KI-Modelle Funktionsweise einfach erklärt
KI-Modelle sind das Herzstück moderner Künstlicher Intelligenz. Sie stecken in Chatbots, Bildgeneratoren, Sprachassistenten, Übersetzungstools, Suchmaschinen und Empfehlungssystemen.
Architektur, Funktionsweise und Bedeutung
KI-Modelle bilden die technische Grundlage vieler moderner Anwendungen künstlicher Intelligenz. Sie stecken in Chatbots, Sprachassistenten, Übersetzungssystemen, Bildgeneratoren, Empfehlungssystemen und zahlreichen digitalen Dienstleistungen.
Doch obwohl Millionen Menschen täglich KI-Anwendungen verwenden, bleibt häufig unklar, was ein KI-Modell eigentlich ist und wie es funktioniert.
Ein Sprachmodell kann beispielsweise einen Artikel schreiben, Programmcode analysieren oder komplexe Fragen beantworten. Ein anderes Modell erkennt Objekte auf Fotos, bewertet Transaktionen oder prognostiziert zukünftige Entwicklungen.
Hinter diesen unterschiedlichen Fähigkeiten stehen mathematische Modelle, die mithilfe von Trainingsdaten und geeigneten Lernverfahren entwickelt wurden.
Mit Transformern, multimodalen Modellen, Reasoning-Modellen und Mixture-of-Experts-Architekturen haben sich die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz stark erweitert.
Dabei gilt: Nicht jedes KI-Modell funktioniert nach demselben Prinzip. Auch die Größe eines Modells sagt allein wenig darüber aus, ob es für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist.
Was genau ist also ein KI-Modell? Wie wird es trainiert? Was unterscheidet Modellarchitektur, KI-Anwendung und KI-Agent? Und wie lässt sich die Qualität verschiedener Modelle sinnvoll vergleichen?
Dieser Ratgeber erklärt die Grundlagen verständlich und ordnet die wichtigsten Technologien ein.
Was ist ein KI-Modell?
Ein KI-Modell ist eine mathematische beziehungsweise rechnerische Struktur, die Informationen verarbeitet und daraus Vorhersagen, Klassifikationen, Bewertungen oder neue Inhalte erzeugen kann.
Viele moderne KI-Modelle werden durch Machine Learning entwickelt.
Dabei werden ihre mathematischen Parameter anhand von Trainingsdaten angepasst, damit sie bestimmte Aufgaben möglichst zuverlässig lösen können.
Ein einfaches Beispiel ist die Bilderkennung.
Ein Modell erhält während des Trainings zahlreiche Bilder von Hunden und Katzen. Mithilfe geeigneter Trainingsverfahren lernt es, Merkmale zu unterscheiden, die für die jeweilige Klassifikation relevant sind.
Anschließend kann das trainierte Modell versuchen, neue Bilder einer der beiden Kategorien zuzuordnen.
Das Modell wurde dabei nicht mit einer vollständigen Liste aller denkbaren Hunde- und Katzenbilder programmiert.
Stattdessen hat es statistische Zusammenhänge aus den Trainingsbeispielen erlernt.
Bei modernen Sprachmodellen ist das Grundprinzip ähnlich, auch wenn die technischen Verfahren und Aufgaben wesentlich komplexer sind.
Ein KI-Modell ist deshalb nicht einfach eine Datenbank mit fertigen Antworten.
Es ist ein trainiertes System aus mathematischen Funktionen und Parametern, das Eingaben verarbeitet und daraus Ausgaben berechnet.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Modell und KI-System?
Die Begriffe KI-Modell, KI-System und KI-Anwendung werden häufig synonym verwendet.
Technisch beschreiben sie jedoch unterschiedliche Ebenen.
KI-Modell
Das KI-Modell übernimmt die eigentliche mathematische Verarbeitung.
Es kann beispielsweise Texte generieren, Bilder klassifizieren oder numerische Prognosen erzeugen.
KI-Anwendung
Eine KI-Anwendung stellt zusätzliche Funktionen bereit, damit Nutzer mit dem Modell arbeiten können.
Dazu gehören beispielsweise eine Benutzeroberfläche, Dateiverarbeitung, Zugriffsrechte und die Verwaltung von Gesprächsverläufen.
Ein KI-Chatbot besteht deshalb normalerweise aus mehr als einem einzelnen Sprachmodell.
KI-System
Der Begriff KI-System beschreibt die Gesamtheit aus Modell, Softwarekomponenten, Datenverarbeitung und gegebenenfalls angeschlossenen Werkzeugen.
Je nach Anwendung können mehrere Modelle gemeinsam verwendet werden.
KI-Agent
Ein KI-Agent kann ein oder mehrere Modelle nutzen, um ein Ziel zu verfolgen und dafür innerhalb definierter Grenzen mehrere Arbeitsschritte durchzuführen.
Dazu kann er externe Funktionen aufrufen, Informationen abrufen oder Aktionen vorbereiten.
Ein KI-Agent ist somit keine eigenständige Modellarchitektur, sondern eine Form der Systemgestaltung.
| Begriff | Hauptaufgabe | Beispiel |
|---|---|---|
| KI-Modell | Informationen mathematisch verarbeiten | Sprachmodell |
| KI-Anwendung | Modell für Benutzer nutzbar machen | Chat-Oberfläche |
| KI-System | Gesamte technische Lösung | Support-Assistent mit Datenbank |
| KI-Agent | Mehrstufige Aufgaben koordinieren | Recherche- und Analyseagent |
Diese Unterscheidung ist wichtig, weil die Qualität einer KI-Anwendung nicht ausschließlich vom verwendeten Modell abhängt.
Auch die bereitgestellten Daten, technischen Werkzeuge und Sicherheitsmechanismen beeinflussen das Ergebnis.
Wie funktioniert ein KI-Modell?
Die Funktionsweise hängt von der Modellart ab.
