Kurz erklärt
Large Language Models sind KI-Modelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und menschenähnliche Texte verstehen und generieren können – die Basis von ChatGPT, Claude und Gemini.
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das auf Milliarden von Textdokumenten trainiert wurde und dadurch in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu generieren. LLMs bilden die technologische Grundlage für Anwendungen wie ChatGPT, Claude und Gemini, die in den letzten Jahren den Umgang mit KI grundlegend verändert haben.
Die Funktionsweise eines LLM basiert auf der Transformer-Architektur. Das Modell lernt während des Trainings statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Konzepten. Vereinfacht gesagt: Es lernt, welches Wort in einem bestimmten Kontext am wahrscheinlichsten als Nächstes folgt. Durch die enorme Menge an Trainingsdaten und die Komplexität des Modells entsteht dabei ein tiefes Verständnis von Sprache, Logik und Weltwissen.
LLMs werden über Tokens verarbeitet – die kleinsten Einheiten, in die ein Text zerlegt wird. Je größer das sogenannte Kontextfenster eines Modells, desto mehr Text kann es gleichzeitig berücksichtigen. Moderne LLMs verarbeiten hunderttausende Tokens auf einmal, was die Arbeit mit langen Dokumenten und komplexen Aufgaben ermöglicht.
Bedeutung für Unternehmen
LLMs sind für Unternehmen deshalb so relevant, weil sie eine Vielzahl sprachbasierter Aufgaben automatisieren können: Texterstellung, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Datenanalyse, Programmierung und vieles mehr. Der entscheidende Vorteil liegt darin, dass kein spezielles Programmier-Wissen erforderlich ist – die Steuerung erfolgt über natürliche Sprache mittels Prompts. Damit wird KI für Mitarbeitende aus allen Abteilungen zugänglich. Unternehmen, die ihre Teams im Umgang mit LLMs schulen, steigern ihre Produktivität spürbar.
Praxisbeispiel
Eine Marketingabteilung nutzt ein LLM, um aus einer kurzen Produktbeschreibung automatisch Anzeigentexte, Social-Media-Posts und Newsletter-Inhalte in verschiedenen Tonalitäten zu erstellen. Was früher pro Kampagne einen halben Tag dauerte, ist jetzt in unter einer Stunde erledigt – inklusive Varianten für A/B-Tests. Die Qualität wird durch ein festgelegtes Prompt-Template sichergestellt.
Das lernen Sie im Seminar
Im KI Seminar lernen Sie, wie Large Language Models funktionieren und wie Sie diese gezielt für Ihre beruflichen Aufgaben einsetzen. Sie erfahren, welche Modelle es gibt, worin sie sich unterscheiden und wie Sie durch geschicktes Prompt Engineering optimale Ergebnisse erzielen.