Was ist ein Large Language Model (LLM)?

LLM Large Language Model einfach erklärt

Ein Large Language Model analysiert Milliarden Textdaten, erkennt semantische Zusammenhänge mittels Transformer-Architektur und generiert kontextbasierte Sprache.
Diese Technologie bildet das Fundament moderner KI-Systeme – von Chatbots bis hin zu autonomen Agenten.

Large Language Model (LLM)
Architektur, Funktionsweise und Bedeutung moderner KI

Large Language Models gehören zu den wichtigsten Technologien moderner künstlicher Intelligenz. Sie ermöglichen es, Texte zu schreiben, komplexe Fragen zu beantworten, Dokumente zusammenzufassen, Programmcode zu erzeugen und Informationen in natürlicher Sprache zu analysieren.

Bekannte KI-Anwendungen wie ChatGPT, Claude oder Gemini verwenden leistungsfähige Sprachmodelle als wesentliche technische Grundlage.

Doch ein Large Language Model ist mehr als ein Textgenerator. Moderne Modelle können komplexe Zusammenhänge verarbeiten, unterschiedliche Aufgaben bearbeiten und über geeignete Software mit externen Werkzeugen kommunizieren.

Mit Technologien wie Reasoning, Mixture of Experts, langen Kontextfenstern und multimodaler KI haben sich die Fähigkeiten von Sprachmodellen in den vergangenen Jahren erheblich erweitert.

Trotzdem bleiben wichtige Grenzen bestehen. Sprachmodelle können falsche Informationen erzeugen, Quellen erfinden oder vorhandene Angaben falsch interpretieren.

Was genau ist also ein Large Language Model? Wie funktioniert die Verarbeitung von Sprache? Was unterscheidet Training und Inferenz? Welche Rolle spielen Transformer, Tokens und Parameter? Und wie werden aus Sprachmodellen leistungsfähige KI-Agenten?

Dieser Ratgeber erklärt die technischen Grundlagen verständlich und zeigt, wie moderne LLMs aufgebaut sind, wo sie eingesetzt werden und welche Risiken berücksichtigt werden müssen.

Was ist ein Large Language Model?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein umfangreiches, auf sprachliche Aufgaben ausgerichtetes KI-Modell, das mithilfe neuronaler Netze statistische Strukturen und Zusammenhänge aus großen Datenmengen erlernt.

Der englische Begriff bedeutet übersetzt „großes Sprachmodell“.

Ein LLM kann beispielsweise Texte analysieren, Fragen beantworten, Informationen zusammenfassen oder neue Inhalte erzeugen.

Anders als bei einem klassischen regelbasierten Programm müssen Entwickler dafür nicht jede mögliche Antwort im Voraus festlegen.

Stattdessen lernt das Modell durch Training mathematische Beziehungen zwischen Sprachelementen, Begriffen und Kontextinformationen.

Viele moderne generative Sprachmodelle werden zunächst darauf trainiert, das nächste Token innerhalb einer Sequenz vorherzusagen.

Ein Token kann beispielsweise ein Wort, ein Wortbestandteil oder eine andere Zeichenfolge sein.

Durch umfangreiches Training entstehen komplexe interne Repräsentationen, mit denen das Modell zahlreiche sprachliche und andere Aufgaben bearbeiten kann.

Ein LLM ist somit kein gewöhnliches Nachschlagewerk und keine Sammlung fest gespeicherter Antworten.

Es handelt sich um ein trainiertes mathematisches System, das aus Eingaben neue Ausgaben berechnet.

Was bedeutet „Large“ bei Large Language Models?

Das Wort „Large“ beschreibt die umfangreiche Skalierung solcher Sprachmodelle.

Dabei spielen vor allem drei Faktoren eine Rolle:

Modellparameter: Die mathematischen Werte, die das Verhalten des Modells bestimmen.

Trainingsdaten: Die Informationen, anhand derer das Modell seine Fähigkeiten erlernt.

Rechenaufwand: Die benötigte Rechenleistung für Training und spätere Nutzung.

Moderne Sprachmodelle können Milliarden von Parametern besitzen.

Einige Modellarchitekturen verfügen über noch deutlich größere Gesamtparameterzahlen.

Allerdings ist die Parameterzahl allein kein zuverlässiger Qualitätsmaßstab.

Ein kleineres Modell kann bei bestimmten Aufgaben bessere Ergebnisse liefern als ein größeres Modell.

Entscheidend sind unter anderem die Qualität der Trainingsdaten, die Architektur, das Trainingsverfahren und die jeweilige Anwendung.

Auch Verfahren wie Mixture of Experts zeigen, dass zwischen der Gesamtzahl der Parameter und den bei einer bestimmten Berechnung tatsächlich aktivierten Parametern unterschieden werden muss.

Wie funktionieren Large Language Models?

Die Funktionsweise moderner generativer Sprachmodelle basiert auf der Verarbeitung numerischer Repräsentationen und der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten.

Ein vereinfachter Ablauf lässt sich in sechs Schritte unterteilen.

1. Der Nutzer stellt eine Anfrage

Am Anfang steht ein Prompt.

Das kann beispielsweise eine einfache Frage sein:

„Erkläre die Vorteile erneuerbarer Energien.“

Die Anfrage kann zusätzlich Vorgaben zu Länge, Stil oder Ausgabeformat enthalten.

Manche Anwendungen stellen dem Modell außerdem frühere Nachrichten oder relevante Dokumente zur Verfügung.

2. Der Text wird tokenisiert

Die Eingabe wird durch einen Tokenizer in kleinere Einheiten zerlegt.

Diese Einheiten bezeichnet man als Tokens.

Ein Token ist nicht automatisch ein vollständiges Wort.

Abhängig vom Modell können auch Wortbestandteile, Zahlen oder Satzzeichen eigene Tokens bilden.

Die genaue Anzahl lässt sich deshalb nicht zuverlässig allein anhand der Wortzahl bestimmen.

3. Tokens werden numerisch dargestellt

Die Tokens erhalten numerische Kennungen.

Anschließend werden sie in mathematische Vektorrepräsentationen überführt.

Diese bilden den Ausgangspunkt für die weitere Verarbeitung im neuronalen Netzwerk.

