LLM Definition: Was ist ein Large Language Model?

Was ist ein Large Language Model?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein Computerprogramm, das darauf trainiert wurde, menschlich klingende Texte zu verstehen und zu erstellen. Es lernt aus riesigen Mengen an Textdaten (wie Büchern, Websites und Artikeln) und kann viele sprachbezogene Aufgaben übernehmen – zum Beispiel Fragen beantworten, Texte schreiben oder Informationen zusammenfassen.

Die meisten LLMs basieren heute auf einer speziellen KI-Technologie, dem sogenannten Transformer-Modell, und verfügen oft über Milliarden (oder sogar Billionen) von Parametern, die dem Modell helfen, Sprache zu verstehen.

Ein Beispiel dafür ist das Tool ChatGPT, das auf einem LLM basiert.

Screenshot von ChatGPT — Screenshot von https://chatgpt.com/

Wie funktionieren LLMs?

Transformer: Die Technologie hinter LLMs<

LLMs nutzen die sogenannte Transformer-Architektur, die 2017 eingeführt wurde^[1]. Diese Technologie hilft dem Modell, die Bedeutung von Wörtern in einem Satz zu verstehen, indem es analysiert, wie sie zueinander in Beziehung stehen. Gleichzeitig ermöglicht sie es, große Mengen an Text schnell und präzise zu verarbeiten.

Skalierungsgesetze: Größer ist besser

Forscher haben herausgefunden, dass LLMs in der Regel leistungsfähiger sind, wenn sie größer sind und mit mehr Daten sowie Rechenleistung trainiert wurden. Dieses Prinzip nennt man „Scaling Law“ – die Idee, dass größere Modelle mit mehr Training genauer und nützlicher werden^[2].

Wie werden LLMs trainiert?

LLMs durchlaufen beim Training mehrere Schritte:

Pre-Training: Das Modell erlernt Sprachmuster, indem es große Mengen an Text aus dem Internet, aus Büchern, Programmcode und mehr „liest“. Dieser Schritt ist selbstüberwacht – es braucht keine manuelle Beschriftung – allerdings werden die Daten von Menschen ausgewählt und gefiltert.
Fine-Tuning: Das Modell wird anschließend mit Beispielen und menschlicher Anleitung auf bestimmte Themen oder Aufgaben trainiert (z. B. Programmieren oder Biologie).
Alignment: Abschließende Anpassungen – am häufigsten RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – sorgen dafür, dass die Antworten des Modells sicher, hilfreich und an menschliche Werte angepasst sind.

LLMs effizienter nutzen

Der Betrieb eines LLMs benötigt enorme Rechenleistung. Bei sehr populären Modellen kann der Energieverbrauch während der Nutzung (Inference) sogar den Energieaufwand für das Training übersteigen^[3].

Um effizienter zu arbeiten, setzen Entwickler verschiedene Methoden ein, darunter:

Quantisierung: Das Modell wird verkleinert, möglichst ohne nennenswerte Einbußen bei der Genauigkeit.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Verlässliche Dokumente werden eingebunden, damit das Modell bessere Antworten geben kann.

Was sind wichtige LLM-Meilensteine?

Jahr	Ereignis	Beschreibung
2018	GPT-1	Erstes großes Modell auf Basis von Transformern
2018	BERT	Einführung bidirektionaler Transformer für Sprachaufgaben
2019	GPT-2	Zeigte starkes Zero-Shot-Text-Generieren mit 1,5 Mrd. Parametern
2020	GPT-3	Popularisierte die Idee von LLMs durch Größe und Leistungsfähigkeit
2023	GPT-4, Claude 2	Verbesserte logische Fähigkeiten und Bildunterstützung
2024	Gemini 2.0 (+ Flash)	Eingesetzt in Googles neuer AI-Suche; Flash-Variante optimiert auf Geschwindigkeit
2025	GPT-4o, GPT-5, Gemini 2.5, Llama 4	Neueste Modelle führender KI-Unternehmen

Was können LLMs?

