Ein Large Language Model (LLM) ist ein spezieller Typ von Künstlicher Intelligenz, der darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.
Merkmale eines LLM
- „Large“ (groß)
- Es basiert auf einer sehr großen Anzahl an Parametern (oft Milliarden).
- Trainiert mit riesigen Datenmengen (Texte aus Büchern, Artikeln, Webseiten, Code etc.).
- „Language“ (Sprache)
- Hauptaufgabe: Sprache verarbeiten → Text verstehen, schreiben, übersetzen, zusammenfassen, Fragen beantworten.
- „Model“ (Modell)
- Mathematisches/statistisches Modell, das Wahrscheinlichkeiten für Wörter oder Wortfolgen berechnet.
- Es „lernt“ Sprachmuster, Strukturen und Bedeutungszusammenhänge.
Wie funktioniert ein LLM?
- Tokenisierung: Text wird in kleine Einheiten (Tokens) zerlegt.
- Training: Das Modell lernt, das nächste Token vorherzusagen → dadurch entsteht Sprachverständnis.
- Anwendung: Mit Prompts (Eingaben) kann das Modell Antworten, Texte, Übersetzungen, Code oder Analysen generieren.
Bekannte Beispiele für LLMs
- GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI) – Grundlage von ChatGPT.
- Claude (Anthropic) – Sicherheitsfokus.
- Gemini (Google DeepMind) – Googles multimodales LLM.
- LLaMA (Meta) – Open-Source-nah, für Forschung verbreitet.
- Grok (xAI) – Musks Modell mit Twitter-Echtzeitdaten.
Wichtig
- LLMs verstehen Sprache nicht wie Menschen, sondern berechnen Wahrscheinlichkeiten.
- Dennoch können sie erstaunlich kreative, nützliche und komplexe Texte erzeugen.
- Grundlage für viele heutige KI-Anwendungen (Chatbots, Übersetzungsdienste, Assistenten).
👉 Kurz gesagt:
Ein Large Language Model ist ein KI-Modell, das mit enorm vielen Daten und Parametern trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen – Grundlage von Systemen wie ChatGPT.