Viele moderne Modelle folgen jedoch einem gemeinsamen Grundprinzip:
Informationen werden mathematisch dargestellt, durch ein trainiertes Modell verarbeitet und anschließend in eine geeignete Ausgabe umgewandelt.
Ein Beispiel ist die Bewertung einer Kundenanfrage.
Ein Unternehmen möchte automatisch erkennen, ob eine Nachricht eine Beschwerde oder eine allgemeine Frage enthält.
Der Ablauf könnte folgendermaßen aussehen.
1. Eingabedaten bereitstellen
Ein Nutzer schreibt:
„Das gelieferte Produkt funktioniert nicht.“
2. Eingaben mathematisch darstellen
Das System wandelt den Text in eine für das Modell geeignete numerische Darstellung um.
Moderne Sprachmodelle verwenden dafür häufig Tokens und interne Vektorrepräsentationen.
3. Informationen verarbeiten
Das trainierte Modell verarbeitet die Eingabe anhand seiner erlernten Parameter.
Dabei berechnet es Merkmale und Beziehungen, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind.
4. Ausgabe berechnen
Ein Klassifikationsmodell könnte die Nachricht der Kategorie „Beschwerde“ zuordnen.
Ein generatives Sprachmodell könnte dagegen eine passende Antwort formulieren.
5. Ergebnis bereitstellen
Die Anwendung zeigt das Ergebnis an oder übergibt es an ein angeschlossenes System.
Ein und dieselbe Nutzeranfrage kann somit je nach Modell und Anwendung zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Aus welchen Bestandteilen besteht ein KI-Modell?
Zum Verständnis moderner Modelle sind einige technische Grundbegriffe besonders wichtig.
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| Architektur | Mathematischer und technischer Aufbau des Modells |
| Parameter | Werte, die das Verhalten des Modells bestimmen |
| Trainingsdaten | Beispiele, anhand derer das Modell angepasst wird |
| Verlustfunktion | Bewertet die Abweichung von einem Trainingsziel |
| Optimierungsverfahren | Passt trainierbare Parameter an |
| Eingabe | Information, die das Modell verarbeitet |
| Ausgabe | Vom Modell berechnetes Ergebnis |
| Inferenz | Verwendung eines trainierten Modells |
Bei vielen modernen KI-Modellen werden diese Bestandteile durch neuronale Netze miteinander verbunden.
Andere Machine-Learning-Verfahren, beispielsweise bestimmte Entscheidungsbäume, besitzen jedoch einen anderen mathematischen Aufbau.
Ein KI-Modell muss daher nicht zwangsläufig ein tiefes neuronales Netz sein.
Was sind Parameter bei KI-Modellen?
Parameter sind numerische Werte, die festlegen, wie ein Modell Informationen verarbeitet.
Während des Trainings werden diese Werte angepasst.
Bei neuronalen Netzen gehören dazu insbesondere Gewichte und gegebenenfalls Bias-Werte.
Ein kleines Modell kann vergleichsweise wenige Parameter besitzen.
Große Sprachmodelle können dagegen Milliarden von Parametern enthalten.
Die Parameterzahl beschreibt einen Teil der Modellgröße und Verarbeitungskapazität.
Sie ist jedoch kein unmittelbarer Maßstab für Intelligenz oder Qualität.
Ein Modell mit weniger Parametern kann bei einer bestimmten Aufgabe bessere Ergebnisse erzielen als ein wesentlich größeres Modell.
Entscheidend sind unter anderem Architektur, Trainingsdaten, Trainingsverfahren und die tatsächliche Aufgabe.
Wie lernen KI-Modelle aus Daten?
Der Prozess, bei dem ein Modell anhand von Trainingsdaten angepasst wird, heißt Training.
Dabei versucht ein Lernverfahren, die Parameter so zu optimieren, dass das Modell ein festgelegtes Ziel möglichst gut erfüllt.
Wie dieses Ziel definiert ist, unterscheidet sich je nach Lernverfahren.
Supervised Learning
Beim überwachten Lernen liegen Eingaben und bekannte Zielwerte vor.
Ein Beispiel ist ein Datensatz mit E-Mails, die bereits als Spam oder Nicht-Spam gekennzeichnet wurden.
Das Modell lernt anhand dieser Beispiele, neue Nachrichten zu klassifizieren.
Unsupervised Learning
Beim unüberwachten Lernen erhält das Modell Daten ohne vorgegebene Zielkategorien für die eigentliche Aufgabe.
Es versucht beispielsweise, ähnliche Datenpunkte zu gruppieren oder bestimmte Strukturen zu erkennen.
Ein typisches Verfahren ist Clustering.
Self-Supervised Learning
Beim selbstüberwachten Lernen entstehen Trainingssignale aus den vorhandenen Daten.
Ein Sprachmodell kann beispielsweise lernen, nachfolgende oder verdeckte Tokens vorherzusagen.
Diese Methode ist besonders wichtig für das grundlegende Training vieler moderner Sprachmodelle.
Reinforcement Learning
Beim bestärkenden Lernen wird ein System anhand von Bewertungssignalen optimiert.
Es soll lernen, Entscheidungen oder Ausgaben zu bevorzugen, die im Rahmen einer definierten Aufgabe bessere Ergebnisse erzielen.
Solche Verfahren werden beispielsweise in der Robotik und bei bestimmten Formen des Sprachmodell-Post-Trainings eingesetzt.
Die Lernverfahren werden ausführlicher im Artikel über Machine Learning und Deep Learning erklärt.
Training und Inferenz: Wo liegt der Unterschied?
Training und Inferenz sind zwei unterschiedliche Phasen eines KI-Modells.
Training bedeutet, dass Modellparameter anhand geeigneter Lernverfahren angepasst werden.
Inferenz bezeichnet die Verarbeitung neuer Eingaben mit einem bereits trainierten Modell.
