Was ist ein LLM? Large Language Models verstehen und nutzen

Large Language Models (LLM) revolutionieren, wie wir mit Technologie kommunizieren und arbeiten. Diese intelligenten Systeme verstehen menschliche Sprache auf einem bisher ungekannten Niveau und eröffnen völlig neue Möglichkeiten für Unternehmen jeder Größe.

Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff LLM? Wie funktionieren diese Sprachmodelle im Detail und welche konkreten Vorteile bieten sie im Arbeitsalltag? In diesem Beitrag erhältst du nicht nur einen Überblick über die Grundlagen von Large Language Models, sondern auch einen tieferen Einblick in ihre technische Funktionsweise von Tokenisierung und Parametern bis hin zum Trainingsprozess. Wir zeigen praxisnahe Beispiele für ihren Einsatz in Unternehmen, beleuchten Chancen und Herausforderungen und werfen einen Blick auf zukünftige Entwicklungen.

Die Grundlagen: Was ist ein LLM eigentlich?

[DEFINITION][Large Language Models][Ein LLM ist ein KI-System, das auf gewaltigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.]

Technisch gesehen handelt es sich um eine spezialisierte Form des Machine Learnings: Auf Basis von Deep-Learning-Methoden erkennen die Modelle Muster in Sprache und nutzen diese, um neue Texte zu erzeugen. Sie basieren auf künstlichen neuronalen Netzen und nutzen die sogenannte Transformer-Architektur mit Milliarden von Parametern.

Das Grundprinzip funktioniert überraschend einfach: Das Modell lernt durch Autovervollständigung und berechnet, welches Wort oder welche Wortfolge statistisch am wahrscheinlichsten als nächstes erscheint. Durch diesen Prozess entwickelt es ein tiefes Verständnis für Sprachmuster und Kontext.

Bekannte Beispiele für LLMs

Die bekanntesten Large Language Models sind:

• ChatGPT von OpenAI: Eines der ersten weitverbreiteten LLMs für die Öffentlichkeit

• Claude von Anthropic: Fokus auf hilfreiche und sichere KI-Interaktion

• Gemini von Google: Multimodales Modell mit Text- und Bildfähigkeiten

• Llama-Modelle von Meta: Bekannte Open-Source-Alternativen für Entwickler:innen

• Mistral: Europäische Entwicklung mit Fokus auf Effizienz

Diese Modelle unterscheiden sich in ihrer Architektur, Rechenleistung und ihren spezifischen Fähigkeiten. Während manche auf Textverarbeitung spezialisiert sind, können andere auch Bilder verstehen oder Code generieren.

Deep Dive: Die technische Funktionsweise von LLMs

Um die Fähigkeiten von Large Language Models wirklich zu verstehen, lohnt sich ein Blick unter die Haube. Die technische Grundlage bildet die Transformer-Architektur, die 2017 von Google-Forschern entwickelt wurde und die Art revolutionierte, wie KI-Systeme Sprache verarbeiten.

Die Transformer-Architektur im Detail

Ein LLM basiert auf neuronalen Netzen mit mehreren Schichten, die jeweils spezielle Aufgaben übernehmen. Das Herzstück bildet der sogenannte Attention-Mechanismus, der es dem Modell ermöglicht, verschiedene Teile eines Textes gleichzeitig zu betrachten und Zusammenhänge zu erkennen.

Stell dir vor, du liest den Satz: "Der Hund bellte laut, weil er Angst hatte." Ein Mensch versteht intuitiv, dass sich "er" auf "der Hund" bezieht. Der Attention-Mechanismus funktioniert ähnlich: Er gewichtet jedes Wort im Kontext aller anderen Wörter und erkennt so diese Verbindungen.

Token und Parameter: Die Bausteine des Verstehens

LLMs verarbeiten Text nicht als ganze Wörter, sondern zerlegen ihn in einem Schritt, der als Tokenisierung bezeichnet wird, in sogenannte Token. Ein Token kann ein Wort, ein Wortfragment oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. "Automatisierung" könnte beispielsweise in die Token "Auto", "matisier" und "ung" aufgeteilt werden.

Die "Intelligenz" steckt in den Parametern. Das sind die Stellschrauben des neuronalen Netzes, die während des Trainings justiert werden. Große Modelle wie GPT-4 besitzen Schätzungen zufolge weit über eine Billion solcher Parameter.

