Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und über Milliarden von Parametern verfügen. Beispiele für bekannte LLMs sind GPT (OpenAI), BERT (Google) oder LLaMA (Meta). Sie basieren meist auf der sogenannten Transformer-Architektur und sind in der Lage, menschliche Sprache auf hohem Niveau zu verstehen und zu erzeugen.
LLMs analysieren Sprache statistisch: Sie lernen durch das Training auf Textdaten, welche Wörter typischerweise miteinander auftreten und in welchen Kontexten sie verwendet werden. So können sie nicht nur Texte vervollständigen, sondern auch Fragen beantworten, Zusammenfassungen schreiben, Code generieren und vieles mehr. Je mehr Daten und Rechenleistung beim Training eingesetzt werden, desto leistungsfähiger wird das Modell.
LLMs kommen in vielen Bereichen zum Einsatz – etwa in virtuellen Assistenten, im Kundenservice, bei der automatisierten Textanalyse, in der Medizin, in der Softwareentwicklung oder im Bildungsbereich. Durch ihre Vielseitigkeit und Qualität verändern sie Arbeitsprozesse und eröffnen neue Möglichkeiten der Mensch-Maschine-Interaktion.
Trotz aller Vorteile, wie beispielsweise die hohe Genauigkeit bei Sprachverarbeitung und Testerstellung, die Lernfähigkeit, den flexiblen Einsatz in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen und des Automatisierungspotential bei wiederkehrenden Aufgaben, bringen LLMs auch Herausforderungen mit sich. Sie benötigen enorme Rechenressourcen, was mit hohen Kosten und Umweltbelastungen verbunden ist. Zudem besteht das Risiko von Fehlinformationen, Verzerrungen (Bias) und der potenziellen Missnutzung, etwa zur Erstellung von Deepfakes oder Desinformationen. Deshalb sollten sie sorgfältig kontrolliert eingesetzt werden – insbesondere in sensiblen Bereichen.
Große Sprachmodelle sind ein Meilenstein der KI-Forschung und haben die Art, wie wir mit Maschinen interagieren, grundlegend verändert. Ihre weitere Entwicklung erfordert jedoch verantwortungsvollen Umgang, klare ethische Leitlinien und einen bewussten Blick auf gesellschaftliche Auswirkungen.
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