LLM

LLM ist eine Abkürzung für Large Language Model.

Bücher zum Thema bei Amazon.de

LLM steht für "Large Language Model", was auf Deutsch "großes Sprachmodell" bedeutet. Der Begriff "large" (groß) bezieht sich dabei auf die enormen Mengen an Daten und die Vielzahl der Parameter, die diese Modelle verwenden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Large Language Models basieren auf komplexen neuronalen Netzwerken, die darauf trainiert sind, Sprachmuster und -strukturen aus riesigen Textsammlungen zu lernen. Diese Modelle erzeugen Antworten auf eine Eingabe (oft eine Frage des Benutzers in einer menschlichen Sprache), was sie von einfacheren Sprachmodellen abhebt. Der Einsatz solcher Modelle ist in Bereichen wie automatisierter Übersetzung, Textgenerierung, Chatbots und vielen weiteren Anwendungen weit verbreitet.

Der Begriff "Language Model" beschreibt die grundlegende Funktion dieser Modelle: Sie sind darauf ausgelegt, die Wahrscheinlichkeit der Wortfolge in einem gegebenen Text zu bewerten, wodurch sie in der Lage sind, passende Fortsetzungen von Sätzen oder Texten zu generieren. Durch die Masse an Daten, auf denen sie trainiert werden, können LLMs den Eindruck von Verständnis für Syntax, Semantik und sogar stilistische Merkmale der Sprache erzeugen. Sie können so auch (manchmal leider nur vermeintlich) sinnvolle Antworten auf Fragen geben, die nicht in ihrem Trainingsmaterial vorhanden war, bzw. sich aus Schlussfolgerung aus dem Trainingsmaterial beantworten lässt.

Die Größe eines LLM wird oft in der Anzahl der Parameter gemessen, die die Verbindungen innerhalb des neuronalen Netzwerks definieren. Je mehr Parameter ein Modell hat, desto besser kann es Nuancen in der Sprache erkennen und umsetzen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass diese umfangreichen Modelle erhebliche Rechenressourcen (CPU, RAM, Speicherplatz) benötigen, um trainiert und betrieben zu werden.

Auch im Jahr 2025, besteht das Problem bei LLMs, dass sie auf jede Frage eine Antwort liefern, die, wenn durch das Trainingsmaterial die Antwort nicht gefunden werfden kann, "halluziniert" ist. Somit klingt die Sprache der Antwort genauso überzeugt von der Richtigkeit, wie eine auch objektiv korrekte Antwort, die es für eine andere Frage generieren kann.

Mit LLMs wie DeepSeek, kam auf dem LLM "beim Denken zuschauen zu können", indem es auch Text zum "Reasonsing" ausgibt, bevor es zur schließlichen Antwort kommt. Dies kann interessante Einblicke geben, welche Lösungsansätze verworfen wurden.

Auf diesem Gebiet der Künstlichen Intelligenz gibt es derzeit (2025) große Fortschritte, sodass sich, wenn Sie dies lesen, bereits Einiges weiterentwickelt haben könnte.