Der Trainingsprozess: Von Daten zur Intelligenz

Das Training eines LLMs erfolgt in mehreren Phasen. Zunächst wird das Modell mit riesigen Textmengen gefüttert. Oft handelt es sich um mehrere Terabyte an Daten aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen Quellen. Dabei lernt es durch Selbstüberwachung: Es versucht, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, und passt seine Parameter basierend auf den Fehlern an.

Moderne LLMs werden zusätzlich nachtrainiert. Dabei lernen sie, auf Anweisungen und Fragen zu antworten, anstatt nur Text fortzusetzen. Abschließend erfolgt oft noch ein "Reinforcement Learning from Human Feedback" (RLHF), bei dem menschliche Bewertungen helfen, die Antworten zu verfeinern.

Die benötigte Rechenleistung ist dabei gewaltig: Das Training großer Modelle dauert Wochen bis Monate auf Tausenden spezialisierter Grafikprozessoren und kostet Millionen von Dollar. Daher konzentrieren sich nur wenige Unternehmen wie OpenAI, Google oder Anthropic auf die Entwicklung der größten Basismodelle.

Custom GPTs und Fine-Tuning: Anpassung an deine Bedürfnisse

Unternehmen müssen heute nicht mehr bei null anfangen, wenn sie ein Sprachmodell für ihre Zwecke nutzen wollen. Zwei Ansätze stehen zur Verfügung, um LLMs auf individuelle Anforderungen zuzuschneiden:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell wird mit einer externen Wissensbasis verknüpft, sodass es während der Nutzung auf aktuelle und verifizierte Daten zugreifen kann. Auf diese Weise lassen sich auch unternehmensinterne Informationen einbinden. Custom GPTs sind ein von OpenAI bereitgestellter Ansatz im Bereich RAG und können als Subkategorie verstanden werden. Sie ermöglichen es, Regeln, Beispiele und Zusatzinformationen bereitzustellen, ohne selbst in die Modellarchitektur eingreifen zu müssen. Das ist ideal für schnelle Prototypen oder spezialisierte Assistenten.

• Fine-Tuning: Hier wird ein vorhandenes Modell gezielt mit eigenen Daten nachtrainiert. Dadurch verinnerlicht es Fachsprache, Unternehmensprozesse oder stilistische Vorgaben dauerhaft. Fine-Tuning erfordert mehr Aufwand und technisches Know-how, liefert aber besonders präzise Ergebnisse, wenn ein Modell langfristig in einem spezifischen Kontext eingesetzt werden soll.

Beide Methoden ermöglichen es, aus einem allgemeinen LLM ein Werkzeug zu machen, das exakt auf deine Anforderungen im Unternehmen zugeschnitten ist.

Wie LLMs dein Unternehmen transformieren können

Large Language Modelle bieten konkrete Lösungen für alltägliche Herausforderungen in Unternehmen. Sie automatisieren zeitaufwändige Aufgaben und verbessern die Qualität von Arbeitsprozessen erheblich. Im Folgenden zeigen wir dir beispielhaft, wie Unternehmen diese Technologie erfolgreich einsetzen.

Intelligenter Kundensupport rund um die Uhr

Chatbots mit LLM-Technologie verstehen Kundenanfragen in natürlicher Sprache und liefern passende Antworten. Sie können:

• Häufige Fragen automatisch beantworten und dabei den Kontext der Anfrage berücksichtigen

• Komplexe Sachverhalte verständlich erklären und personalisierte Hilfestellung geben

• Stimmungen aus Kundenfeedback analysieren und entsprechend reagieren

• Support-Teams entlasten, indem sie Standardfälle eigenständig lösen

• Das Ergebnis: Kürzere Wartezeiten für Kund:innen und mehr Zeit für dein Team, sich um komplexe Anliegen zu kümmern.

Wissensmanagement neu gedacht

Viele Unternehmen kämpfen mit verstreuten Informationen in verschiedenen Systemen. LLMs fungieren als intelligente Wissensassistenten und durchforsten, wenn entsprechend konfiguriert und angebunden, Datenbanken, E-Mails und Dokumente nach relevanten Inhalten.

Du kannst in natürlicher Sprache fragen: "Welche Verträge laufen nächstes Jahr aus?" oder "Wer sind unsere wichtigsten Kund:innen in München?" Das System liefert präzise Antworten basierend auf deinen internen Daten.

Zusätzlich erstellen LLMs automatische Zusammenfassungen langer Berichte oder Protokolle. So erhältst du die wichtigsten Informationen auf einen Blick, ohne stundenlang Dokumente durcharbeiten zu müssen.