Wenn du einen KI-Chatbot um die Zusammenfassung eines Dokuments bittest, wird normalerweise eine Inferenz ausgeführt.
Das Modell verarbeitet den bereitgestellten Text und erzeugt eine Antwort.
Die ursprünglichen Modellgewichte werden dadurch nicht automatisch dauerhaft verändert.
Ein KI-Assistent kann allerdings zusätzliche Informationen außerhalb des Modells speichern und sie bei späteren Anfragen erneut bereitstellen.
Dazu gehören beispielsweise Gesprächsverläufe, gespeicherte Nutzervorgaben oder Dokumente.
Diese externe Speicherung darf nicht mit einem erneuten Training des Modells verwechselt werden.
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning ist eine Form des Weitertrainings.
Dabei wird ein bereits vortrainiertes Modell gezielt an bestimmte Aufgaben angepasst.
Ein Unternehmen könnte dadurch beispielsweise die Zuverlässigkeit eines Klassifikationsmodells oder die Einhaltung eines bestimmten Ausgabeformats verbessern.
Moderne Verfahren wie LoRA und QLoRA können den erforderlichen Trainingsspeicher reduzieren.
Weiterlesen: Fine-Tuning einfach erklärt.
Was sind neuronale Netze?
Viele moderne KI-Modelle verwenden künstliche neuronale Netze.
Diese bestehen aus mathematischen Verarbeitungseinheiten und trainierbaren Parametern.
Bei einem einfachen neuronalen Netz werden Informationen von einer Eingabeschicht über mehrere Verarbeitungsschichten zu einer Ausgabeschicht weitergeleitet.
Die einzelnen Schichten können unterschiedliche Merkmale der Eingabe verarbeiten.
Bei der Bilderkennung können beispielsweise einfache Kanten, Formen und komplexere visuelle Strukturen relevant werden.
Der Begriff „neuronal“ ist durch biologische Nervensysteme inspiriert.
Künstliche neuronale Netze sind jedoch mathematische Systeme und keine direkten Nachbildungen eines menschlichen Gehirns.
Was bedeutet Deep Learning?
Deep Learning verwendet neuronale Netze mit mehreren Verarbeitungsschichten.
Durch diese Architektur können komplexe Merkmalsdarstellungen aus Daten erlernt werden.
Deep Learning wird unter anderem für Sprachverarbeitung, Bildanalyse, Spracherkennung und generative KI eingesetzt.
Allerdings sind nicht sämtliche Machine-Learning-Modelle Deep-Learning-Modelle.
Klassische Verfahren wie lineare Regression, Entscheidungsbäume oder Random Forest gehören ebenfalls zum maschinellen Lernen.
Welche Arten von KI-Modellen gibt es?
KI-Modelle lassen sich nach ihrer Aufgabe, ihrer Architektur und ihrer Art der Informationsverarbeitung unterscheiden.
Eine vollständige Einteilung ist deshalb nicht immer eindeutig.
Klassifikationsmodelle
Klassifikationsmodelle ordnen Eingaben festgelegten Kategorien zu.
Beispiele sind Spam-Erkennung, Dokumentenklassifikation und die Erkennung bestimmter Bildinhalte.
Regressionsmodelle
Regressionsmodelle schätzen numerische Zielwerte.
Sie können beispielsweise Mietpreise, Nachfrage oder bestimmte wirtschaftliche Kennzahlen prognostizieren.
Die Ergebnisse sind Vorhersagen und keine Garantie für zukünftige Entwicklungen.
Sprachmodelle
Sprachmodelle verarbeiten sprachliche Informationen.
Sie werden beispielsweise für Übersetzung, Textgenerierung, Zusammenfassung und Fragebeantwortung verwendet.
Bildmodelle
Bildmodelle analysieren oder erzeugen visuelle Informationen.
Dazu gehören beispielsweise Objekterkennung, Bildsegmentierung und Bildgenerierung.
Audio- und Sprachmodelle
Diese Modelle verarbeiten Audiosignale.
Typische Aufgaben sind Spracherkennung, Sprecherunterscheidung, Sprachgenerierung und die Analyse akustischer Informationen.
Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme versuchen, passende Inhalte oder Produkte vorzuschlagen.
Dafür können unterschiedliche statistische Verfahren und KI-Modelle eingesetzt werden.
Multimodale Modelle
Multimodale Modelle können mehrere Informationsarten verarbeiten oder miteinander verbinden.
Beispielsweise kann ein System ein Foto untersuchen und dazu eine sprachliche Frage beantworten.
Generative Modelle
Generative Modelle erzeugen neue Inhalte anhand erlernter Muster.
Sie können Texte, Bilder, Audio, Videos oder andere Ausgaben generieren.
Diese Kategorien überschneiden sich: Ein Sprachmodell kann gleichzeitig generativ und multimodal sein.
Was ist generative KI?
Generative KI bezeichnet Systeme, die neue Inhalte erzeugen.
Ein Textgenerator kann beispielsweise einen Artikel formulieren.
Ein Bildgenerator erzeugt neue visuelle Inhalte.
Ein Audiomodell kann Sprache oder andere Tonsignale generieren.
Zu den wichtigen technischen Ansätzen gehören autoregressive Modelle, Diffusionsmodelle und weitere generative Architekturen.
Generative KI unterscheidet sich dadurch von Modellen, deren primäre Aufgabe beispielsweise die Klassifikation oder numerische Vorhersage ist.
Die Grenzen sind jedoch nicht immer streng.
Ein generatives Modell kann auch für Aufgaben wie Klassifikation oder Informationsextraktion verwendet werden.
Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind umfangreiche neuronale Sprachmodelle, die auf großen Datenmengen trainiert werden.
Viele moderne LLMs verwenden Transformer-basierte Architekturen.
Bei der Textgenerierung berechnen autoregressive Sprachmodelle schrittweise Wahrscheinlichkeiten für nachfolgende Tokens.
