Was ist ein LLM und wie funktioniert es?
Autor: Redaktion Domeny.ForSale Veröffentlicht
Kurz erklärt: Ein LLM, also ein großes Sprachmodell, ist ein System der künstlichen Intelligenz, das mit großen Datenbeständen trainiert wurde und Sprache verarbeiten und erzeugen kann. Es kann Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen, übersetzen und beim Schreiben von Texten und Code helfen. Es erzeugt Antworten anhand erlernter Zusammenhänge und des bereitgestellten Kontexts. Ein flüssiger, überzeugender Text ist deshalb keine Garantie dafür, dass sein Inhalt stimmt.
Was bedeutet LLM und wie unterscheidet es sich von einem Chatbot?
Die Abkürzung LLM steht für das englische Large Language Model. „Groß“ bezieht sich auf die Größenordnung des Modells: Dazu gehören die Anzahl seiner Parameter — Zahlenwerte, die während des Trainings angepasst werden — sowie der Umfang der Daten und Berechnungen, die für das Training verwendet wurden. Es gibt keine allgemein anerkannte Grenze, ab der ein Modell als „groß“ gilt.
Ein Sprachmodell ist der Mechanismus, der Inhalte verarbeitet. Ein Chatbot dagegen ist eine Anwendung, mit der man Gespräche führen kann. Ein Chatbot kann ein LLM nutzen, umfasst aber auch eine Benutzeroberfläche, Anweisungen und zusätzliche Funktionen wie die Internetsuche oder das Einlesen von Dateien. Nicht jeder Chatbot verwendet ein LLM: Einfachere Lösungen arbeiten nach festgelegten Regeln.
Ein LLM ist auch nicht dasselbe wie eine Suchmaschine. Eine Suchmaschine findet Materialien, während das Modell eine Antwort erzeugt. Eine Anwendung kann beide Mechanismen kombinieren. Der Zugang zum Modell allein bedeutet jedoch nicht, dass aktuelle Informationen aus dem Internet verfügbar sind.
Wie erzeugt ein Sprachmodell eine Antwort?
Während des Trainings lernt das Modell Zusammenhänge in den Daten: Satzbau, Wortbedeutungen in unterschiedlichen Kontexten, Ausdrucksstile und Muster zur Lösung von Aufgaben. Viele heutige LLM nutzen eine Transformer-Architektur, mit der sich Beziehungen zwischen einzelnen Teilen der verarbeiteten Inhalte berücksichtigen lassen.
Der Text wird in Token zerlegt. Das sind Einheiten wie Wortbestandteile, ganze Wörter oder Satzzeichen. Bei der Texterzeugung berechnet das Modell die Wahrscheinlichkeiten für die jeweils nächsten Token und baut darauf Schritt für Schritt seine Antwort auf. Dabei muss es keinen fertigen Satz aus den Trainingsmaterialien kopieren.
Das Ergebnis wird durch den Prompt beeinflusst, also die Anweisung an das Modell zusammen mit dem zu verarbeitenden Material. Auch die Anweisungen der Anwendung und der verfügbare Gesprächsverlauf spielen eine Rolle. All diese Informationen müssen in das Kontextfenster passen — die begrenzte Menge an Inhalt, die das Modell bei einem einzelnen Aufruf berücksichtigen kann.
Ein laufendes Gespräch bedeutet nicht automatisch, dass das Modell dauerhaft dazulernt. Die Speicherfunktionen der Anwendung und die Nutzung von Gesprächen für ein späteres Training sind getrennte Mechanismen, die vom Dienst und seinen Einstellungen abhängen. Ein langes Dokument kann wiederum die verfügbare Kapazität des Kontextfensters überschreiten, sodass ein Teil seines Inhalts nicht berücksichtigt wird.
Wofür ist ein LLM in der Praxis nützlich?
Ein LLM ist besonders hilfreich, wenn vorhandenes Material umgearbeitet oder ein erster Entwurf erstellt werden soll. Es kann Besprechungsnotizen kürzen, Kundenanfragen ordnen, eine Gliederung für eine Anleitung vorschlagen oder einen Codeabschnitt erklären. Bei solchen Aufgaben lässt sich das Ergebnis leichter mit dem Ausgangsmaterial vergleichen, als eine Antwort auf eine Frage aus einem unbekannten Fachgebiet zu beurteilen.