Kreative Prozesse beschleunigen

Das Potenzial von LLMs reicht weit über kreative Workflows hinaus. Sie wirken wie ein flexibles Werkzeug, das in nahezu jedem Unternehmensbereich Unterstützung leisten kann, von der Softwareentwicklung über die Datenanalyse bis hin zur Automatisierung administrativer Prozesse. Die folgenden Beispiele zeigen, wie breit die Anwendungsmöglichkeiten tatsächlich sind.

Content-Erstellung und Marketing

Marketing-Teams nutzen LLMs für die effiziente Erstellung verschiedenster Inhalte:

• Produktbeschreibungen: Automatische Generierung konsistenter und ansprechender Texte

• Social Media Posts: Schnelle Erstellung von Beiträgen in der passenden Tonalität

• Blog-Artikel: Erste Entwürfe als Basis für weitere Bearbeitung

• Technische Dokumentation: Strukturierte Aufbereitung komplexer Sachverhalte    

Das Besondere dabei: Die Modelle können an deinen spezifischen Schreibstil und Fachjargon angepasst werden. So entstehen authentische Inhalte, die zu deinem Unternehmen passen.

Softwareentwicklung optimieren

Für Entwickler:innen bieten LLMs besonders große Vorteile. Code-Assistenten wie GitHub Copilot helfen bei:

• Code-Generierung: Funktionen aus natürlichsprachlichen Beschreibungen erstellen

• Fehlerbehebung: Debugging-Hilfe und Erkennung von Programmierfehlern

• Dokumentation: Automatische Kommentierung von Code-Abschnitten

• Lernen: Erklärung neuer Programmierkonzepte und Best Practices  

Studien zeigen, dass Entwickler:innen mit KI-Unterstützung deutlich produktiver arbeiten.

Datenanalyse und Berichterstellung vereinfachen

Large Language Models analysieren große Mengen unstrukturierter Daten und verwandeln sie in verständliche Erkenntnisse. Sie können:

• Tausende Kundenkommentare oder Social-Media-Posts durchgehen und die häufigsten Themen identifizieren

• Marktberichte zusammenfassen und die wichtigsten Trends herausarbeiten

• Regelmäßige Reports aus verschiedenen Datenquellen automatisch erstellen

• Natural Language Query (NLQ), also die Abfrage von Daten mit einfacher Alltagssprache ohne technisches Fachwissen, ermöglichen, dass auch Nicht-Analyst:innen Ergebnisse abrufen können 

Diese Fähigkeiten beschleunigen datenbasierte Entscheidungen erheblich und machen Insights für mehr Mitarbeiter:innen zugänglich.

Geschäftsprozesse intelligent automatisieren

LLMs können repetitive Aufgaben übernehmen und dabei erstaunlich flexibel agieren. Typische Anwendungen umfassen:

• E-Mail-Verarbeitung und Auftragsmanagement: Statt jede eingehende E-Mail manuell zu bearbeiten, extrahiert das LLM automatisch relevante Informationen wie Kundendaten, Produktwünsche und Lieferadressen. Diese strukturierten Daten fließen direkt in deine Auftragssysteme.

• Automatisierte Angebotserstellung: Basierend auf Kundenanfragen und historischen Daten generiert das System individuelle Angebotsentwürfe. Prozesse, die früher Tage dauerten, lassen sich so in wenigen Stunden abwickeln.

• Compliance und Vertragsprüfung: LLMs durchsuchen Verträge nach bestimmten Klauseln, prüfen Dokumente gegen Richtlinien oder führen automatische Compliance-Checks durch. Das reduziert manuelle Fehler und beschleunigt Prüfvorgänge erheblich.

LLMs und AI Agents

Der Einsatz von LLMs in sogenannten AI Agents entwickelt sich rasant und findet bereits in vielen Unternehmensanwendungen statt. Diese Systeme kombinieren Sprachverständnis mit Handlungskompetenz und können Abläufe nicht nur unterstützen, sondern auch in Teilen eigenständig steuern. Damit zeichnen sich bereits heute praxisnahe Szenarien ab, in denen AI Agents eine wachsende Rolle in der Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse übernehmen. Mehr Hintergründe und konkrete Anwendungsbeispiele findest du in unserem Beitrag zu AI Agents.

Herausforderungen und wichtige Aspekte

Bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten von LLMs solltest du auch wichtige Herausforderungen im Blick behalten:

Halluzinationen und Verlässlichkeit

LLMs können manchmal plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen generieren. Diese sogenannten Halluzinationen entstehen, weil das Modell Muster erkennt, aber nicht immer die Wahrheit von Fiktion unterscheiden kann.