Die verwendeten Repräsentationen enthalten trainierte Informationen, die für die Verarbeitung von Sprache relevant sind.

4. Das Modell verarbeitet den Kontext

Die numerischen Darstellungen werden durch mehrere Netzwerkschichten verarbeitet.

Bei modernen Sprachmodellen kommen dafür häufig Transformer-Architekturen zum Einsatz.

Ein zentraler Bestandteil ist der Attention-Mechanismus.

Er ermöglicht es dem Modell, Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen der verfügbaren Eingabe mathematisch zu gewichten.

5. Das Modell berechnet das nächste Token

Ein autoregressives Sprachmodell berechnet eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über mögliche nächste Tokens.

Ein Auswahlverfahren bestimmt, welches Token tatsächlich ausgegeben wird.

Dabei können Einstellungen wie Temperatur und Sampling-Verfahren das Verhalten beeinflussen.

6. Die Antwort entsteht schrittweise

Das erzeugte Token wird Teil des bisherigen Textkontexts.

Anschließend berechnet das Modell das nächste Token.

Dieser Vorgang wiederholt sich, bis eine vollständige Antwort vorliegt oder eine technische Abbruchbedingung erreicht wird.

Die einzelnen Tokens werden schließlich in lesbaren Text umgewandelt.

Warum können LLMs so unterschiedliche Aufgaben lösen?

Ein Sprachmodell wird nicht zwangsläufig für jede einzelne Aufgabe separat programmiert.

Durch umfangreiches Training kann es allgemeine Muster und Beziehungen erlernen, die auf unterschiedliche Aufgaben übertragbar sind.

Dazu gehören beispielsweise sprachliche Strukturen, Fachbegriffe, mathematische Muster und Beziehungen zwischen Informationen.

Ein Modell kann dadurch denselben Text auf verschiedene Arten verarbeiten.

Beispielsweise könnte es einen Geschäftsbericht zusammenfassen, wichtige Zahlen extrahieren oder Fragen zum Inhalt beantworten.

Welche Aufgabe ausgeführt wird, hängt unter anderem von der Anweisung, den verfügbaren Informationen und den Fähigkeiten des Modells ab.

Diese Vielseitigkeit unterscheidet moderne große Sprachmodelle von vielen spezialisierten KI-Systemen.

Sie bedeutet allerdings nicht, dass ein LLM sämtliche Aufgaben gleich zuverlässig beherrscht.

Die Geschichte der Sprachmodelle

Sprachmodelle existieren bereits wesentlich länger als moderne generative Chatbots.

Die Entwicklung führte über verschiedene mathematische und neuronale Ansätze zu heutigen Transformer-Modellen.

Statistische Sprachmodelle

Frühere Sprachmodelle verwendeten unter anderem N-Gramm-Verfahren.

Dabei wurde die Wahrscheinlichkeit bestimmter Wortfolgen anhand zuvor beobachteter Kombinationen geschätzt.

Solche Systeme konnten sprachliche Regelmäßigkeiten erfassen, waren aber bei längeren Abhängigkeiten und seltenen Formulierungen eingeschränkt.

Rekurrente neuronale Netze

Später kamen Recurrent Neural Networks (RNNs) und Weiterentwicklungen wie Long Short-Term Memory (LSTM) zum Einsatz.

Diese Modelle ermöglichten die Verarbeitung längerer Sequenzen und komplexerer Zusammenhänge.

Allerdings erschwerte ihre sequenzielle Architektur die effiziente Parallelisierung bestimmter Trainingsberechnungen.

Der Durchbruch durch Transformer

Im Jahr 2017 wurde in der wissenschaftlichen Arbeit Attention Is All You Need die Transformer-Architektur vorgestellt.

Sie verwendet Attention-Mechanismen, um Beziehungen zwischen Elementen einer Sequenz zu modellieren.

Dadurch wurden leistungsfähige und besser parallelisierbare Trainingsverfahren möglich.

Transformer wurden anschließend zur Grundlage zahlreicher moderner Sprachmodelle.

Heute werden unterschiedliche Varianten auch für Bilder, Audio, Video und multimodale Anwendungen eingesetzt.

Was ist die Transformer-Architektur?

Ein Transformer ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Informationen unter anderem mithilfe von Attention-Mechanismen verarbeitet.

Viele moderne Large Language Models verwenden Transformer-basierte Architekturen.

Ein wichtiger Vorteil besteht darin, dass beim Training zahlreiche Berechnungen für unterschiedliche Positionen einer Sequenz parallel ausgeführt werden können.

Das erleichtert die Skalierung auf große Datenmengen und leistungsfähige Recheninfrastrukturen.

Allerdings muss zwischen Training und Textgenerierung unterschieden werden.

Bei der autoregressiven Generierung wird ein neues Token normalerweise unter Berücksichtigung der zuvor generierten Tokens erzeugt.

Dieser Vorgang bleibt auf der Ebene der aufeinanderfolgenden Ausgabetokens grundsätzlich sequenziell.

Der Transformer ermöglicht somit erhebliche Parallelisierungsvorteile, aber nicht jede Phase der Verarbeitung ist vollständig parallel.

Was bedeutet Self-Attention?

Self-Attention ist ein Mechanismus, der Beziehungen zwischen Elementen einer Sequenz gewichtet.

Ein Beispiel:

„Die Kundin hat das Apartment gebucht, weil es einen großen Balkon besitzt.“

Um die Aussage sinnvoll zu verarbeiten, muss das Modell Beziehungen zwischen Begriffen wie „Apartment“, „es“ und „Balkon“ berücksichtigen.

Attention-Mechanismen helfen, solche Zusammenhänge mathematisch abzubilden.

Dabei entscheidet nicht ein einzelner Attention-Wert darüber, ob das Modell eine Aussage richtig verstanden hat.

Die Verarbeitung erfolgt über viele mathematische Operationen und Netzwerkschichten.

Die technische Funktionsweise erklären wir ausführlich unter Transformer-Architektur einfach erklärt.

Was sind Tokens und Embeddings?

Tokens und Embeddings gehören zu den wichtigsten Grundlagen moderner Sprachmodelle.

Tokens als Verarbeitungseinheiten

Ein Token ist eine Einheit, in die Texte für die Modellverarbeitung zerlegt werden.