Dadurch können sie Texte erzeugen, Fragen beantworten, Programmcode schreiben und andere sprachbezogene Aufgaben bearbeiten.
Ein LLM ist jedoch nicht automatisch eine vollständige KI-Anwendung.
Funktionen wie Websuche, Dateizugriff oder Werkzeugnutzung werden durch zusätzliche Softwarekomponenten ermöglicht.
Weiterlesen: Large Language Models verstehen.
Was sind Tokens und Embeddings?
Tokens und Embeddings gehören zu den wichtigsten Bausteinen moderner Sprachmodelle.
Tokens
Viele Sprachmodelle zerlegen Texte zunächst in Tokens.
Ein Token kann ein Wort, einen Wortbestandteil oder eine andere Zeichenfolge darstellen.
Die Tokenanzahl beeinflusst unter anderem die Kontextlänge und bei zahlreichen KI-APIs auch die Nutzungskosten.
Embeddings
Embeddings sind numerische Vektordarstellungen von Informationen.
Sie ermöglichen mathematische Vergleiche und können beispielsweise semantische Beziehungen zwischen Texten abbilden.
Dabei muss zwischen internen Token-Repräsentationen und spezialisierten semantischen Embeddings unterschieden werden.
Letztere werden häufig für Suche, Clustering und RAG-Systeme eingesetzt.
Weiterlesen: Embeddings einfach erklärt.
Was ist eine Modellarchitektur?
Die Modellarchitektur beschreibt den mathematischen und technischen Aufbau eines KI-Modells.
Sie legt beispielsweise fest, wie Informationen innerhalb des Modells verarbeitet und miteinander verknüpft werden.
Zu den bekannten Architekturtypen gehören:
| Architektur | Typischer Einsatz |
|---|---|
| Lineare Modelle | Regression und Klassifikation |
| Entscheidungsbäume | Vorhersagen und Datenklassifikation |
| Convolutional Neural Networks (CNN) | Verarbeitung visueller Daten |
| Recurrent Neural Networks (RNN) | Sequenzverarbeitung |
| Transformer | Sprache, Bilder und multimodale Aufgaben |
| Mixture of Experts (MoE) | Bedingte Aktivierung spezialisierter Teilnetze |
Diffusionsmodelle sind eine wichtige generative Modellklasse. Sie beschreiben ein anderes Modellierungs- und Generierungsprinzip und können wiederum unterschiedliche neuronale Architekturen verwenden.
Diese Unterscheidung ist wichtig: Nicht jeder Modelltyp beschreibt dieselbe technische Ebene.
Warum sind Transformer so wichtig?
Die Transformer-Architektur wurde 2017 in der wissenschaftlichen Arbeit Attention Is All You Need vorgestellt.
Sie hat die Entwicklung moderner Sprachmodelle stark beeinflusst.
Ein zentraler Bestandteil sind Attention-Mechanismen.
Diese ermöglichen es einem Modell, Beziehungen zwischen verschiedenen Bestandteilen einer Eingabe mathematisch zu gewichten.
Bei Sprache kann beispielsweise die Beziehung zwischen einem Pronomen und einem zuvor genannten Substantiv relevant sein.
Transformer ermöglichen eine leistungsfähige Verarbeitung solcher Zusammenhänge und unterstützen durch ihre Architektur effiziente Trainingsverfahren.
Sie werden inzwischen weit über die reine Textverarbeitung hinaus eingesetzt.
Zu ihren Anwendungen gehören auch Bildverarbeitung, Audioanalyse und multimodale KI.
Allerdings garantiert die Transformer-Architektur nicht, dass ein Modell beliebig lange Texte vollständig oder fehlerfrei berücksichtigt.
Die tatsächlichen Fähigkeiten hängen weiterhin von Training, Modellgröße, Architekturdetails und Kontextverwaltung ab.
Weiterlesen: Transformer-Architektur einfach erklärt.
Was bedeutet Mixture of Experts (MoE)?
Mixture of Experts (MoE) ist ein Architekturansatz, bei dem ein Modell aus mehreren Teilnetzwerken besteht.
Diese Teilnetzwerke werden als Experten bezeichnet.
Ein zusätzlicher Mechanismus, häufig Router genannt, entscheidet, welche Experten bei einer bestimmten Verarbeitung aktiviert werden.
Wie funktioniert MoE?
Statt bei jeder Eingabe sämtliche Experten zu verwenden, kann ein MoE-Modell nur einen Teil der verfügbaren Experten aktivieren.
Bei Sprachmodellen kann diese Auswahl beispielsweise auf Ebene einzelner Tokens erfolgen.
Dadurch lässt sich die gesamte Modellkapazität erhöhen, ohne bei jedem Verarbeitungsschritt sämtliche Parameter berechnen zu müssen.
Warum ist das wichtig?
Große neuronale Modelle benötigen erhebliche Rechenressourcen.
MoE ermöglicht unter geeigneten Bedingungen eine effizientere Nutzung der vorhandenen Kapazität.
Allerdings ist die Architektur technisch anspruchsvoll.
Zu den Herausforderungen gehören die gleichmäßige Auslastung der Experten, zusätzliche Kommunikationskosten und die Verwaltung großer Modellgewichte.
Auch wenn während einer Verarbeitung nur ein Teil der Parameter aktiv ist, muss der verfügbare Speicher für die Modellgewichte weiterhin berücksichtigt werden.
Wichtig: Ein MoE-Modell ist nicht automatisch schneller oder leistungsfähiger als jedes andere Modell.
Der praktische Vorteil hängt von Architektur, Hardware und Implementierung ab.
Was sind Reasoning-Modelle?
Der Begriff Reasoning-Modell wird für KI-Modelle beziehungsweise Modellkonfigurationen verwendet, die besonders auf mehrstufige Problemlösung und komplexere Schlussfolgerungsaufgaben ausgerichtet sind.