LLMs können in vielen Bereichen unterstützen:

Bereich	Mögliche Anwendungen
Content & Marketing	Blogartikel, Produktbeschreibungen oder Chatbot-Antworten schreiben
Programmierung	Code erstellen oder erklären
Forschung & Reports	Dokumente zusammenfassen, Ideen generieren, Trends analysieren
Daten	Reports erstellen, Daten auswerten, Datenbankabfragen schreiben
Kreative Arbeit	Geschichten schreiben, Musik komponieren, Spiele-Content entwerfen
Spezialisierte Bereiche	Ärzte, Juristen oder Wissenschaftler beim Schreiben und Analysieren unterstützen

Moderne LLMs können zudem mit Bildern, Audio und Tools arbeiten (z. B. APIs aufrufen oder im Web suchen). Hinweis: Diese multimodalen Fähigkeiten sind aktuell nur in bestimmten Modellen verfügbar (z. B. GPT-4o, Gemini 2.x und Llama 4).

Herausforderungen und Risiken von LLMs

So leistungsstark LLMs auch sind – sie sind nicht fehlerfrei:

Halluzinationen: Sie erfinden manchmal Fakten oder liefern falsche Informationen^[4].
Bias: Da sie mit Internetdaten trainiert werden, können Vorurteile oder stereotype Ansichten einfließen^[5].
Kosten und Energie: Training und Nutzung verbrauchen viel Strom und sind teuer.
Sicherheit: LLMs können manipuliert werden, um vertrauliche Informationen preiszugeben^[6].
Urheberrecht: Training oder Generierung mit geschütztem Material wirft rechtliche Fragen auf.

Wie LLMs sicherer gemacht werden

Um LLMs sicherer und hilfreicher zu gestalten, setzen Entwickler verschiedene Methoden ein:

Methode	Funktion
RLHF	Training mit menschlichem Feedback
RLAIF	Zusätzliche Feinabstimmung mit KI-generiertem Feedback
Constitutional AI	Regeln helfen dem Modell, sich selbst zu korrigieren
RAG	Ergänzung verlässlicher Quellen während der Antwortgenerierung
Iterative Alignment	Kontinuierliche Tests und Verbesserungen des Verhaltens

Regeln und Vorschriften

Regierungen und Unternehmen entwickeln zunehmend Vorschriften für LLMs:

EU AI Act (2024): Unternehmen müssen erklären, wie ihre KI funktioniert, und sie auf Risiken prüfen^[7].
USA: Richtlinien wie das Executive Order vom Oktober 2023 für „Safe, Secure, and Trustworthy AI“ sollen sicherstellen, dass KI-Antworten fair und korrekt sind. Ein umfassendes Gesetz befindet sich noch in Entwicklung^[8].
Global: Diskussionen über die Kennzeichnung und Kontrolle KI-generierter Inhalte laufen weltweit.

LLMs und SEO (Search Engine Optimization)

Suchmaschinen wie Google zeigen inzwischen KI-generierte Antworten ganz oben in den Suchergebnissen. Das verändert die Art, wie Menschen online Informationen finden.

Auch Bing, Perplexity und andere Suchmaschinen liefern ähnliche generative Snippets.

Das bedeutet: Unternehmen müssen ihre SEO-Strategien anpassen und LLM SEO (auch Generative Engine Optimization genannt) einbeziehen. Das beinhaltet:

Inhalte klar und verständlich gestalten
Strukturierte Daten nutzen (z. B. FAQs oder Produktinfos)
In vertrauenswürdigen Quellen erwähnt werden (um die Sichtbarkeit in KI-Antworten zu erhöhen)

Mehr dazu: Generative Engine Optimization

Wie geht es mit LLMs weiter?

Forscher arbeiten an verschiedenen Verbesserungen:

Intelligentere und effizientere Modelle mit geringerem Energieverbrauch
Längeres Gedächtnis, sodass ganze Bücher oder große Reports verarbeitet werden können
KI-Agenten, die Aufgaben planen und eigenständig handeln
Nachhaltigkeits-Innovationen in Chip-Design, Flüssigkühlung und Algorithmen, um Energieverbrauch zu reduzieren^[3]
Bessere Tracking-Tools, um Quellen nachzuweisen und KI-Outputs sicherer zu machen

Large Language Models (LLMs)