Die Anzahl der Tokens beeinflusst unter anderem den verfügbaren Kontext und bei vielen APIs die Nutzungskosten.

Ein langer Text benötigt normalerweise mehr Tokens als eine kurze Frage.

Die genaue Aufteilung hängt jedoch vom jeweiligen Tokenizer ab.

Embeddings als mathematische Repräsentationen

Ein Embedding ist eine numerische Vektordarstellung von Informationen.

Bei Sprachmodellen werden Tokens zunächst in trainierte Vektorrepräsentationen überführt.

Davon zu unterscheiden sind spezialisierte Embedding-Modelle, die beispielsweise für semantische Suche verwendet werden.

Solche Modelle erzeugen Vektoren, mit denen die inhaltliche Ähnlichkeit von Texten oder anderen Informationen verglichen werden kann.

Weiterlesen: Embeddings einfach erklärt.

Wie werden Large Language Models trainiert?

Das Training eines modernen Sprachmodells umfasst häufig mehrere Phasen.

Ein besonders wichtiges Grundprinzip ist die Unterscheidung zwischen Pretraining und Post-Training.

Pretraining: Das grundlegende Lernen

Beim Pretraining verarbeitet das Modell große Mengen geeigneter Trainingsdaten.

Dazu können beispielsweise Texte, Programmcode und bei multimodalen Modellen weitere Informationsarten gehören.

Viele generative Sprachmodelle lernen dabei, das nächste Token vorherzusagen.

Wenn eine Tokenfolge gegeben ist, soll das Modell möglichst gut berechnen, welche Fortsetzung im jeweiligen Trainingskontext passt.

Über sehr viele Beispiele werden mathematische Parameter angepasst.

Dabei können komplexe sprachliche und fachliche Muster erlernt werden.

Am Ende entsteht ein Basismodell mit allgemeinen Fähigkeiten.

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Nach dem grundlegenden Training werden viele Modelle gezielt auf die Befolgung von Anweisungen angepasst.

Dafür können Beispiele aus Nutzeranfragen und geeigneten Zielantworten verwendet werden.

Dieses Verfahren bezeichnet man als Supervised Fine-Tuning.

Ein Modell kann dadurch lernen, Aufgaben besser zu strukturieren und Antworten in geeigneten Formaten auszugeben.

Reinforcement Learning und Präferenztraining

Weitere Trainingsverfahren können das Modellverhalten anhand von Bewertungen oder Präferenzen optimieren.

Dazu gehören unter anderem Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und Direct Preference Optimization (DPO).

Solche Verfahren können helfen, die Qualität von Antworten und die Einhaltung bestimmter Verhaltensvorgaben zu verbessern.

Die unterschiedlichen Methoden lassen sich auch miteinander kombinieren.

Spezialisierte Modellanpassung

Für bestimmte Aufgaben können Unternehmen vorhandene Modelle zusätzlich anpassen.

Moderne Methoden wie LoRA und QLoRA ermöglichen unter geeigneten Bedingungen ressourcenschonenderes Fine-Tuning.

Das kann beispielsweise für Dokumentenklassifikation, strukturierte Ausgaben oder spezielle Fachaufgaben interessant sein.

Weiterlesen: Fine-Tuning: LoRA, QLoRA und RAG im Vergleich.

Training und Inferenz: Was ist der Unterschied?

Die beiden Begriffe beschreiben unterschiedliche Phasen.

Training bedeutet, dass das Modell anhand von Daten und Lernverfahren angepasst wird.

Inferenz bezeichnet die Verwendung eines trainierten Modells für neue Eingaben.

Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, verarbeitet das Modell die Anfrage und erzeugt eine Antwort.

Dabei werden seine ursprünglichen Gewichte normalerweise nicht dauerhaft durch diese einzelne Unterhaltung verändert.

Eine KI-Anwendung kann jedoch Informationen aus Gesprächen außerhalb des Modells speichern.

Solche Informationen können bei späteren Anfragen erneut bereitgestellt werden.

Dies ist von einer tatsächlichen Aktualisierung der Modellparameter zu unterscheiden.

Was sind Reasoning-Modelle?

Reasoning-Modelle sind Sprachmodelle beziehungsweise Modellkonfigurationen, die besonders auf komplexe, mehrstufige Problemlösungsaufgaben ausgerichtet sind.

Sie werden beispielsweise für anspruchsvolle mathematische Probleme, Programmieraufgaben und analytische Fragestellungen eingesetzt.

Bestimmte Systeme verwenden zusätzliches Rechenbudget während der Inferenz.

Dadurch können weitere Verarbeitungsschritte durchgeführt werden, bevor die endgültige Antwort ausgegeben wird.

Ein Modell könnte beispielsweise unterschiedliche Lösungsansätze berücksichtigen oder Zwischenergebnisse kontrollieren.

Sind Reasoning-Modelle intelligenter?

Das lässt sich nicht pauschal beantworten.

Ein Reasoning-Modell kann bei bestimmten komplexen Aufgaben bessere Ergebnisse erzielen als eine andere Modellvariante.

Bei einfachen Aufgaben ist der zusätzliche Rechenaufwand dagegen möglicherweise unnötig.

Außerdem garantiert längere Verarbeitung keine sachlich korrekte Antwort.

Auch auf Reasoning ausgerichtete Modelle können falsche Annahmen treffen oder unzutreffende Ergebnisse erzeugen.

Die Auswahl sollte sich deshalb nach der konkreten Aufgabe und unabhängigen Qualitätsprüfungen richten.

Was bedeutet Mixture of Experts (MoE)?

Mixture of Experts bezeichnet eine Modellarchitektur, bei der mehrere trainierbare Teilnetzwerke miteinander kombiniert werden.

Diese Teilnetzwerke nennt man Experten.

Ein Routing-Mechanismus bestimmt, welche Experten bei einer bestimmten Verarbeitung verwendet werden.

Bei manchen Transformer-basierten MoE-Modellen wird die Auswahl für einzelne Tokens getroffen.

Dadurch muss nicht bei jedem Verarbeitungsschritt die gesamte verfügbare Modellkapazität aktiviert werden.

