{"id":36076,"date":"2025-08-29T08:21:36","date_gmt":"2025-08-29T08:21:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/?post_type=wiki&#038;p=36076"},"modified":"2025-08-29T09:44:01","modified_gmt":"2025-08-29T09:44:01","slug":"llm-large-language-models","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/llm-large-language-models","title":{"rendered":"Large Language Models (LLMs)"},"content":{"rendered":"<h2>Was ist ein Large Language Model?<\/h2>\n<p>Ein Large Language Model (LLM) ist ein Computerprogramm, das darauf trainiert wurde, <strong>menschlich klingende Texte zu verstehen und zu erstellen<\/strong>. Es lernt aus riesigen Mengen an Textdaten (wie B\u00fcchern, Websites und Artikeln) und kann viele sprachbezogene Aufgaben \u00fcbernehmen \u2013 zum Beispiel Fragen beantworten, Texte schreiben oder Informationen zusammenfassen.<\/p>\n<p>Die meisten LLMs basieren heute auf einer speziellen KI-Technologie, dem sogenannten <strong>Transformer-Modell<\/strong>, und verf\u00fcgen oft \u00fcber Milliarden (oder sogar Billionen) von <strong>Parametern<\/strong>, die dem Modell helfen, Sprache zu verstehen.<\/p>\n<p>Ein Beispiel daf\u00fcr ist das Tool <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/ChatGPT\" target=\"_blank\">ChatGPT<\/a>, das auf einem LLM basiert.<\/p>\n<figure id=\"attachment_36056\" aria-describedby=\"caption-attachment-36056\" style=\"width: 853px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/chatgpt.png\" alt=\"Screenshot von ChatGPT\" width=\"853\" height=\"609\" class=\"size-full wp-image-36056\" srcset=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/chatgpt.png 853w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/chatgpt-768x548.png 768w\" sizes=\"(max-width: 853px) 100vw, 853px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-36056\" class=\"wp-caption-text\">Screenshot von <a href=\"https:\/\/chatgpt.com\/\" target=\"_blank\">https:\/\/chatgpt.com\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<h2>Wie funktionieren LLMs?<\/h2>\n<h3>Transformer: Die Technologie hinter LLMs<<\/h3>\n<p>LLMs nutzen die sogenannte <strong>Transformer-Architektur<\/strong>, die 2017 eingef\u00fchrt wurde<sup><a href=\"#fn1\">[1]<\/a><\/sup>. Diese Technologie hilft dem Modell, die Bedeutung von W\u00f6rtern in einem Satz zu verstehen, indem es analysiert, wie sie zueinander in Beziehung stehen. Gleichzeitig erm\u00f6glicht sie es, gro\u00dfe Mengen an Text schnell und pr\u00e4zise zu verarbeiten.<\/p>\n<h3>Skalierungsgesetze: Gr\u00f6\u00dfer ist besser<\/h3>\n<p>Forscher haben herausgefunden, dass LLMs in der Regel leistungsf\u00e4higer sind, wenn sie gr\u00f6\u00dfer sind und mit mehr Daten sowie Rechenleistung trainiert wurden. Dieses Prinzip nennt man \u201e<strong>Scaling Law<\/strong>\u201c \u2013 die Idee, dass gr\u00f6\u00dfere Modelle mit mehr Training genauer und n\u00fctzlicher werden<sup><a href=\"#fn2\">[2]<\/a><\/sup>.<\/p>\n<h3>Wie werden LLMs trainiert?<\/h3>\n<p>LLMs durchlaufen beim Training mehrere Schritte:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pre-Training:<\/strong> Das Modell erlernt Sprachmuster, indem es gro\u00dfe Mengen an Text aus dem Internet, aus B\u00fcchern, Programmcode und mehr \u201eliest\u201c. Dieser Schritt ist <i>selbst\u00fcberwacht<\/i> \u2013 es braucht keine manuelle Beschriftung \u2013 allerdings werden die Daten von Menschen ausgew\u00e4hlt und gefiltert.<\/li>\n<li><strong>Fine-Tuning:<\/strong> Das Modell wird anschlie\u00dfend mit Beispielen und menschlicher Anleitung auf bestimmte Themen oder Aufgaben trainiert (z. B. Programmieren oder Biologie).<\/li>\n<li><strong>Alignment:<\/strong> Abschlie\u00dfende Anpassungen \u2013 am h\u00e4ufigsten <strong>RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)<\/strong> \u2013 sorgen daf\u00fcr, dass die Antworten des Modells sicher, hilfreich und an menschliche Werte angepasst sind.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>LLMs effizienter nutzen<\/h3>\n<p>Der Betrieb eines LLMs ben\u00f6tigt enorme Rechenleistung. Bei sehr popul\u00e4ren Modellen kann der <strong>Energieverbrauch w\u00e4hrend der Nutzung (Inference) sogar den Energieaufwand f\u00fcr das Training \u00fcbersteigen<\/strong><sup><a href=\"#fn3\">[3]<\/a><\/sup>.<\/p>\n<p>Um effizienter zu arbeiten, setzen Entwickler verschiedene Methoden ein, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Quantisierung:<\/strong> Das Modell wird verkleinert, m\u00f6glichst <strong>ohne nennenswerte Einbu\u00dfen bei der Genauigkeit<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>Retrieval-Augmented Generation (RAG):<\/strong> Verl\u00e4ssliche Dokumente werden eingebunden, damit das Modell bessere Antworten geben kann.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Was sind wichtige LLM-Meilensteine?