{"id":176625,"date":"2026-02-19T21:40:05","date_gmt":"2026-02-19T20:40:05","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=176625"},"modified":"2026-08-07T14:26:18","modified_gmt":"2026-08-07T12:26:18","slug":"large-language-model-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/large-language-model-was-ist-das","title":{"rendered":"Large Language Model: Was ist das ?"},"content":{"rendered":"\n

Seit Ende 2022 und dem weltweiten massiven Einsatz von ChatGPT wecken Sprachmodelle, die auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basieren, immer mehr Interesse; sowohl bei der breiten \u00d6ffentlichkeit als auch bei Unternehmen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

LLMs verstehen lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Was sind also Large Language Models? Wie funktionieren sie? Wozu dienen sie? Was sind ihre Vorteile? Finde die Antworten auf deine Fragen in diesem Artikel.<\/p>\n\n\n\n

Was sind Large Language Models ?<\/h2>\n\n\n\n
\"Schema,<\/figure>\n\n\n\n

Ob wir kommunizieren, uns verbinden, die Welt verstehen oder sie gestalten , Sprache ist entscheidend f\u00fcr unser Menschsein.<\/p>\n\n\n\n

Was uns charakterisiert? Nicht wirklich.<\/p>\n\n\n\n

Trotz der Komplexit\u00e4t der menschlichen Sprache sind Maschinen heute dank Large Language Models (LLM)<\/strong> in der Lage, die Feinheiten der Sprache zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Indem sie m\u00f6glichst viele Daten zum Lernen verwenden, haben diese neuen Technologien ein Sprachverst\u00e4ndnis entwickelt, das so reichhaltig ist wie nie zuvor.<\/p>\n\n\n\n

Konkret handelt es sich dabei um ein transformationsbasiertes neuronales Netz<\/a>. Diese grundlegenden Modelle nutzen generative KI (genauer gesagt Deep Learning) f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) und die Generierung nat\u00fcrlicher Sprache (NLG).<\/p>\n\n\n\n

Wie funktionieren die wichtigsten Sprachmodelle?<\/h2>\n\n\n\n

Da Large Language Models<\/strong> die Komplexit\u00e4t der menschlichen Sprache erlernen sollen, werden sie mit einer gro\u00dfen Menge an Daten (wie Text, Bilder, Videos, Reden, strukturierte Daten…) vortrainiert.<\/p>\n\n\n\n

Je mehr Parameter ein LLM verwendet, desto besser ist seine Leistung. Gro\u00dfe Sprachmodelle erfordern daher umfangreiche Daten-, Rechen- und technische Ressourcen.<\/p>\n\n\n\n

Dies gilt insbesondere f\u00fcr die Pre-Training-Phase<\/strong>. In dieser Phase m\u00fcssen gro\u00dfe Sprachmodelle die grundlegenden sprachlichen Aufgaben und Funktionen erlernen. Sobald das Lernmodell vortrainiert ist, kann es mit neuen, spezifischen Daten trainiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Ziel ist es, seine F\u00e4higkeiten f\u00fcr bestimmte Anwendungsf\u00e4lle zu verfeinern. Man spricht dann von der Fine-Tuning-Methode.<\/strong> Diese Phase des Lernens erfordert weniger Daten und Energie.<\/p>\n\n\n\n

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