Question 1

Wie funktioniert ein LLM einfach erklärt?

Accepted Answer

Ein LLM zerlegt Ihren Text in Token, wandelt diese in Zahlen um und verarbeitet sie mit der Transformer-Architektur. Danach berechnet es für jedes mögliche nächste Token eine Wahrscheinlichkeit und setzt den Text Wort für Wort zusammen. Ein LLM versteht also nicht im menschlichen Sinn, es sagt das wahrscheinlichste nächste Wort voraus.

Question 2

Was sind Token und Parameter bei Large Language Models?

Accepted Answer

Token sind die kleinen Einheiten, in die ein LLM Text zerlegt, etwa ein Wort, ein Wortteil oder ein Zeichen. Parameter sind die Stellschrauben, die das Modell beim Training justiert. Je mehr Parameter, desto feiner die gelernten Sprachmuster. Das Sprachmodell GPT-3 nutzt 175 Milliarden Parameter.

Question 3

Was ist die Transformer-Architektur?

Accepted Answer

Die Transformer-Architektur ist die Grundlage moderner Sprachmodelle. Sie wurde im Forschungspapier „Attention Is All You Need" (Vaswani et al., 2017) vorgestellt. Ihr Kern ist der Attention-Mechanismus, der alle Wörter eines Textes gleichzeitig betrachtet und gewichtet, welche füreinander wichtig sind. So erfasst das Modell den Kontext.

Question 4

Warum halluzinieren Large Language Models?

Accepted Answer

Halluzinationen entstehen aus der Funktionsweise von LLMs selbst. Ein LLM wählt das wahrscheinlichste nächste Wort, nicht das nachweislich wahre. Fehlt belastbares Wissen, erzeugt es trotzdem eine plausibel klingende Antwort. Eine Stanford-Untersuchung fand bei juristischen Fragen Halluzinations-Raten zwischen 69 und 88 Prozent. Wichtige Aussagen sollten Sie deshalb immer prüfen.

Question 5

Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und klassischer KI?

Accepted Answer

Klassische Software schlägt Antworten in einer festen Datenbank nach und liefert exakte, nachvollziehbare Ergebnisse. Ein Large Language Model berechnet Antworten aus Mustern seiner Trainingsdaten. Das macht es sprachlich flexibel und kreativ, aber auch anfällig dafür, plausibel klingend zu irren. Beide Ansätze ergänzen sich in der Praxis.

Question 6

Wie werde ich für Large Language Models sichtbar?

Accepted Answer

Viele LLMs nutzen Retrieval Augmented Generation und ziehen aktuelle Inhalte aus einem Suchindex. Damit Ihre Marke als Quelle gewählt wird, brauchen Sie eine eindeutige Entität über alle Kanäle, belegte Aussagen mit Zahlen und Quellen sowie eine klare Struktur. Ein GEO-Audit zeigt, wo Sie heute stehen und welcher Hebel zuerst wirkt.

large language models

Large Language Models: Funktionsweise einfach erklärt