<\/h2>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Jahr<\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Ereignis<\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Beschreibung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2018<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-1<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Erstes gro\u00dfes Modell auf Basis von Transformern<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2018<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">BERT<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Einf\u00fchrung bidirektionaler Transformer f\u00fcr Sprachaufgaben<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2019<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-2<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Zeigte starkes Zero-Shot-Text-Generieren mit 1,5 Mrd. Parametern<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2020<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-3<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Popularisierte die Idee von LLMs durch Gr\u00f6\u00dfe und Leistungsf\u00e4higkeit<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2023<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-4, Claude 2<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Verbesserte logische F\u00e4higkeiten und Bildunterst\u00fctzung<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2024<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Gemini 2.0 (+ Flash)<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Eingesetzt in Googles neuer AI-Suche; Flash-Variante optimiert auf Geschwindigkeit<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2025<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-4o, GPT-5, Gemini 2.5, Llama 4<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Neueste Modelle f\u00fchrender KI-Unternehmen<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Was k\u00f6nnen LLMs?<\/h2>\n<p>LLMs k\u00f6nnen in vielen Bereichen unterst\u00fctzen:<\/p>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Bereich<\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">M\u00f6gliche Anwendungen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Content &amp; Marketing<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Blogartikel, Produktbeschreibungen oder Chatbot-Antworten schreiben<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Programmierung<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Code erstellen oder erkl\u00e4ren<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Forschung &amp; Reports<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Dokumente zusammenfassen, Ideen generieren, Trends analysieren<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Daten<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Reports erstellen, Daten auswerten, Datenbankabfragen schreiben<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Kreative Arbeit<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Geschichten schreiben, Musik komponieren, Spiele-Content entwerfen<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Spezialisierte Bereiche<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">\u00c4rzte, Juristen oder Wissenschaftler beim Schreiben und Analysieren unterst\u00fctzen<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Moderne LLMs k\u00f6nnen zudem mit Bildern, Audio und Tools arbeiten (z. B. APIs aufrufen oder im Web suchen). <strong>Hinweis:<\/strong> Diese multimodalen F\u00e4higkeiten sind aktuell nur in bestimmten Modellen verf\u00fcgbar (z. B. GPT-4o, Gemini 2.x und Llama 4).<\/p>\n<h2>Herausforderungen und Risiken von LLMs<\/h2>\n<p>So leistungsstark LLMs auch sind \u2013 sie sind nicht fehlerfrei:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Halluzinationen:<\/strong> Sie erfinden manchmal Fakten oder liefern falsche Informationen<sup><a href=\"#fn4\">[4]<\/a><\/sup>.<\/li>\n<li><strong>Bias:<\/strong> Da sie mit Internetdaten trainiert werden, k\u00f6nnen Vorurteile oder stereotype Ansichten einflie\u00dfen<sup><a href=\"#fn5\">[5]<\/a><\/sup>.<\/li>\n<li><strong>Kosten und Energie:<\/strong> Training und Nutzung verbrauchen viel Strom und sind teuer.<\/li>\n<li><strong>Sicherheit:<\/strong> LLMs k\u00f6nnen manipuliert werden, um vertrauliche Informationen preiszugeben<sup><a href=\"#fn6\">[6]<\/a><\/sup>.<\/li>\n<li><strong>Urheberrecht:<\/strong> Training oder Generierung mit gesch\u00fctztem Material wirft rechtliche Fragen auf.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie LLMs sicherer gemacht werden<\/h2>\n<p>Um LLMs sicherer und hilfreicher zu gestalten, setzen Entwickler verschiedene Methoden ein:<\/p>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Methode<\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\">Funktion<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">RLHF<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Training mit menschlichem Feedback<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">RLAIF<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Zus\u00e4tzliche Feinabstimmung mit KI-generiertem Feedback<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Constitutional AI<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Regeln helfen dem Modell, sich selbst zu korrigieren<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">RAG<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Erg\u00e4nzung verl\u00e4sslicher Quellen w\u00e4hrend der Antwortgenerierung<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Iterative Alignment<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Kontinuierliche Tests und Verbesserungen des Verhaltens<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Regeln und Vorschriften<\/h2>\n<p>Regierungen und Unternehmen entwickeln zunehmend Vorschriften f\u00fcr LLMs:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>EU AI Act (2024):<\/strong> Unternehmen m\u00fcssen erkl\u00e4ren, wie ihre KI funktioniert, und sie auf Risiken pr\u00fcfen<sup><a href=\"#fn7\">[7]<\/a><\/sup>.