Dense-Modelle und MoE-Modelle im Vergleich

Eigenschaft	Dense-Modell	Mixture of Experts
Verarbeitung	Vorgesehene Schichten werden regulär verwendet	Bestimmte Experten werden selektiv aktiviert
Parameter	Häufig einheitlich aktivierte Netzwerkbereiche	Gesamtparameter und aktive Parameter unterscheiden sich
Skalierung	Zusätzliche Größe erhöht häufig den Rechenaufwand	Bedingte Berechnung kann effizienter sein
Anforderungen	Abhängig von Modellgröße	Zusätzliche Routing- und Speicheranforderungen

MoE bedeutet allerdings nicht, dass ein bestimmter Experte ausschließlich für Mathematik und ein anderer ausschließlich für Geschichte zuständig ist.

Solche Teilnetzwerke erlernen mathematische Spezialisierungen, die nicht zwingend einer eindeutig benannten menschlichen Fachkategorie entsprechen.

MoE kann bei großen Modellen Vorteile bieten.

Die tatsächliche Effizienz hängt jedoch von Modellarchitektur, Hardware und Implementierung ab.

Was sind multimodale Sprachmodelle?

Moderne Sprachmodelle können über reine Textverarbeitung hinausgehen.

Ein multimodales Modell verarbeitet Informationen aus mehreren Modalitäten.

Dazu gehören beispielsweise Text, Bilder, gesprochene Sprache und Video.

Ein Nutzer könnte ein Foto eines technischen Geräts hochladen und dazu eine Frage stellen.

Ein geeignetes Modell kann die visuellen Informationen gemeinsam mit der Textanweisung verarbeiten.

Andere Systeme können Audiodateien analysieren oder Informationen aus längeren Videosequenzen berücksichtigen.

Unterschied zwischen Eingabe und Ausgabe

Ein multimodales Modell kann Bilder verstehen beziehungsweise analysieren, ohne selbst neue Bilder erzeugen zu können.

Andere Systeme unterstützen sowohl multimodale Eingaben als auch Ausgaben.

Welche Funktionen tatsächlich verfügbar sind, hängt vom jeweiligen Modell und der umgebenden Anwendung ab.

Die Verbindung verschiedener Modalitäten gehört zu den wichtigen Entwicklungen moderner KI-Systeme.

Was ist ein Kontextfenster?

Das Kontextfenster (Context Window) beschreibt die Menge an Informationen, die ein Modell innerhalb einer bestimmten Verarbeitung berücksichtigen kann.

Die Größe wird üblicherweise in Tokens angegeben.

Zum Kontext können gehören:

Aktuelle Nutzeranweisung
Frühere Gesprächsnachrichten
Systemanweisungen
Eingefügte Dokumente
Ergebnisse von Werkzeugaufrufen
Weitere technisch benötigte Informationen

Ein Modell mit einem Kontextfenster von 128.000 Tokens kann unter den entsprechenden Modellgrenzen eine Sequenz dieser Größenordnung verarbeiten.

Das bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass die gesamten 128.000 Tokens ausschließlich für die Nutzereingabe zur Verfügung stehen.

Ausgabegrenzen und weitere Verarbeitungsvorgaben können das tatsächlich nutzbare Budget beeinflussen.

Warum sind lange Kontextfenster wichtig?

Große Kontextfenster ermöglichen beispielsweise die Verarbeitung längerer Dokumente oder umfangreicherer Gespräche.

Dadurch können mehr Informationen gleichzeitig bereitgestellt werden.

Allerdings garantiert ein großes Kontextfenster nicht, dass jedes Detail zuverlässig verwendet wird.

Was ist Lost in the Middle?

Forschungsarbeiten zeigen, dass die Position einer Information innerhalb einer langen Eingabe die Leistung bestimmter Sprachmodelle beeinflussen kann.

In untersuchten Aufgaben wurden Informationen am Anfang oder Ende einer Sequenz teilweise zuverlässiger berücksichtigt als Informationen in der Mitte.

Dieses Problem wird als Lost in the Middle bezeichnet.

Die Ausprägung hängt von Modell, Aufgabe und Testverfahren ab.

Ein umfangreicher Kontext sollte deshalb nicht nur möglichst groß, sondern auch sinnvoll strukturiert sein.

Kontextfenster und KI-Gedächtnis: Der Unterschied

Ein Kontextfenster ist kein dauerhaftes Gedächtnis.

Es enthält Informationen, die dem Modell für eine bestimmte Verarbeitung bereitgestellt werden.

Ein Memory-System kann dagegen ausgewählte Informationen außerhalb des aktuellen Kontextfensters speichern.

Diese Informationen lassen sich später erneut abrufen.

Ein Unternehmen könnte beispielsweise bestimmte Projektdaten dauerhaft in einer Datenbank speichern.

Ein KI-Assistent erhält bei einer neuen Aufgabe dann nur die jeweils relevanten Informationen.

Auf diese Weise können auch langfristige Arbeitsabläufe unterstützt werden, ohne sämtliche historischen Informationen bei jeder Anfrage erneut zu übertragen.

Entscheidend bleibt, dass gespeicherte Daten zuverlässig verwaltet und datenschutzrechtlich angemessen behandelt werden.

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Gestaltung von Eingaben für KI-Modelle.

Dazu gehören klare Aufgabenstellungen, relevante Hintergrundinformationen, Beispiele und definierte Ausgabeanforderungen.

Ein einfacher Prompt könnte lauten:

„Fasse folgenden Bericht zusammen.“

Eine präzisere Variante wäre:

„Fasse den Bericht in maximal 200 Wörtern zusammen. Nenne die drei wichtigsten Ergebnisse und übernimm Zahlen ausschließlich aus dem bereitgestellten Dokument.“

Durch solche Vorgaben lässt sich die gewünschte Antwort besser eingrenzen.

Allerdings können auch präzise Prompts Halluzinationen und andere Modellfehler nicht vollständig verhindern.

Weiterlesen: Prompt Engineering einfach erklärt.

Wie erhalten Sprachmodelle aktuelle Informationen?

Ein Sprachmodell kennt nicht automatisch sämtliche Informationen, die nach seinem Training veröffentlicht wurden.

Es kann jedoch aktuelle oder externe Informationen verarbeiten, wenn diese in seiner Eingabe bereitgestellt werden.

Dafür existieren unterschiedliche Verfahren.