Solche Systeme können zusätzliche Verarbeitungsschritte verwenden, bevor sie eine endgültige Antwort ausgeben.
Einige Ansätze kombinieren entsprechendes Post-Training mit zusätzlichem Rechenaufwand während der Inferenz.
Dadurch lassen sich bestimmte mathematische, programmiertechnische oder analytische Aufgaben verbessern.
Ein Reasoning-Modell kann beispielsweise mehrere Lösungsansätze prüfen oder ein komplexes Problem schrittweise bearbeiten.
Allerdings bedeutet eine längere Verarbeitung nicht automatisch, dass die Antwort richtig ist.
Auch Reasoning-Modelle können falsche Annahmen treffen oder ungeeignete Lösungswege verwenden.
Was ist der Unterschied zu einem normalen Sprachmodell?
Es gibt keine überall einheitliche technische Grenze zwischen einem gewöhnlichen LLM und einem Reasoning-Modell.
Häufig unterscheiden sich die Modelle durch Trainingsverfahren, Optimierungsziele und verfügbare Inferenzmechanismen.
Die tatsächliche Leistung sollte anhand realistischer Aufgaben bewertet werden.
Was sind multimodale KI-Modelle?
Multimodale KI-Modelle verarbeiten Informationen aus mehreren Modalitäten.
Zu den wichtigsten gehören Text, Bild, Audio und Video.
Ein Beispiel:
Ein Nutzer lädt ein Foto hoch und stellt dazu die Frage:
„Welche technischen Anschlüsse sind auf diesem Gerät erkennbar?“
Ein geeignetes multimodales Modell kann Bildinformationen und Textfrage gemeinsam berücksichtigen.
Andere Systeme können gesprochene Sprache analysieren oder Informationen aus Videos verarbeiten.
Ein multimodales Modell muss jedoch nicht sämtliche Medienarten unterstützen.
Ebenso bedeutet die Fähigkeit zur Bildanalyse nicht automatisch, dass das Modell neue Bilder generieren kann.
Multimodale Embeddings
Eine weitere Entwicklung sind gemeinsame Repräsentationsräume für unterschiedliche Medienarten.
Dadurch können beispielsweise Textbeschreibungen und Bilder anhand ihrer mathematischen Ähnlichkeit verglichen werden.
Solche Verfahren ermöglichen medienübergreifende Suche und komplexere Dokumentenanalyse.
Die technischen Grundlagen sind eng mit Embedding-Modellen und modernen Transformer-Architekturen verbunden.
Allgemeine und spezialisierte KI-Modelle
KI-Modelle können entweder für ein breites Aufgabenspektrum oder für bestimmte Anwendungen optimiert werden.
Allgemeine Modelle
Allgemein einsetzbare Modelle unterstützen unterschiedliche Aufgaben.
Ein Sprachmodell kann beispielsweise Texte zusammenfassen, übersetzen, analysieren und Fragen beantworten.
Solche Modelle sind flexibel, benötigen aber möglicherweise zusätzliche Anweisungen und Fachinformationen.
Spezialisierte Modelle
Spezialisierte Modelle werden für bestimmte Aufgaben oder Fachgebiete entwickelt beziehungsweise angepasst.
Beispiele sind:
- Betrugserkennung im Finanzwesen
- Medizinische Bildklassifikation
- Technische Dokumentenanalyse
- Prognosen für Energieverbrauch
- Klassifikation bestimmter Geschäftsvorgänge
Ein spezialisiertes Modell kann bei seiner Kernaufgabe effizienter oder zuverlässiger sein als ein großes allgemeines Modell.
Das muss jedoch durch geeignete Tests nachgewiesen werden.
Große und kleine KI-Modelle im Vergleich
Die Größe eines Modells beeinflusst häufig seine Speicherkapazität und die benötigten Rechenressourcen.
Allerdings ist die reine Parameteranzahl keine ausreichende Qualitätskennzahl.
| Kriterium | Kleineres Modell | Größeres Modell |
|---|---|---|
| Speicherbedarf | Häufig geringer | Häufig höher |
| Hardwareanforderungen | Oft leichter lokal nutzbar | Teilweise spezialisierte Hardware |
| Kosten | Bei gleicher Infrastruktur oft geringer | Häufig höher |
| Allgemeine Fähigkeiten | Aufgabenabhängig | Teilweise umfassender |
| Spezialisierung | Häufig wirtschaftlich sinnvoll | Ebenfalls möglich |
| Geschwindigkeit | Oft günstige Latenz | Abhängig von Architektur und Betrieb |
Ein kleines, gut angepasstes Modell kann beispielsweise Kundenanfragen zuverlässig in Kategorien einteilen.
Ein umfangreiches Modell könnte dagegen bei komplexen Analysen Vorteile besitzen.
Entscheidend ist nicht die größtmögliche Modellgröße, sondern das Verhältnis zwischen erforderlicher Qualität, Geschwindigkeit und Kosten.
Lokale KI-Modelle oder Cloud-Modelle?
KI-Modelle können auf unterschiedlichen Infrastrukturen betrieben werden.
Cloud-Modelle
Bei Cloud-Anwendungen erfolgt die Modellberechnung auf externen Servern.
Der Nutzer greift beispielsweise über eine Website oder Programmierschnittstelle auf die Funktionen zu.
Vorteile können eine leistungsfähige Infrastruktur und eine einfache Skalierung sein.
Dabei müssen jedoch Datenschutz, Nutzungsbedingungen und mögliche Abhängigkeiten vom Anbieter berücksichtigt werden.
Lokale Modelle
Ein lokal betriebenes KI-Modell wird auf eigener Hardware ausgeführt.
Das kann ein Computer oder ein selbst verwalteter Server sein.
Vorteile können eine größere Kontrolle über Daten und die Möglichkeit des Offline-Betriebs sein.
Allerdings hängen Leistung und Modellgröße von der verfügbaren Hardware ab.