<\/li>\n<li><strong>USA:<\/strong> Richtlinien wie das <strong>Executive Order vom Oktober 2023 f\u00fcr \u201eSafe, Secure, and Trustworthy AI\u201c<\/strong> sollen sicherstellen, dass KI-Antworten fair und korrekt sind. Ein umfassendes Gesetz befindet sich noch in Entwicklung<sup><a href=\"#fn8\">[8]<\/a><\/sup>.<\/li>\n<li><strong>Global:<\/strong> Diskussionen \u00fcber die Kennzeichnung und Kontrolle KI-generierter Inhalte laufen weltweit.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>LLMs und SEO (Search Engine Optimization)<\/h2>\n<p>Suchmaschinen wie Google zeigen inzwischen KI-generierte Antworten ganz oben in den Suchergebnissen. Das ver\u00e4ndert die Art, wie Menschen online Informationen finden.<\/p>\n<p>Auch Bing, Perplexity und andere Suchmaschinen liefern \u00e4hnliche generative Snippets.<\/p>\n<p>Das bedeutet: Unternehmen m\u00fcssen ihre SEO-Strategien anpassen und <strong>LLM SEO<\/strong> (auch <strong>Generative Engine Optimization<\/strong> genannt) einbeziehen. Das beinhaltet:<\/p>\n<ul>\n<li>Inhalte klar und verst\u00e4ndlich gestalten<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Structured_Data\" target=\"_blank\">Strukturierte Daten<\/a> nutzen (z. B. FAQs oder Produktinfos)<\/li>\n<li>In vertrauensw\u00fcrdigen Quellen erw\u00e4hnt werden (um die Sichtbarkeit in KI-Antworten zu erh\u00f6hen)<\/li>\n<\/ul>\n<p><i>Mehr dazu: <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/generative-engine-optimization\" target=\"_blank\">Generative Engine Optimization<\/a><\/i><\/p>\n<h2>Wie geht es mit LLMs weiter?<\/h2>\n<p>Forscher arbeiten an verschiedenen Verbesserungen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Intelligentere und effizientere Modelle<\/strong> mit geringerem Energieverbrauch<\/li>\n<li><strong>L\u00e4ngeres Ged\u00e4chtnis<\/strong>, sodass ganze B\u00fccher oder gro\u00dfe Reports verarbeitet werden k\u00f6nnen<\/li>\n<li><strong>KI-Agenten<\/strong>, die Aufgaben planen und eigenst\u00e4ndig handeln<\/li>\n<li><strong>Nachhaltigkeits-Innovationen<\/strong> in Chip-Design, Fl\u00fcssigk\u00fchlung und Algorithmen, um Energieverbrauch zu reduzieren<sup><a href=\"#fn3\">[3]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><strong>Bessere Tracking-Tools<\/strong>, um Quellen nachzuweisen und KI-Outputs sicherer zu machen<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Einzelnachweise<\/h2>\n<ol>\n<li id=\"fn1\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762<\/a><\/li>\n<li id=\"fn2\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.08361\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.08361<\/a><\/li>\n<li id=\"fn3\"><a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/commentary\/breakingviews\/ai-boom-is-infrastructure-masquerading-software-2025-07-23\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.reuters.com\/commentary\/breakingviews\/ai-boom-is-infrastructure-masquerading-software-2025-07-23\/<\/a><\/li>\n<li id=\"fn4\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2401.11817\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2401.11817<\/a><\/li>\n<li id=\"fn5\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10915v1\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10915v1<\/a><\/li>\n<li id=\"fn6\"><a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/ai-artificial-intelligence\/711975\/a-new-study-just-upended-ai-safety\" target=\"_blank\">https:\/\/www.theverge.com\/ai-artificial-intelligence\/711975\/a-new-study-just-upended-ai-safety<\/a><\/li>\n<li id=\"fn7\"><a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai\" target=\"_blank\">https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai<\/a><\/li>\n<li id=\"fn8\"><a href=\"https:\/\/nypost.com\/2025\/07\/23\/us-news\/trump-targets-woke-ai-in-series-of-executive-orders-on-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\">https:\/\/nypost.com\/2025\/07\/23\/us-news\/trump-targets-woke-ai-in-series-of-executive-orders-on-artificial-intelligence\/<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<h2>Weiterf\u00fchrende Links<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/resources\/intro-llms?hl=de\" target=\"_blank\">https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/resources\/intro-llms?hl=de<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/large-language-models-ki-sprachmodelle\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/large-language-models-ki-sprachmodelle\/<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00c4hnliche Artikel<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Natural_Language_Processing\" target=\"_blank\">Natural Language Processing<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/generative-engine-optimization\" target=\"_blank\">Generative Engine Optimization<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/ai-overviews\" target=\"_blank\">AI Overviews<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 B\u00fcchern, Websites und Artikeln) und kann viele sprachbezogene Aufgaben \u00fcbernehmen \u2013 zum Beispiel Fragen beantworten, Texte schreiben oder Informationen zusammenfassen. 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