Informationen direkt im Prompt

Ein Nutzer kann beispielsweise einen aktuellen Bericht in die Anfrage einfügen.

Das Modell verarbeitet diesen Text innerhalb seines Kontextfensters.

Dafür ist nicht zwingend eine separate Suchinfrastruktur erforderlich.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Bei RAG wird ein Sprachmodell mit einem externen Informationsabruf kombiniert.

Eine Suchkomponente findet relevante Inhalte aus einer Dokumentensammlung oder Datenbank.

Anschließend werden diese Informationen dem Sprachmodell zur Verfügung gestellt.

Das Modell kann daraus eine Antwort erzeugen.

RAG verwendet häufig Embeddings und Vektordatenbanken, ist aber nicht zwingend auf diese Technologien beschränkt.

Weiterlesen: Retrieval-Augmented Generation erklärt.

Externe Werkzeuge und APIs

KI-Anwendungen können außerdem Suchfunktionen, Datenbanken und andere APIs verwenden.

So lassen sich beispielsweise aktuelle Kennzahlen abrufen oder Berechnungen durchführen.

Das Modell selbst erhält dadurch nicht automatisch dauerhaften Zugriff auf sämtliche Daten.

Die umgebende Anwendung muss die entsprechenden Funktionen bereitstellen und ihre Verwendung kontrollieren.

Was ist Tool Calling?

Tool Calling beschreibt ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell die Verwendung eines bereitgestellten Werkzeugs anfordern kann.

Beispielsweise könnte das Modell erkennen, dass eine Anfrage eine genaue Berechnung erfordert.

Es kann daraufhin eine entsprechende Rechenfunktion anfordern.

Die eigentliche Berechnung führt die umgebende Software aus.

Das Ergebnis wird anschließend an das Modell zurückgegeben.

Auch Datenbankabfragen oder andere freigegebene Funktionen lassen sich auf diese Weise integrieren.

Wichtig ist die technische Trennung zwischen Modellentscheidung und tatsächlicher Ausführung.

Ein Modell darf nicht allein durch eine Textausgabe zusätzliche Systemberechtigungen erhalten.

Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard zur Verbindung von KI-Anwendungen mit externen Werkzeugen und Datenquellen.

MCP beschreibt unter anderem die Kommunikation zwischen Host-Anwendungen, Clients und Servern.

Ein MCP-Server kann Werkzeuge, Informationsquellen oder wiederverwendbare Prompt-Vorlagen bereitstellen.

MCP ist nicht dasselbe wie Tool Calling.

Tool Calling beschreibt das Anfordern einer Funktion durch ein KI-Modell.

MCP standardisiert dagegen die Verbindung zwischen beteiligten Softwarekomponenten.

Beide Technologien können gemeinsam eingesetzt werden.

Dadurch lassen sich externe Anwendungen leichter in moderne KI-Systeme einbinden.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und KI-Agent?

Ein Large Language Model ist ein trainiertes Sprachmodell.

Ein KI-Agent ist dagegen ein System, das mithilfe eines oder mehrerer Modelle und weiterer Softwarekomponenten Aufgaben über mehrere Schritte bearbeiten kann.

Ein Beispiel verdeutlicht den Unterschied.

LLM: Das Modell erklärt, wie eine Marktanalyse aufgebaut werden sollte.

KI-Agent: Die Anwendung ruft geeignete Marktdaten ab, führt Berechnungen aus, erstellt einen Bericht und bereitet das Ergebnis zur Freigabe vor.

Ein Agent benötigt dafür eine geeignete Steuerungslogik und zusätzliche Werkzeuge.

Die Verwendung eines leistungsfähigen Sprachmodells macht eine Anwendung nicht automatisch zu einem autonomen Agenten.

Außerdem sollten sicherheitskritische Aktionen durch technische Berechtigungen und geeignete Freigabeverfahren kontrolliert werden.

Welche Vorteile bieten Large Language Models?

LLMs ermöglichen eine flexible Verarbeitung natürlicher Sprache.

Ihr besonderer Nutzen liegt darin, dass ein einzelnes Modell unterschiedliche Aufgaben bearbeiten kann.

Vielseitigkeit

Ein Sprachmodell kann Texte generieren, zusammenfassen, analysieren und in andere Sprachen übertragen.

Natürliche Bedienung

Benutzer können komplexe Aufgaben häufig in gewöhnlicher Sprache formulieren.

Unterstützung bei Wissensarbeit

LLMs können dabei helfen, umfangreiche Dokumente zu strukturieren, Informationen zu vergleichen und Entwürfe vorzubereiten.

Programmierung

Sprachmodelle können Programmcode erklären, erstellen oder bei der Fehlersuche unterstützen.

Automatisierung

In Kombination mit geeigneten Werkzeugen können Sprachmodelle wiederkehrende Arbeitsabläufe vereinfachen.

Integration externer Informationen

Über RAG und andere Suchsysteme lassen sich vorhandene Wissensbestände für KI-Anwendungen nutzbar machen.

Diese Vorteile hängen allerdings von der konkreten Aufgabe und der Zuverlässigkeit des eingesetzten Systems ab.

Welche Grenzen besitzen Sprachmodelle?

Trotz ihrer Fähigkeiten können Large Language Models erhebliche Fehler verursachen.

Halluzinationen

Ein Sprachmodell kann falsche oder erfundene Informationen erzeugen.

Dazu gehören beispielsweise nicht existierende wissenschaftliche Quellen oder unzutreffende Zahlen.

Eine 2026 in Nature veröffentlichte Untersuchung zeigt, dass sowohl Trainingsverfahren als auch bestimmte Bewertungsmechanismen unbegründetes Raten begünstigen können.

Das Problem lässt sich durch bessere Daten, geeignete Trainingsverfahren und externe Informationsprüfungen reduzieren.

Eine vollständige Fehlerfreiheit ist dadurch jedoch nicht garantiert.

Fehlende oder unzuverlässige Aktualität

Ein Modell besitzt nicht automatisch Zugriff auf aktuelle Ereignisse.

Für zeitkritische Informationen benötigt es geeignete neue Daten oder eine externe Informationsquelle.

Begrenzter Kontext

Auch Modelle mit großen Kontextfenstern können relevante Informationen übersehen oder unzureichend berücksichtigen.