Programme wie Ollama oder LM Studio erleichtern die Ausführung geeigneter Modelle auf eigenen Geräten.
Open Source und Open Weights
Auch die Offenheit eines Modells ist ein eigenes Auswahlkriterium.
Bei Open-Weights-Modellen sind die trainierten Modellgewichte verfügbar.
Vollständig offene KI im Sinne der Open Source Initiative erfordert darüber hinaus zusätzliche Nutzungsfreiheiten und die für Änderungen erforderlichen Informationen.
Nicht jedes herunterladbare Modell ist deshalb automatisch vollständig Open Source.
Wie arbeiten KI-Modelle mit externen Daten?
Ein KI-Modell kennt neue Informationen nicht automatisch, nur weil sie irgendwo im Internet oder in einer Datenbank veröffentlicht wurden.
Damit eine Anwendung auf aktuelle oder interne Daten zugreifen kann, benötigt sie geeignete externe Informationsquellen.
Dazu gehören beispielsweise Datenbankabfragen, Suchsysteme oder Werkzeugaufrufe.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG verbindet generative KI mit einem externen Informationsabruf.
Ein System sucht relevante Dokumente und stellt die gefundenen Informationen dem Modell als zusätzlichen Kontext bereit.
Dadurch können Antworten auf aktuellen oder unternehmensinternen Inhalten beruhen.
RAG kann Embeddings und Vektordatenbanken verwenden, ist aber nicht zwingend auf diese Technologien beschränkt.
Weiterlesen: Retrieval-Augmented Generation.
Tool Calling
Durch Tool Calling kann ein Modell die Verwendung einer bereitgestellten Funktion anfordern.
Beispielsweise könnte eine Anwendung ein Werkzeug zur Berechnung von Kennzahlen oder zur Abfrage einer Datenbank bereitstellen.
Die tatsächliche Ausführung erfolgt durch die umgebende Software.
MCP
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, mit dem KI-Anwendungen standardisiert mit externen Werkzeugen und Datenquellen verbunden werden können.
MCP ersetzt nicht grundsätzlich bestehende APIs, sondern bietet eine gemeinsame Integrationsschicht.
Die sichere Verbindung externer Funktionen erfordert technische Zugriffsbeschränkungen und geeignete Kontrollmechanismen.
Warum machen KI-Modelle Fehler?
KI-Modelle können beeindruckende Ergebnisse liefern, bleiben jedoch fehleranfällig.
Die Ursachen hängen unter anderem von der Modellart und der jeweiligen Aufgabe ab.
Fehlerhafte oder unvollständige Trainingsdaten
Ein Modell kann falsche Muster aus unzureichenden Daten lernen.
Overfitting
Bei Overfitting passt sich ein Modell zu stark an die Trainingsbeispiele an.
Bei neuen Daten kann es dadurch schlechter funktionieren.
Underfitting
Bei Underfitting werden wichtige Zusammenhänge nicht ausreichend erlernt.
Das Modell zeigt dann häufig sowohl bei Trainings- als auch bei Testdaten eine schwache Leistung.
Verteilungsänderungen
Wenn sich die Eigenschaften neuer Eingabedaten stark von den Trainingsdaten unterscheiden, kann die Qualität sinken.
Dieses Problem wird häufig im Zusammenhang mit Data Drift oder Distribution Shift untersucht.
Halluzinationen
Generative Sprachmodelle können falsche oder unbegründete Informationen erzeugen.
Ein Beispiel ist eine erfundene wissenschaftliche Quelle.
Eine flüssig formulierte Antwort ist deshalb kein Beweis für die Richtigkeit der enthaltenen Fakten.
Unzureichende Kontextverarbeitung
Auch Informationen, die einem Modell grundsätzlich zur Verfügung stehen, werden nicht immer zuverlässig berücksichtigt.
Besonders lange oder widersprüchliche Eingaben können zusätzliche Schwierigkeiten verursachen.
Können KI-Modelle wirklich verstehen oder denken?
KI-Modelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und komplexe Aufgaben lösen.
Ob diese Fähigkeiten als „Verstehen“ bezeichnet werden sollten, hängt von der verwendeten Definition ab.
Ein Modell besitzt beispielsweise keine menschliche Biografie oder praktische Lebenserfahrung allein dadurch, dass es umfangreiche Texte verarbeitet.
Gleichzeitig lassen sich seine Fähigkeiten nicht angemessen beurteilen, indem man sie ausschließlich als einfache Wortstatistik beschreibt.
Moderne KI-Modelle können komplexe abstrakte Repräsentationen erlernen und bei verschiedenen Aufgaben leistungsfähige Schlussfolgerungen erzeugen.
Die wissenschaftliche und philosophische Frage, ob KI-Systeme subjektives Bewusstsein besitzen können, ist nicht abschließend geklärt.
Für den praktischen Einsatz ist daher entscheidend, welche Fähigkeiten und Grenzen ein Modell nachweislich besitzt.
Wie bewertet man die Qualität eines KI-Modells?
Die Qualität hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.
Für unterschiedliche Anwendungen werden verschiedene Kennzahlen verwendet.
| Aufgabe | Typische Bewertung |
|---|---|
| Klassifikation | Accuracy, Precision, Recall, F1 |
| Regression | MAE, RMSE |
| Textgenerierung | Faktische Richtigkeit, Relevanz, Anweisungsbefolgung |
| Programmierung | Erfolgreiche Softwaretests |
| Bildanalyse | Erkennungsgenauigkeit, geeignete Fachmetriken |
| KI-Agenten | Aufgabenerfolg, Werkzeugnutzung, Berechtigungen |
| Produktivbetrieb | Latenz, Stabilität, Ressourcenverbrauch |
Warum reichen öffentliche Benchmarks nicht aus?
Benchmarks ermöglichen standardisierte Vergleiche.
Ihre Ergebnisse hängen allerdings von den verwendeten Aufgaben und Bewertungsregeln ab.
