss dafür nicht zwingend zusätzlich trainiert werden.

Wichtig sind geeignete Zugriffsberechtigungen, die Qualität der Dokumente und die Nachvollziehbarkeit verwendeter Informationsquellen.

Können Large Language Models lokal betrieben werden?

Ja. Bestimmte Large Language Models lassen sich auf unternehmenseigenen Servern oder leistungsfähigen Workstations betreiben. Voraussetzung ist, dass die benötigten Modellgewichte verfügbar sind und die jeweiligen Lizenzbedingungen den vorgesehenen Einsatz erlauben. Die Hardwareanforderungen hängen insbesondere von Modellgröße, Zahlenformat, Kontextlänge und Anzahl gleichzeitiger Benutzer ab. Für umfangreiche Modelle werden häufig spezialisierte GPU-Server mit entsprechendem Grafikspeicher benötigt.

Durch Verfahren wie Quantisierung lässt sich der Speicherbedarf bestimmter Modelle reduzieren. Allerdings können sich dadurch auch die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit verändern. Nicht jedes große Sprachmodell eignet sich wirtschaftlich für den lokalen Betrieb. Deshalb ist eine sorgfältige Auswahl der Modellgröße und Hardware erforderlich.

LLM in der Cloud oder auf eigenen Servern?

Unternehmen können Large Language Models grundsätzlich auf unterschiedliche Weise nutzen.

Cloudbasierte Sprachmodelle

Bei cloudbasierten Angeboten erfolgt die Verarbeitung auf der Infrastruktur eines externen Anbieters. Die Vorteile liegen häufig in der schnellen Bereitstellung, einer hohen Skalierbarkeit und dem Zugriff auf besonders leistungsfähige Modelle. Dafür müssen unter anderem Datenschutz, Vertragsbedingungen, laufende Kosten und Abhängigkeiten vom Anbieter berücksichtigt werden.

On-Premises-LLM

Bei einer On-Premises-Lösung wird das Sprachmodell innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur ausgeführt. Damit kann ein Unternehmen die eingesetzte Hardware, Software und Datenverarbeitung umfassender selbst kontrollieren. Allerdings entstehen zusätzliche Anforderungen an Administration, Sicherheit, Wartung und Leistungsfähigkeit.

Hybrider Betrieb

Auch eine Kombination beider Ansätze ist möglich. Beispielsweise kann ein lokal betriebenes Sprachmodell sensible Informationen verarbeiten, während für ausgewählte, weniger vertrauliche Aufgaben ein externer KI-Dienst eingesetzt wird. Ein solcher hybrider Ansatz benötigt klare Regeln für die Datenübermittlung und die Auswahl der verwendeten Modelle.

Welche Risiken und Grenzen haben Large Language Models?

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit besitzen LLMs verschiedene technische und organisatorische Grenzen.

Halluzinationen und fehlerhafte Antworten

Sprachmodelle können Aussagen erzeugen, die überzeugend formuliert, aber sachlich falsch sind. Dieses Verhalten wird als Halluzination bezeichnet. Besonders bei rechtlichen, finanziellen und technischen Fragestellungen sollten Ergebnisse deshalb überprüft werden.

Datenschutz und vertrauliche Informationen

Bei der Verwendung externer KI-Dienste muss geprüft werden, welche Daten übertragen und verarbeitet werden. Auch lokal betriebene Modelle erfordern geeignete Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen.

Informationssicherheit

LLM-Anwendungen können durch manipulierte Eingaben oder Dokumente beeinflusst werden. Solche Angriffe werden unter anderem als Prompt Injection bezeichnet. Unternehmen sollten deshalb Berechtigungen, Schnittstellen und angebundene Datenquellen absichern.

Betriebskosten und Ressourcenbedarf

Große Sprachmodelle können erhebliche Rechenressourcen benötigen. Sowohl bei Cloud-Angeboten als auch beim Eigenbetrieb müssen die Kosten für Nutzung, Hardware, Energie und Administration berücksichtigt werden.

Qualität und Nachvollziehbarkeit

KI-generierte Antworten können unvollständig, verzerrt oder schwer nachvollziehbar sein. Für geschäftskritische Anwendungen sind deshalb geeignete Prüfmechanismen und klare Verantwortlichkeiten erforderlich.

Worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl eines LLM achten?

Nicht jedes Large Language Model ist für jeden Anwendungsfall gleichermaßen geeignet.