Fehler bei Berechnungen

Sprachmodelle können mathematische Ergebnisse falsch berechnen.

Für exakte Berechnungen sind geeignete Rechenwerkzeuge häufig zuverlässiger.

Verzerrungen

Trainingsdaten und Modelloptimierung können systematische Verzerrungen enthalten.

Diese können sich auf Ergebnisse und Bewertungen auswirken.

Unterschiedliche Zuverlässigkeit je nach Aufgabe

Ein Modell kann bei anspruchsvollen Fachfragen sehr gut abschneiden und bei scheinbar einfachen Alltagsaufgaben Fehler machen.

Die Leistungsfähigkeit ist deshalb nicht in allen Bereichen gleichmäßig verteilt.

Können Large Language Models wirklich denken?

Die Frage, was unter Denken oder Verstehen zu verstehen ist, ist wissenschaftlich und philosophisch komplex.

Moderne Sprachmodelle können anspruchsvolle Aufgaben lösen und intern komplexe Repräsentationen verarbeiten.

Dabei beruhen ihre Fähigkeiten auf mathematischen Lern- und Berechnungsverfahren.

Das bedeutet nicht, dass ihre Arbeitsweise mit menschlicher Kognition gleichgesetzt werden kann.

Ebenso ist die Frage nach möglichem subjektivem Bewusstsein künstlicher Systeme wissenschaftlich nicht abschließend geklärt.

Für die praktische Bewertung sollte deshalb weniger die sprachliche Bezeichnung einer Fähigkeit entscheidend sein als deren nachweisbare Leistung.

Ein Modell kann beispielsweise erfolgreich komplexe Programmierprobleme lösen, ohne dass daraus eine Aussage über subjektive Erfahrungen folgt.

Welche Sicherheitsrisiken bestehen bei LLMs?

Sprachmodelle werden zunehmend in Anwendungen mit Zugriff auf Dokumente, Datenbanken und externe Werkzeuge integriert.

Dadurch entstehen zusätzliche Sicherheitsanforderungen.

Prompt Injection

Bei einer Prompt Injection wird versucht, das Verhalten einer KI-Anwendung durch manipulierte Eingaben zu verändern.

Solche Anweisungen können beispielsweise in Webseiten, E-Mails oder Dokumenten enthalten sein.

Besonders kritisch wird das, wenn die Anwendung weitreichende Berechtigungen besitzt.

Offenlegung vertraulicher Informationen

Wenn eine KI-Anwendung Zugriff auf sensible Informationen hat, müssen Benutzerrechte und Datenzugriffe zuverlässig kontrolliert werden.

Ein System darf nicht allein aufgrund einer sprachlichen Anweisung fremde Kundendaten offenlegen.

Unsichere Werkzeugaufrufe

KI-Agenten können Funktionen anfordern, die Dateien verändern, Informationen versenden oder andere Aktionen durchführen.

Solche Vorgänge müssen von der Software anhand technischer Berechtigungen geprüft werden.

Datenschutz

Bei der Verwendung externer KI-Dienste müssen die tatsächliche Datenverarbeitung, Vertragsbedingungen und gegebenenfalls die Anforderungen der DSGVO berücksichtigt werden.

Besonders bei personenbezogenen oder vertraulichen Informationen ist eine sorgfältige Prüfung erforderlich.

Welche Einsatzgebiete haben Large Language Models?

LLMs werden bereits in zahlreichen Bereichen eingesetzt.

Kundenservice

Sprachmodelle können Support-Nachrichten zusammenfassen, passende Antwortentwürfe erstellen und häufige Fragen beantworten.

Für aktuelle Kundeninformationen können zusätzliche Verbindungen zu CRM- oder Buchungssystemen erforderlich sein.

Wissensmanagement

Unternehmen können interne Dokumentationen über Such- und RAG-Systeme erschließen.

Ein KI-Assistent kann daraus Antworten formulieren und relevante Quellen bereitstellen.

Content-Erstellung

Sprachmodelle unterstützen die Erstellung von Artikeln, Produktbeschreibungen und anderen redaktionellen Inhalten.

Faktenbasierte Veröffentlichungen benötigen eine sorgfältige Quellen- und Qualitätsprüfung.

Softwareentwicklung

LLMs können bei der Erstellung, Analyse und Dokumentation von Programmcode helfen.

Generierte Software muss jedoch mit geeigneten Tests und Sicherheitsverfahren überprüft werden.

Finanzwesen

Mögliche Anwendungen sind die Zusammenfassung von Finanzberichten, die Analyse vorhandener Daten und die Vorbereitung strukturierter Auswertungen.

Finanzielle Entscheidungen sollten nicht ungeprüft auf generierten Modellantworten beruhen.

Bildung

Sprachmodelle können Lerninhalte erklären, Übungsaufgaben erstellen und individuelle Lernprozesse unterstützen.

Fachliche Inhalte müssen insbesondere bei komplexen Aufgaben überprüft werden.

Medizin und Forschung

Spezialisierte Systeme können wissenschaftliche Dokumente analysieren oder administrative Aufgaben unterstützen.

Für medizinische Entscheidungen gelten besondere Anforderungen an Validierung, Sicherheit und gegebenenfalls regulatorische Zulassungen.

Kleine LLMs und lokale Sprachmodelle

Nicht jede KI-Anwendung benötigt das größtmögliche Sprachmodell.

Kleinere Modelle können für bestimmte Aufgaben ausreichend leistungsfähig sein.

Sie benötigen häufig weniger Arbeitsspeicher und Rechenleistung.

Unter geeigneten Voraussetzungen lassen sie sich auf eigener Hardware betreiben.

Programme wie Ollama oder LM Studio ermöglichen beispielsweise die lokale Ausführung kompatibler Modelle.

Vorteile lokaler Modelle

Ein lokales Modell kann die Kontrolle über die Verarbeitung von Informationen verbessern.

Es kann für bestimmte Aufgaben auch ohne Internetverbindung verwendet werden.

Grenzen lokaler Modelle

Die verfügbare Hardware bestimmt, welche Modellgrößen sinnvoll eingesetzt werden können.

Außerdem müssen Softwareupdates, Sicherheit und technische Konfiguration selbst verwaltet werden.