Ein Modell kann bei einer akademischen Prüfung sehr gut abschneiden und trotzdem Schwierigkeiten mit praktischen Geschäftsprozessen haben.
Der Stanford AI Index 2026 zeigt, wie schnell KI-Modelle bei verschiedenen standardisierten Tests Fortschritte erzielen.
Gleichzeitig werden Grenzen und Qualitätsprobleme etablierter Bewertungsverfahren deutlich.
Deshalb sollten Unternehmen eigene Testfälle verwenden, die ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen.
Was bedeutet Evaluation?
Eine Evaluation ist die systematische Prüfung der Qualität und Zuverlässigkeit eines Modells oder KI-Systems.
Sie kann standardisierte Benchmarks, praktische Tests und menschliche Bewertungen kombinieren.
Wichtig ist auch, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen zu berücksichtigen.
Das NIST empfiehlt hierfür risikoorientierte Ansätze, die nicht nur die Modellleistung, sondern auch den tatsächlichen Einsatz eines Systems untersuchen.
Welches KI-Modell ist das richtige?
Vor der Auswahl eines Modells sollten die Anforderungen möglichst präzise definiert werden.
Die wichtigsten Fragen betreffen:
- Aufgabe: Soll das Modell Texte erzeugen, Daten klassifizieren oder Informationen analysieren?
- Qualität: Wie zuverlässig muss das Ergebnis sein?
- Aktualität: Werden externe oder regelmäßig aktualisierte Daten benötigt?
- Datenarten: Müssen Bilder, Audio oder andere Modalitäten verarbeitet werden?
- Geschwindigkeit: Welche Bearbeitungszeit ist akzeptabel?
- Kosten: Welches Budget steht für die Nutzung zur Verfügung?
- Datenschutz: Welche Informationen dürfen übertragen werden?
- Betrieb: Soll das Modell lokal oder in der Cloud laufen?
- Anpassbarkeit: Werden Fine-Tuning oder eigene Werkzeuge benötigt?
- Evaluation: Mit welchen Testfällen lässt sich die Qualität nachweisen?
Ein Modell sollte anhand konkreter Aufgaben ausgewählt werden und nicht allein aufgrund seiner Bekanntheit oder Parameterzahl.
KI-Modelle im Alltag und in Unternehmen
Viele Anwendungen nutzen bereits seit Jahren Machine Learning.
Neuere generative Modelle erweitern die Einsatzmöglichkeiten, ersetzen jedoch nicht automatisch sämtliche klassischen Verfahren.
Kundenservice
Sprachmodelle können Kundenanfragen beantworten, Nachrichten zusammenfassen oder Vorgänge klassifizieren.
Für aktuelle Kundendaten benötigen sie geeignete Systemverbindungen.
Finanzwesen
Machine-Learning-Modelle können bei Prognosen, Risikoprüfungen und der Erkennung auffälliger Transaktionen helfen.
Die Ergebnisse sind jedoch abhängig von Datenqualität und Modellvalidierung.
Immobilien und Ferienvermietung
KI kann Buchungsdaten analysieren, Nachfrageprognosen unterstützen oder wiederkehrende Kundenkommunikation vorbereiten.
Bei automatisierten Änderungen an Buchungen müssen Berechtigungen und Kontrollmechanismen berücksichtigt werden.
Medizin und Wissenschaft
Spezialisierte Modelle unterstützen beispielsweise Bildanalyse, Forschung und die Auswertung bestimmter Datensätze.
Die Verwendung in sensiblen Bereichen erfordert besonders sorgfältige Tests und gegebenenfalls regulatorische Anforderungen.
Softwareentwicklung
Sprachmodelle können Programmcode erstellen, erklären oder analysieren.
Generierter Code sollte allerdings mit geeigneten Tests und Sicherheitsprüfungen kontrolliert werden.
Wissensmanagement
RAG-Systeme können Informationen aus internen Dokumenten bereitstellen.
Ein Sprachmodell formuliert daraus Antworten, deren wesentliche Aussagen möglichst anhand konkreter Quellen überprüfbar sein sollten.
Wie entwickeln sich KI-Modelle weiter?
Die Entwicklung moderner KI-Modelle geht nicht ausschließlich in Richtung immer größerer Parameterzahlen.
Mehrere technische Entwicklungen sind gleichzeitig wichtig.
Effizientere Architekturen: Mixture-of-Experts-Modelle können zusätzliche Kapazität ermöglichen, ohne bei jeder Verarbeitung sämtliche Parameter zu aktivieren.
Reasoning und Post-Training: Neue Trainings- und Inferenzverfahren verbessern bestimmte Aufgaben der mehrstufigen Problemlösung.
Multimodale Verarbeitung: Modelle können mehrere Medienarten zunehmend enger miteinander verbinden.
Kleinere spezialisierte Modelle: Effiziente Modelle ermöglichen mehr Anwendungen auf lokaler Hardware.
Werkzeugnutzung: KI-Systeme werden stärker mit Suchfunktionen, Datenbanken und externen Programmen verbunden.
Verbesserte Evaluation: Modellqualität wird zunehmend anhand konkreter Anwendungen und Sicherheitsanforderungen bewertet.
Keine dieser Entwicklungen garantiert für sich allein bessere Ergebnisse.
Entscheidend bleibt das Zusammenspiel aus Modellarchitektur, Trainingsqualität, Informationsgrundlage und sicherer Anwendung.
Häufig gestellte Fragen zu KI-Modellen
Was ist ein KI-Modell einfach erklärt?
Ein KI-Modell ist eine mathematische Struktur, die Informationen verarbeitet und daraus beispielsweise Vorhersagen, Kategorien oder neue Inhalte erzeugen kann. Viele moderne KI-Modelle lernen ihre Parameter mithilfe umfangreicher Trainingsdaten.
Was ist der Unterschied zwischen KI und einem KI-Modell?
