Large Language Models (LLM)

Was ist ein LLM? Large Language Models (LLM) sind KI-basierte Sprachmodelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden, um menschenähnliche Texte zu erzeugen und komplexe Sprachaufgaben zu bewältigen. Sie können Texte schreiben, Fragen beantworten, Inhalte zusammenfassen und sogar kreative Aufgaben übernehmen (z.B. Gedichte oder Geschichte schreiben). Das macht sie besonders wertvoll für Chatbots, virtuelle Assistenten und personalisierte Empfehlungen.  Die wohl bekanntesten Beispiele für Large Language Models sind ChatGPT und Claude.

Um die Leistung und Ausgabe von LLMs gezielt zu optimieren und beeinflussen, kommen spezielle Optimierungsmethoden zum Einsatz. Large Language Model Optimization (LLMO) optimiert die Ausgabe und stellt sicher, dass Antworten konsistent und relevant sind. Generative AI Optimization (GEO) hilft dabei, Inhalte so zu gestalten, dass sie in generativen KI-Suchanfragen besser platziert werden. AI Optimization (AIO) sorgt für eine einheitliche Darstellung von Informationen und Markenbotschaften in KI-generierten Antworten.

Wie funktioniert ein LLM?

Ein Large Language Model wird mit enormen Mengen an Textdaten trainiert – dazu gehören Bücher, Websites, Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Studien und viele andere Textquellen. Dadurch lernt die KI, sprachliche Muster, Satzstrukturen und Bedeutungszusammenhänge zu erkennen. Das LLM speichert jedoch kein konkretes Wissen, sondern lernt statistische Zusammenhänge: Es merkt sich, welche Wörter oft zusammen vorkommen und in welchem Kontext sie verwendet werden.

Wenn eine Frage gestellt oder eine Aufgabe gegeben wird, generiert das LLM eine Antwort, indem es auf Grundlage der gelernten Muster Wörter und Sätze zusammenstellt, die statistisch am wahrscheinlichsten passen.

Wer hat Large Language Models erfunden?

LLM wurden nicht von einer einzelnen Person erfunden, sondern sind das Ergebnis jahrzehntelanger Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und Sprachverarbeitung. Zwei wichtige Meilensteine waren dabei: Die wissenschaftliche Arbeit «Attention is All You Need» (2017), in der Vaswani et al. bei Google Research die Transformer-Architektur vorstellten. Diese Architektur bildet das Herzstück der meisten Large Language Models, die wir heute kennen. Der grosse Durchbruch gelang OpenAI 2018 mit der Veröffentlichung des ersten GPT-Modells (Generative Pretrained Transformer), das die Transformer-Architektur nutzte und die Entwicklung moderner LLM massgeblich vorantrieb.

Ähnliche Begriffe