Wichtige Auswahlkriterien sind:

1. Aufgabenstellung: Welche konkreten Geschäftsprozesse soll das Modell unterstützen?
2. Ergebnisqualität: Wie zuverlässig bearbeitet es reale Unternehmensaufgaben?
3. Datenschutz: Welche Informationen dürfen verarbeitet und gegebenenfalls übertragen werden?
4. Betriebsmodell: Soll die KI lokal, cloudbasiert oder hybrid bereitgestellt werden?
5. Integrationsmöglichkeiten: Welche Schnittstellen und Anbindungen werden benötigt?
6. Kosten: Wie hoch sind Lizenz-, Nutzungs-, Hardware- und Betriebskosten?
7. Sicherheit: Welche Maßnahmen zum Schutz vor unbefugtem Zugriff und Manipulation sind erforderlich?
8. Lizenzbedingungen: Ist die vorgesehene geschäftliche Nutzung erlaubt?

Ein strukturierter Vergleich mit realistischen Testaufgaben ist häufig aussagekräftiger als die ausschließliche Orientierung an allgemeinen Modellrankings.

Häufige Fragen zu Large Language Models

Was bedeutet LLM bei künstlicher Intelligenz?

LLM steht für Large Language Model. Gemeint ist ein großes KI-Sprachmodell, das mit umfangreichen Datenbeständen trainiert wurde und natürliche Sprache verarbeiten sowie neue Texte erzeugen kann.

Ist ChatGPT ein Large Language Model?

ChatGPT ist eine KI-Anwendung, die Sprachmodelle der GPT-Familie und gegebenenfalls weitere Komponenten verwendet. Das zugrunde liegende Sprachmodell ist von der ChatGPT-Anwendung selbst zu unterscheiden.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und KI?

Künstliche Intelligenz ist der übergeordnete Begriff für Technologien, die Aufgaben mit intelligent wirkenden Verfahren bearbeiten. Large Language Models sind eine spezielle Klasse von KI-Modellen, die sich auf die Verarbeitung und Erzeugung von Sprache konzentrieren.

Kann ein LLM ohne Internet funktionieren?

Ja. Wenn ein geeignetes Sprachmodell vollständig auf eigener Hardware installiert ist und keine externen Dienste benötigt werden, kann es auch ohne Internetverbindung ausgeführt werden.

Wie viel Hardware benötigt ein LLM?

Das hängt von der Modellgröße, der Quantisierung, der Kontextlänge und der Zahl gleichzeitiger Benutzer ab. Kleinere Varianten können auf leistungsfähigen Arbeitsplatzrechnern laufen, während große Modelle häufig spezialisierte GPU-Server benötigen.

Können LLMs mit eigenen Unternehmensdaten arbeiten?

Ja. Über Verfahren wie RAG können Sprachmodelle auf freigegebene Unternehmensdokumente und Wissensbestände zugreifen. Alternativ können bestimmte Modelle durch Fine-Tuning für spezielle Aufgaben angepasst werden.

Sind Large Language Models immer besser als kleine Sprachmodelle?

Nein. Große Modelle bieten häufig Vorteile bei komplexen Aufgaben. Für spezialisierte, standardisierte Anwendungen kann ein kleineres Sprachmodell jedoch ausreichend, schneller oder wirtschaftlicher sein.

Was kostet die Nutzung eines Large Language Models?

Die Kosten unterscheiden sich nach Anbieter, Modell, Nutzungsumfang und Betriebsmodell. Bei Cloud-Diensten entstehen häufig Abonnement- oder nutzungsabhängige Kosten. Beim lokalen Betrieb stehen dagegen Investitionen in Hardware sowie laufende Betriebs- und Administrationskosten im Vordergrund.

Fazit: Large Language Models als Grundlage moderner KI-Anwendungen

Large Language Models sind eine zentrale Technologie moderner künstlicher Intelligenz. Sie ermöglichen die Verarbeitung natürlicher Sprache und unterstützen zahlreiche Geschäftsprozesse, von der Dokumentenanalyse bis zum unternehmensinternen Wissensassistenten. Für Unternehmen stellt sich dabei nicht nur die Frage nach der Leistungsfähigkeit eines Sprachmodells, sondern auch nach Datenschutz, Wirtschaftlichkeit und dem geeigneten Betriebsmodell.

Ob ein großes Sprachmodell über einen Cloud-Dienst oder auf eigener Hardware genutzt werden sollte, hängt von den konkreten Anforderungen ab. Entscheidend ist, dass die eingesetzte KI zuverlässig arbeitet und einen nachvollziehbaren Nutzen für die vorgesehenen Geschäftsprozesse bietet.

Weiterführende Informationen
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