Open Source und Open Weights

Nicht jedes frei herunterladbare Sprachmodell ist vollständig Open Source.

Bei Open-Weights-Modellen werden die trainierten Gewichte veröffentlicht.

Die erlaubte Nutzung und Anpassung hängen jedoch von den jeweiligen Lizenzbedingungen ab.

Für Unternehmen ist diese Unterscheidung besonders wichtig.

Welche Kosten entstehen bei LLMs?

Die Nutzungskosten hängen von Modell, Anbieter und Betriebsform ab.

Bei Cloud-APIs wird häufig anhand der verarbeiteten Tokens abgerechnet.

Dabei können unterschiedliche Preise für Eingaben und Ausgaben gelten.

Einige Anbieter unterstützen außerdem Prompt Caching, bei dem wiederverwendete Eingaben unter bestimmten Voraussetzungen günstiger verarbeitet werden können.

Weitere Kosten können für Werkzeuge, zusätzliche Modellverarbeitung oder andere Dienste entstehen.

Warum ist das Kontextfenster wirtschaftlich wichtig?

Je umfangreicher die Informationen sind, die einem Modell übergeben werden, desto größer kann der Tokenverbrauch werden.

Bei längeren Gesprächen oder umfangreichen Dokumentanalysen können dadurch zusätzliche Kosten entstehen.

Eine geeignete Kontextverwaltung hilft, unnötige Informationen zu reduzieren.

Kosten lokaler LLMs

Bei lokalen Modellen entstehen normalerweise keine nutzungsabhängigen API-Gebühren für die reine Modellberechnung auf eigener Hardware.

Dafür müssen Anschaffung, Strom, Wartung und Administration berücksichtigt werden.

Die wirtschaftlich beste Lösung hängt deshalb vom tatsächlichen Nutzungsvolumen und der erforderlichen Modellqualität ab.

Wie bewertet man die Qualität eines LLM?

Die Qualität eines Sprachmodells lässt sich nicht mit einer einzigen Kennzahl vollständig beschreiben.

Für unterschiedliche Aufgaben werden verschiedene Bewertungsverfahren verwendet.

Bewertung	Was wird untersucht?
Faktische Genauigkeit	Sind die Aussagen korrekt?
Anweisungsbefolgung	Hält das Modell definierte Vorgaben ein?
Reasoning	Wie zuverlässig löst es mehrstufige Probleme?
Programmierfähigkeit	Besteht generierter Code geeignete Tests?
Halluzinationsrisiko	Wie häufig entstehen falsche Behauptungen?
Latenz	Wie schnell wird eine Anfrage bearbeitet?
Kosten	Welche Ressourcen werden benötigt?
Sicherheit	Wie verhält sich das System bei problematischen Eingaben?

Öffentliche Benchmarks wie MMLU-Pro, GPQA oder bestimmte Coding-Tests können einen ersten Vergleich ermöglichen.

Allerdings unterscheiden sich die Aufgaben und Bewertungsbedingungen.

Ein hoher Ranglistenplatz bedeutet deshalb nicht automatisch, dass ein Modell für eine bestimmte Unternehmensanwendung optimal geeignet ist.

Der Stanford AI Index 2026 dokumentiert sowohl erhebliche Fortschritte bei KI-Modellen als auch Grenzen der verwendeten Benchmarks.

Für eine professionelle Auswahl sind deshalb eigene Tests mit realistischen Aufgaben sinnvoll.

Welche Rolle spielen LLMs bei modernen KI-Systemen?

Large Language Models werden zunehmend als Bestandteile größerer Softwarearchitekturen verwendet.

Dazu gehören KI-Agenten, multimodale Assistenten, RAG-Anwendungen und automatisierte Geschäftsprozesse.

Die Leistungsfähigkeit eines solchen Systems hängt nicht ausschließlich vom zugrunde liegenden Sprachmodell ab.

Ebenso wichtig sind:

Datenqualität: Sind die verwendeten Informationen zuverlässig und aktuell?

Kontextverwaltung: Erhält das Modell die relevanten Inhalte in geeigneter Struktur?

Werkzeuge: Sind externe Funktionen sinnvoll eingebunden?

Berechtigungen: Darf die Anwendung nur zugelassene Aktionen durchführen?

Evaluation: Werden Ergebnisse unter realistischen Bedingungen geprüft?

Wartung: Bleiben Daten, Modelle und Anwendungen langfristig funktionsfähig?

Ein kleineres Modell mit hochwertigen Informationen und gut entwickelten Werkzeugen kann für eine bestimmte Aufgabe erfolgreicher sein als ein größeres Modell ohne passende Systemintegration.

Wie entwickeln sich Large Language Models weiter?

Die Entwicklung moderner Sprachmodelle konzentriert sich nicht ausschließlich auf immer größere Parameterzahlen.

Mehrere technologische Richtungen gewinnen an Bedeutung.

Effizientere Architekturen

Mixture-of-Experts-Modelle und andere Verfahren sollen die Nutzung großer Modellkapazitäten wirtschaftlicher gestalten.

Verbesserte Reasoning-Fähigkeiten

Zusätzliche Trainings- und Inferenzverfahren ermöglichen Fortschritte bei anspruchsvollen mathematischen und analytischen Aufgaben.

Längere Kontexte

Neue Architekturen und Trainingsverfahren unterstützen größere Informationsmengen innerhalb einer Verarbeitung.

Entscheidend bleibt jedoch, wie zuverlässig relevante Inhalte tatsächlich berücksichtigt werden.

Multimodale Verarbeitung

Modelle kombinieren zunehmend Sprache mit Bildern, Audio, Video und anderen Informationen.

Werkzeugnutzung

Über Tool Calling, APIs und standardisierte Verbindungen können KI-Anwendungen externe Funktionen verwenden.

Lokale und spezialisierte Modelle

Kleinere Modelle ermöglichen zusätzliche Anwendungen auf eigener Hardware und können gezielt für bestimmte Aufgaben angepasst werden.

Verbesserte Evaluation

Mit steigender Modellleistung wächst die Bedeutung praxisnaher Tests, Sicherheitsbewertungen und verlässlicher Qualitätskontrollen.

Die Zukunft von LLMs wird deshalb nicht allein durch die Modellgröße bestimmt, sondern auch durch die Qualität ihrer Integration in tatsächliche Anwendungen.

