Was ist eigentlich ein LLM? 🤖

Ihr habt sicher schon mal von "LLM" gehört, wenn es um ChatGPT, Claude oder andere KI-Systeme geht. Aber was bedeutet das eigentlich genau?

LLM steht für "Large Language Model" – auf Deutsch: Großes Sprachmodell.

Was macht ein LLM?

Stell dir vor, jemand hat unvorstellbar viele Texte gelesen – Bücher, Websites, Artikel, Gespräche – und dabei gelernt, wie Sprache funktioniert. Genau das macht ein LLM, nur eben mit Rechenpower statt einem menschlichen Gehirn.

Ein LLM:

Versteht Zusammenhänge in Texten
Kann Muster in Sprache erkennen
Generiert neue Texte basierend auf dem, was es gelernt hat
Beantwortet Fragen, schreibt Texte, übersetzt und vieles mehr

Warum "Large" (groß)?

Das "Large" bezieht sich auf die schiere Größe dieser Modelle:

Sie wurden mit riesigen Textmengen trainiert (oft Terabytes an Daten)
Sie haben Milliarden oder sogar Billionen von Parametern (das sind die "Einstellungen", die beim Training angepasst werden)
Sie brauchen enorme Rechenleistung

Beispiele für LLMs

Die bekanntesten LLMs sind:

GPT-4 von OpenAI (das Modell hinter ChatGPT)
Claude von Anthropic (mit dem ihr hier gerade arbeitet)
Gemini von Google
Llama von Meta

Der Unterschied zu "normaler" Software

Ein LLM ist keine klassische Software mit festen Regeln. Es wurde darauf trainiert, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen: "Welches Wort kommt als nächstes am wahrscheinlichsten?" Das macht es flexibel, aber auch manchmal unvorhersehbar.

Kurz gesagt: Ein LLM ist ein KI-System, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch gelernt hat, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Habt ihr noch Fragen zu LLMs? Schreibt sie in die Kommentare! 👇

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