LLM steht für „Large Language Model", auf Deutsch großes Sprachmodell: eine KI, die aus riesigen Textmengen gelernt hat, Sprache zu verstehen und selbst zu schreiben. LLMs stecken hinter ChatGPT, Claude, Gemini und vielen anderen KI-Werkzeugen. Sie beantworten Fragen, fassen Dokumente zusammen, übersetzen und schreiben Entwürfe. Technisch sagen sie immer das wahrscheinlich nächste Textstück voraus. Das macht sie sehr vielseitig, aber nicht unfehlbar.
Was heißt LLM? Die drei Wörter einzeln
- Large (groß): Das Modell hat sehr viele interne Stellschrauben, sogenannte Parameter, oft Milliarden. Und es wurde mit sehr viel Text trainiert.
- Language (Sprache): Es arbeitet mit Text, also mit Wörtern, Sätzen und auch Programmcode.
- Model (Modell): Es ist ein mathematisches Abbild der Sprache, kein Lexikon und keine Datenbank.
Ein Vergleich aus dem Alltag
Stellen Sie sich eine Person vor, die zehntausende Bücher, Briefe und Fachartikel gelesen hat, aber kein einziges davon mehr aufschlagen kann. Sie hat ein enormes Gespür dafür, wie man etwas formuliert, und erinnert sich an vieles. An manche Details aber nur ungefähr. Wenn sie sich nicht sicher ist, füllt sie die Lücke mit etwas, das plausibel klingt.
Genau so verhält sich ein LLM. Deshalb ist es stark beim Formulieren und Zusammenfassen und schwächer bei exakten Zitaten, Zahlen und Aktenzeichen.
Wie ein LLM funktioniert
1. Text wird zerlegt. Jede Eingabe wird in kleine Bausteine zerlegt, die Tokens.
2. Zusammenhänge werden berechnet. Fast alle heutigen LLMs nutzen eine Bauweise namens Transformer, die 2017 von Forschenden bei Google vorgestellt wurde. Ihr Trick: Das Modell schaut bei jedem Wort, welche anderen Wörter im Text dafür wichtig sind. So versteht es, dass sich „sie" in einem Satz auf „die Patientin" bezieht und nicht auf „die Praxis".
3. Das nächste Token wird vorhergesagt. Das Modell wählt ein passendes nächstes Token, hängt es an und wiederholt das, bis die Antwort fertig ist.
4. Training macht den Unterschied. Zuerst lernt das Modell an großen Textmengen, Sprache vorherzusagen. Danach wird es mit menschlichen Rückmeldungen darauf trainiert, hilfreich und vorsichtig zu antworten. Wie das bei ChatGPT abläuft, steht in Wie funktioniert ChatGPT?
Bekannte LLMs
| Modellfamilie | Anbieter |
|---|---|
| GPT | OpenAI (USA) |
| Claude | Anthropic (USA) |
| Gemini | Google (USA) |
| Llama | Meta (USA) |
| Mistral | Mistral AI (Frankreich) |
Jede Familie gibt es in mehreren Größen und Versionen. Worin sie sich unterscheiden, erklären wir in KI-Modelle im Vergleich.
Ein Beispiel aus der Kanzlei
Ein erfundenes Beispiel: Notarin Katrin Vogel aus Leipzig erhält einen 40-seitigen Gesellschaftsvertrag als Entwurf. Sie bittet ein LLM, alle Regelungen zur Übertragung von Geschäftsanteilen herauszusuchen und jeweils den Paragrafen zu nennen.
Das Ergebnis ist in einer Minute da. Zwei Fundstellen stimmen, eine dritte ist falsch zugeordnet. Frau Vogel merkt es, weil sie die Paragrafen nachschlägt. Das LLM hat ihr die Suche abgenommen, nicht die Prüfung. Noch zuverlässiger wird so etwas, wenn das LLM gezielt in den Dokumenten sucht, statt sich auf sein Gedächtnis zu verlassen. Das nennt man RAG.
Was ein LLM nicht ist
- Keine Suchmaschine. Es erzeugt Text, statt Treffer aufzulisten.
- Keine Wissensdatenbank. Es kann sich irren und Fakten erfinden, siehe KI-Halluzination.
- Kein Agent. Ein LLM antwortet. Erst mit Werkzeugen und einem Ziel wird daraus ein KI-Agent.
Was das für vertrauliche Daten bedeutet
Ein LLM läuft fast immer auf den Servern eines Anbieters. Alles, was Sie eingeben, wird dorthin übertragen. Praktischer Tipp: Fragen Sie nicht nur „Welches Modell?", sondern „Über welchen Anbieter läuft es, und was darf er mit meinen Eingaben tun?". Dasselbe Modell kann je nach Zugang ganz unterschiedliche Bedingungen haben.
Das ist mehr als eine DSGVO-Frage. Die DSGVO schützt nur, was sich auf eine bestimmbare Person bezieht. Erlauben die Bedingungen eine Weiterverwendung, können anonymisierte Inhalte legal gebündelt und verkauft werden. Wie das aussieht, zeigt die Datenspur.
Wysor bündelt mehrere LLMs (GPT, Claude, Gemini und weitere) in einem privaten Arbeitsbereich. Jeder angebundene Anbieter arbeitet mit Zero Data Retention: verarbeitet, dann gelöscht. Wysor handelt als Auftragsverarbeiter nach Art. 28 DSGVO und trainiert nie mit Ihren Inhalten.
Häufige Fragen
Was heißt LLM? LLM ist die Abkürzung für „Large Language Model", auf Deutsch großes Sprachmodell. Gemeint ist eine KI, die mit sehr viel Text trainiert wurde und Sprache verstehen und erzeugen kann.
Ist ChatGPT ein LLM? Genau genommen ist ChatGPT die Anwendung, das Chatfenster. Dahinter arbeiten LLMs von OpenAI aus der GPT-Familie.
Was ist der Unterschied zwischen LLM und KI? KI ist der Oberbegriff für lernende Software. Ein LLM ist eine bestimmte Art von KI, spezialisiert auf Sprache, und gehört zur generativen KI.
Kann man ein LLM lokal betreiben? Ja, kleinere offene Modelle laufen auch auf eigener Hardware. Sie sind meist weniger leistungsfähig als die großen Modelle der Anbieter und brauchen Pflege. Mehr dazu in Lokale KI.
Weiterlesen
- Was ist KI?. Künstliche Intelligenz einfach erklärt.
- Was ist ein Token?. Die Bausteine, mit denen ein LLM rechnet.
- KI-Modelle im Vergleich. GPT, Claude, Gemini und Co. einfach erklärt.
- Die Datenspur. Was mit einer Datei passiert, sobald jemand sie weiterverwenden darf.
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