Häufig gestellte Fragen zu Large Language Models

Was ist ein Large Language Model einfach erklärt?

Ein Large Language Model ist ein umfangreiches neuronales Sprachmodell, das anhand großer Datenmengen trainiert wurde. Es kann Texte verstehen beziehungsweise verarbeiten, neue Inhalte erzeugen und unterschiedliche sprachliche Aufgaben bearbeiten.

Was bedeutet LLM?

LLM steht für Large Language Model. Der Begriff bezeichnet große Sprachmodelle, die mit Machine Learning und meist Deep Learning entwickelt werden.

Wie funktioniert ein Large Language Model?

Ein modernes generatives Sprachmodell zerlegt Texte in Tokens, verarbeitet numerische Repräsentationen mithilfe eines neuronalen Netzwerks und erzeugt schrittweise neue Tokens. Viele dieser Modelle verwenden Transformer-Architekturen.

Ist ChatGPT ein Large Language Model?

ChatGPT ist eine KI-Anwendung, die Sprachmodelle und weitere Funktionen bereitstellt. Das zugrunde liegende Large Language Model ist ein Bestandteil des gesamten Systems.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und Transformer?

Ein Transformer ist eine neuronale Netzwerkarchitektur. Ein Large Language Model ist ein umfangreiches Sprachmodell, das häufig auf einer Transformer-Architektur basiert.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und generativer KI?

Ein LLM ist eine Modellklasse für sprachliche Aufgaben. Generative KI ist der breitere Begriff für Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Videos erzeugen.

Wie viele Parameter besitzt ein LLM?

Die Parameterzahl unterscheidet sich zwischen Modellfamilien und Architekturen. Moderne Sprachmodelle können Milliarden oder noch wesentlich mehr Parameter besitzen. Die reine Zahl ist kein vollständiger Qualitätsmaßstab.

Was sind Reasoning-Modelle?

Reasoning-Modelle sind für komplexere Schlussfolgerungsaufgaben optimierte Modelle beziehungsweise Konfigurationen. Sie können zusätzliche Verarbeitungsschritte verwenden, sind aber nicht grundsätzlich fehlerfrei.

Was ist Mixture of Experts?

Mixture of Experts ist eine Architektur mit mehreren trainierbaren Teilnetzwerken. Ein Routing-Mechanismus wählt aus, welche dieser Experten für eine bestimmte Verarbeitung eingesetzt werden.

Was bedeutet Kontextfenster bei LLMs?

Das Kontextfenster beschreibt die Menge an Informationen, die ein Sprachmodell innerhalb einer Verarbeitung berücksichtigen kann. Die Größe wird meist in Tokens angegeben.

Warum halluzinieren Sprachmodelle?

Sprachmodelle können falsche oder unbegründete Informationen erzeugen, wenn ihre generierten Aussagen nicht ausreichend durch verlässliche Informationen gestützt sind. Training, Kontext und Bewertungsverfahren können dieses Verhalten beeinflussen.

Können LLMs aktuelle Informationen verarbeiten?

Ja. Ein Modell kann aktuelle Informationen berücksichtigen, wenn diese in der Eingabe oder über geeignete externe Werkzeuge bereitgestellt werden. Ohne solche Informationen besitzt es nicht automatisch Kenntnis über neue Ereignisse.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und RAG?

Ein LLM ist das Sprachmodell selbst. RAG ist eine Architektur, die das Modell mit einem externen Informationsabruf kombiniert.

Können LLMs selbstständig Aufgaben ausführen?

Ein Sprachmodell allein führt normalerweise keine externen Aktionen aus. Mit geeigneter Software und Werkzeugen kann es jedoch Bestandteil eines KI-Agenten sein, der mehrstufige Aufgaben bearbeitet.

Können LLMs lokal betrieben werden?

Ja. Verschiedene Modelle mit verfügbaren Gewichten können auf eigener Hardware ausgeführt werden. Die technischen Anforderungen hängen von Modellgröße, Quantisierung und Software ab.

Sind LLMs sicher für Unternehmen?

Sie können unter geeigneten Bedingungen sinnvoll eingesetzt werden. Entscheidend sind Datenschutz, technische Zugriffsbeschränkungen, Qualitätskontrollen und die Prüfung der verwendeten Anbieter und Anwendungen.

Fazit: LLMs sind die Grundlage moderner Sprach-KI

Large Language Models gehören zu den zentralen Technologien moderner künstlicher Intelligenz.

Sie verarbeiten Informationen mithilfe umfangreicher neuronaler Netze und können unterschiedliche sprachliche Aufgaben bearbeiten.

Viele moderne Sprachmodelle basieren auf Transformer-Architekturen und werden zunächst mit großen Datenmengen vortrainiert.

Durch zusätzliche Trainingsverfahren lassen sich ihre Fähigkeiten und Verhaltensweisen weiterentwickeln.

Technologien wie Reasoning, Mixture of Experts und multimodale Verarbeitung erweitern die Möglichkeiten solcher Modelle.

In Verbindung mit RAG, Tool Calling und geeigneten Softwarearchitekturen können daraus leistungsfähige KI-Anwendungen und Agentensysteme entstehen.

Trotz dieser Fortschritte bleiben wichtige Herausforderungen bestehen.

Sprachmodelle können falsche Informationen erzeugen, Inhalte unzureichend berücksichtigen oder bei sicherheitskritischen Aufgaben ungeeignet reagieren.

Deshalb sollte ihre Leistungsfähigkeit stets anhand realer Aufgaben, geeigneter Informationsquellen und nachvollziehbarer Qualitätskontrollen bewertet werden.

Ein Large Language Model liefert die sprachlichen und analytischen Fähigkeiten. Eine wirklich zuverlässige KI-Anwendung entsteht erst durch das Zusammenspiel von Modell, Daten, Werkzeugen und geeigneten Sicherheitsmechanismen.

Weiterführendes KI-Wissen

Die folgenden Grundlagenartikel auf KIRatgeber erläutern die Technologien hinter großen Sprachmodellen:

Quellen und technische Dokumentationen

Die technischen Grundlagen und beschriebenen Entwicklungen orientieren sich an folgenden Fachquellen:

Fachlicher Stand: Oktober 2026.