Lösungsansätze:

• Retrieval-Augmented Generation, also die Kombination von LLMs mit externen, verifizierten Datenquellen, auf die bei Bedarf zugegriffen wird

• Menschliche Überprüfung kritischer Inhalte

• Klare Kennzeichnung automatisch generierter Inhalte

Datenschutz und Sicherheit:

Der Einsatz von LLMs wirft wichtige Fragen zum Datenschutz auf. Besonders bei sensiblen Unternehmensdaten solltest du sicherstellen, dass:

• Deine Daten nicht für das Training öffentlicher Modelle verwendet werden

• On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen für kritische Anwendungen genutzt werden

• Klare Richtlinien für den Umgang mit vertraulichen Informationen existieren

Verzerrungen und ethische Aspekte:

Da LLMs auf großen Datensätzen trainiert werden, können sie gesellschaftliche Verzerrungen widerspiegeln. Es ist wichtig, diese Problematik zu verstehen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu etablieren.

Praktische Schritte für den Einstieg

Falls du LLMs in deinem Unternehmen einsetzen möchtest, empfiehlt sich ein strukturiertes Vorgehen:

1. Anwendungsfälle identifizieren: Überlege, welche repetitiven oder zeitaufwändigen Aufgaben automatisiert werden könnten
2. Pilotprojekt starten: Beginne mit einem kleineren, klar abgegrenzten Bereich
3. Datenqualität sicherstellen: Hochwertige Trainingsdaten sind entscheidend für gute     Ergebnisse
4. Team schulen: Mitarbeiter:innen müssen den Umgang mit KI-Tools lernen
5. Erfolg messen: Definiere klare Metriken für Produktivitätssteigerungen

Entwicklungen und Zukunft der Large Language Models

Die Entwicklung von LLMs schreitet rasant voran. Wichtige Trends für die kommenden Jahre:

Multimodale Fähigkeiten

Zukünftige Modelle werden nicht nur Text verstehen, sondern auch Bilder, Audio und Videos verarbeiten können. Dies eröffnet völlig neue Anwendungsfälle in der Unternehmenskommunikation.

Domänenspezifische Anpassung

Spezialisierte Modelle für bestimmte Branchen und Anwendungsbereiche werden präzisere Ergebnisse liefern. Medizinische, juristische oder technische LLMs verstehen Fachsprache und Kontext besser.

Verbesserte Effizienz

Neue Algorithmen und Architekturen reduzieren den Rechenaufwand, sodass auch kleinere Unternehmen leistungsstarke LLMs nutzen können.

Standardisierung durch Model Context Protocol (MCP)

Ein weiterer wichtiger Schritt in der Weiterentwicklung von LLMs zeichnet sich mit dem von Anthropic vorgeschlagenen Model Context Protocol (MCP) ab. Dieser offene Standard soll es ermöglichen, Sprachmodelle einfach und sicher mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden.

Für Unternehmen bedeutet das mehr als nur technische Vereinfachung: Der Integrationsaufwand sinkt, die Einführung neuer KI-Anwendungen wird schneller und günstiger, und der Wechsel zwischen unterschiedlichen Anbietern bleibt flexibel möglich. Gleichzeitig können vertrauliche Daten kontrolliert eingebunden werden, ohne sie direkt im Modelltraining offenlegen zu müssen. MCP sorgt damit dafür, dass LLMs nicht isoliert arbeiten, sondern aktiv in bestehende Geschäftsprozesse eingebettet werden. Dies ist eine Voraussetzung, um sie wirklich produktiv und sicher im Unternehmen einzusetzen.

In unserem Beitrag zu MCP findest du eine ausführliche Erklärung, wie der Standard funktioniert und welche Chancen er konkret für dein Unternehmen eröffnet.

Nutze das Potenzial von LLMs für dein Unternehmen

Large Language Models bieten enormes Potenzial für Unternehmen aller Größen. Sie können Routineaufgaben automatisieren, kreative Prozesse unterstützen und neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten generieren. Mit der richtigen Strategie und angemessenen Sicherheitsvorkehrungen wirst du die Vorteile dieser revolutionären Technologie erfolgreich für dein Unternehmen nutzen können. Die Zukunft gehört Organisationen, die KI intelligent in ihre Prozesse integrieren. LLMs sind dabei ein mächtiger Baustein, der dir hilft, effizienter zu arbeiten und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wenn du lernen möchtest, wie du LLMs in deinem Unternehmen praktisch einsetzt, Daten integrierst und eigene Prototypen entwickelst, findest du in unserem Training zum Unternehmenseinsatz von LLMs den idealen Einstieg.

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