Künstliche Intelligenz bezeichnet das gesamte technische Fachgebiet. Ein KI-Modell ist eine konkrete mathematische Komponente, die bestimmte KI-Funktionen ermöglicht.
Sind ChatGPT und ein Sprachmodell dasselbe?
Nein. ChatGPT ist eine KI-Anwendung, die Sprachmodelle und weitere Funktionen bereitstellen kann. Das zugrunde liegende Modell ist nur ein Bestandteil des gesamten Systems.
Wie wird ein KI-Modell trainiert?
Beim Training werden Modellparameter anhand geeigneter Daten und Lernziele angepasst. Dazu kommen unterschiedliche Verfahren aus Machine Learning und Deep Learning zum Einsatz.
Was ist der Unterschied zwischen Training und Inferenz?
Beim Training werden trainierbare Parameter optimiert. Bei der Inferenz verarbeitet ein bereits trainiertes Modell neue Eingaben und erzeugt Ergebnisse.
Was ist eine Modellarchitektur?
Die Modellarchitektur beschreibt den mathematischen und technischen Aufbau eines KI-Modells. Bekannte Beispiele sind neuronale Netze, Transformer und Mixture-of-Experts-Architekturen.
Was ist der Unterschied zwischen Transformer und LLM?
Ein Transformer ist eine Modellarchitektur. Ein Large Language Model ist ein umfangreiches Sprachmodell, das häufig auf einer Transformer-Architektur basiert.
Was bedeutet Mixture of Experts?
Mixture of Experts bezeichnet eine Architektur mit mehreren Teilnetzwerken. Ein Routing-Mechanismus wählt aus, welche Experten bei einer bestimmten Eingabe verwendet werden.
Was ist ein Reasoning-Modell?
Ein Reasoning-Modell ist ein auf komplexere Schlussfolgerungsaufgaben ausgerichtetes KI-Modell beziehungsweise eine entsprechende Modellkonfiguration. Zusätzliche Trainings- und Inferenzverfahren können bestimmte Problemlösungsfähigkeiten verbessern.
Was ist ein multimodales KI-Modell?
Ein multimodales KI-Modell kann mehrere Informationsarten wie Text, Bilder oder Audio verarbeiten und miteinander verbinden.
Sind größere KI-Modelle immer besser?
Nein. Die Qualität hängt von Architektur, Training und Aufgabe ab. Kleinere spezialisierte Modelle können bei bestimmten Anwendungen effizienter und zuverlässiger sein.
Warum halluzinieren KI-Modelle?
Generative Modelle können falsche oder unbegründete Aussagen erzeugen, weil sie nicht automatisch jede generierte Information anhand überprüfter Tatsachen kontrollieren.
Können KI-Modelle selbstständig lernen?
Während definierter Trainingsprozesse können Modelle ihre Parameter anpassen. Bei einer gewöhnlichen Anfrage wird das zugrunde liegende Modell jedoch nicht automatisch dauerhaft weitertrainiert.
Was ist besser: lokale KI oder Cloud-KI?
Lokale KI kann größere Kontrolle über Daten und Infrastruktur ermöglichen. Cloud-KI kann dagegen den Zugang zu umfangreicher Rechenleistung vereinfachen. Welche Lösung geeigneter ist, hängt von Aufgabe, Kosten und Datenschutzanforderungen ab.
Fazit: KI-Modelle bilden die technische Grundlage moderner KI
KI-Modelle sind der Kern vieler Anwendungen künstlicher Intelligenz.
Sie verarbeiten Informationen mithilfe mathematischer Verfahren und erzeugen daraus Vorhersagen, Klassifikationen oder neue Inhalte.
Viele moderne Modelle werden durch Machine Learning und Deep Learning trainiert.
Dabei werden mathematische Parameter so angepasst, dass bestimmte Aufgaben möglichst zuverlässig ausgeführt werden können.
Mit Transformern, multimodalen Architekturen, Mixture of Experts und modernen Reasoning-Verfahren sind die Möglichkeiten deutlich umfangreicher geworden.
Gleichzeitig bleiben wichtige Grenzen bestehen.
KI-Modelle können Fehler machen, Informationen falsch interpretieren oder unbegründete Aussagen erzeugen.
Auch ihre Qualität lässt sich nicht allein anhand der Parameterzahl oder einer öffentlichen Rangliste beurteilen.
Ein gutes KI-Modell ist das Modell, das eine konkrete Aufgabe mit der erforderlichen Qualität, Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit erfüllt.
Wer die Grundlagen von Training, Inferenz, Architektur und Modellbewertung versteht, kann moderne KI-Anwendungen besser einschätzen und geeignete Technologien gezielter auswählen.
Weiterführendes KI-Wissen
Die folgenden Grundlagenartikel auf KIRatgeber vertiefen die wichtigsten technischen Zusammenhänge:
- Machine Learning und Deep Learning
- Large Language Models einfach erklärt
- Transformer-Architektur verstehen
- Embeddings und Vektorrepräsentationen
- Vektordatenbanken und semantische Suche
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Fine-Tuning und Modellanpassung
- Prompt Engineering einfach erklärt
- KI-Glossar: Fachbegriffe von A bis Z
Quellen und technische Dokumentationen
Die fachlichen Grundlagen und die beschriebenen Entwicklungen werden durch folgende Quellen gestützt:
- Google: Machine Learning Crash Course
- Google: Neuronale Netze und Modelltraining
- Google: Trainings-, Validierungs- und Testdaten
- Vaswani et al.: Attention Is All You Need
- IBM: Mixture of Experts erklärt
- Hugging Face: Multimodale Modellgenerierung
- Stanford HAI: AI Index Report 2026
- Stanford HAI: Technische Leistungsfähigkeit von KI-Modellen
- NIST: ARIA Evaluation Planning Manual (2026)
Fachlicher Stand: Oktober 2026.