Ein Ladeninhaber hat beispielsweise eine Produktbeschreibung des Herstellers und benötigt eine kurze Fassung für seine Kunden. Statt „Schreibe eine gute Beschreibung“ kann er folgende Anweisung verwenden:
Erstelle anhand der folgenden Spezifikation eine Produktbeschreibung mit höchstens 120 Wörtern. Schreibe in einfacher Sprache. Ergänze keine Eigenschaften, Zertifizierungen oder Verwendungszwecke, die im Material nicht genannt werden. Liste fehlende Informationen separat als Fragen an den Hersteller auf.
Nach der Texterzeugung müssen vor allem Maße, Materialien, Kompatibilität und Nutzungsbedingungen mit dem Original verglichen werden. Das Modell hilft bei der redaktionellen Bearbeitung, ersetzt aber nicht die Bestätigung der Produkteigenschaften.
Bei der Auswahl eines Werkzeugs empfiehlt es sich, einige eigene Aufgaben damit zu testen. Die Qualität der polnischen Sprache, die Verarbeitung von Dokumenten, die Antwortzeit, die Kosten und die Datenschutzregeln können wichtiger sein als die Größe des Modells allein. Aktuelle Nutzungslimits und Preise sollten anhand der Dokumentation des Anbieters überprüft werden.
Warum macht ein LLM Fehler?
Eine Halluzination ist eine Antwort, die erfundene oder nicht belegte Inhalte so darstellt, als wären sie wahr. Das Modell kann eine Veröffentlichung, eine Webadresse, eine Programmfunktion oder ein Detail eines Angebots erfinden. Das liegt unter anderem daran, dass die Erzeugung glaubwürdig klingender Sprache nicht dasselbe ist wie eine Faktenprüfung.
Das Modell kann auch eine Anweisung falsch verstehen, eine Ausnahme in einem Dokument übersehen oder sich verrechnen. Das im Training erworbene Wissen aktualisiert sich nicht automatisch, und die Trainingsdaten können Vorurteile und Ungenauigkeiten enthalten. Ein bestimmter Tonfall ist kein Beleg dafür, dass eine Antwort richtig ist.
Manche Anwendungen verringern diese Probleme, indem sie passende Dokumentabschnitte suchen und dem Modell als Kontext bereitstellen. Dieser Ansatz heißt RAG, also suchgestützte Generierung. Er erleichtert es, Antworten auf konkrete Materialien zu stützen. Er beseitigt jedoch weder das Risiko einer falschen Interpretation noch garantiert er, dass die angegebene Quelle die Schlussfolgerung tatsächlich belegt.
Wie nutzt du ein LLM sicher und effektiv?
Passe die Überprüfung an die möglichen Folgen eines Fehlers an. Einen Vorschlag für eine Überschrift kannst du redaktionell beurteilen; Informationen zu Steuern, Gesundheit oder geltendem Recht musst du anhand einer aktuellen, geeigneten Quelle prüfen. In solchen Bereichen ersetzt die Antwort des Modells keine individuelle Beratung durch eine Fachperson.
Gehe bei der Arbeit nach einem einfachen Verfahren vor:
- Lege Aufgabe und Zielgruppe fest. Gib die gewünschte Länge, das Format und die Einschränkungen an.
- Stelle Material bereit. Trenne die Quellinformationen von der Anweisung und bitte darum, fehlende Informationen zu benennen.
- Schütze Daten. Übermittle keine Passwörter, Schlüssel für API oder vertraulichen Dokumente, wenn dir die erforderliche Berechtigung fehlt oder du die Regeln des Dienstes nicht geprüft hast.
- Überprüfe das Ergebnis. Kontrolliere Zahlen, Namen, Zitate und Aussagen, von denen eine Entscheidung abhängt.
Wähle zunächst einen kurzen, nicht vertraulichen Text, dessen Inhalt du gut kennst, und bitte um eine Zusammenfassung. Der Vergleich beider Fassungen zeigt, ob das Werkzeug dir Arbeit erspart oder Informationen auslässt, die für deinen Anwendungsfall wichtig sind.
Siehe auch: Was ist ein CDN?
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