Ein LLM (Large Language Model, deutsch: großes Sprachmodell) ist eine künstliche Intelligenz, die mit riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und selbst erzeugen kann. Bekannte Beispiele sind GPT von OpenAI, Claude von Anthropic und Gemini von Google – sie stecken hinter Diensten wie ChatGPT und beantworten Fragen, schreiben Texte oder Code.
Wie funktioniert ein LLM?
Im Kern macht ein LLM immer nur eines: Es sagt den wahrscheinlich nächsten Wortbaustein voraus – ein sogenanntes Token. Das klingt simpel, aber weil das Modell beim Training Milliarden von Texten gesehen hat, lernt es dabei Grammatik, Fakten, Zusammenhänge und sogar logische Muster. Technisch basiert das auf einem neuronalen Netz (der sogenannten Transformer-Architektur) mit Milliarden von Parametern – daher das „Large“ im Namen.
Wenn du einem LLM eine Anweisung gibst – einen Prompt –, erzeugt es die Antwort Token für Token, jeweils basierend auf allem, was davor stand. Wie viel Text das Modell dabei gleichzeitig „im Blick“ behalten kann, bestimmt sein Kontextfenster.
Was können LLMs – und was nicht?
LLMs sind heute erstaunlich vielseitig: Sie schreiben und überarbeiten Texte, fassen Dokumente zusammen, übersetzen, beantworten Fachfragen, programmieren und analysieren Daten. Genau deshalb sind sie die Grundlage fast aller modernen KI-Anwendungen.
Ihre wichtigsten Grenzen solltest du aber kennen:
- Halluzinationen: LLMs können falsche Angaben sehr überzeugend formulieren – mehr dazu unter KI-Halluzination.
- Wissensstand: Das Training endet an einem Stichtag (Knowledge Cutoff). Neuere Ereignisse kennt das Modell nur, wenn es z. B. per Websuche oder RAG nachschlagen darf.
- Kein echtes Verstehen: Ein LLM rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Für wichtige Entscheidungen gilt: Ergebnisse immer prüfen.
Bekannte LLMs im Überblick
- GPT-Reihe von OpenAI (bekannt durch ChatGPT)
- Claude von Anthropic
- Gemini von Google
- Llama von Meta – als offenes Modell auch lokal nutzbar
Verwandte Begriffe
Token · Kontextfenster · KI-Halluzination · Fine-Tuning · Zum ganzen KI-Glossar