{"id":11196,"date":"2023-12-12T12:11:40","date_gmt":"2023-12-12T11:11:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=11196"},"modified":"2026-01-22T14:08:08","modified_gmt":"2026-01-22T13:08:08","slug":"large-language-models-ki-sprachmodelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/large-language-models-ki-sprachmodelle\/","title":{"rendered":"Was sind Large Language Models? Und was ist bei der Nutzung von KI-Sprachmodellen zu beachten?"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">In diesem Artikel tauchen wir in die faszinierende Welt der KI-Sprachmodelle ein, wobei der Schwerpunkt auf den Large Language Models (LLMs) liegt, zu denen bekannte Vertreter wie ChatGPT geh\u00f6ren. Sie wollen K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Ihr Unternehmen nutzen? Erfahren Sie, wie Unternehmen von generativer KI profitieren k\u00f6nnen und wie LLMs dabei helfen k\u00f6nnen, innovative L\u00f6sungen zu entwickeln.<\/p>\n<h3>Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind gro\u00dfe Sprachmodelle?<\/h3>\n<p>Large Language Models (kurz: LLM und auf Deutsch: Gro\u00dfe Sprachmodelle) sind leistungsstarke Modelle, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie k\u00f6nnen Text analysieren und verstehen, koh\u00e4rente Antworten generieren und sprachbezogene Aufgaben ausf\u00fchren. In Unternehmensanwendungen spielen Gro\u00dfe Sprachmodelle eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen. Sie erm\u00f6glichen die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung, mit der Unternehmen Erkenntnisse aus gro\u00dfen Mengen von Textdaten extrahieren oder ihre Content-Erstellung verbessern k\u00f6nnen. Ein beliebtes Beispiel f\u00fcr den Einsatz von KI-Sprachmodellen ist der Kundensupport durch automatisierte Chatbots. Large Language Models k\u00f6nnen auch bei der Sentiment-Analyse, Sprach\u00fcbersetzung und Informationsabfrage unterst\u00fctzen. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Sprachmodellen k\u00f6nnen LLMs viele Aufgaben ohne zus\u00e4tzliches Finetuning erf\u00fcllen.<\/p>\n<h3>Welche KI-Sprachmodelle gibt es?<\/h3>\n<p>Die Vielfalt der derzeit angebotenen Large Language Models wirft jedoch die Frage auf, worin die wesentlichen Unterschiede bestehen und welches KI-Sprachmodell man w\u00e4hlen sollte.<\/p>\n<p>Einige h\u00e4ufig verwendete Large Language Models sind:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>GPT-4 von OpenAI<\/strong><\/li>\n<li><strong>PaLM 2 von Google<\/strong><\/li>\n<li><strong>Llama 2 von Meta<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Jedes dieser Sprachmodelle hat seine eigenen St\u00e4rken und Schw\u00e4chen. Bei der Betrachtung dieser beliebten LLMs ist es entscheidend, deren spezifische Vor- und Nachteile anhand Ihrer Unternehmensanforderungen und Anwendungsf\u00e4lle zu bewerten. Diese Bewertung hilft Ihnen, das Sprachmodell auszuw\u00e4hlen, das am besten zu Ihren angestrebten Ergebnissen passt und das gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Potenzial entfaltet.<\/p>\n<p>Large Language Models beherrschen das Verarbeiten von komplexen Texten, Fragen und Anweisungen und sind in der Lage, schl\u00fcssige Texte mit korrekter Grammatik und Rechtschreibung zu generieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen gro\u00dfe Sprachmodelle auch f\u00fcr Aufgaben eingesetzt werden, f\u00fcr die sie nur begrenzt oder gar nicht trainiert wurden. Sie sind vielseitig einsetzbar und k\u00f6nnen beispielsweise Programmcode in verschiedenen Programmiersprachen erstellen.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>Large Language Models Webinare<\/p>\n<h2>Wie kann ich mehr \u00fcber LLMs lernen?<\/h2>\n<p>Das <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/leistungen\/data-analytics.html\">Team Data Science<\/a> bietet zum Thema LLM Webinare an, darunter sowohl kostenfreie als auch kostenpflichtige Optionen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Mehr zur Webinarreihe<strong><br \/>\n\u00bbZuverl\u00e4ssiger Einsatz von Large Language Models (LLMs)\u00ab<\/strong><\/p>\n<h3 class=\"fragment\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/seminare_training\/webinar-llm.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">1: Open Source LLMs selbst betreiben<\/a><\/h3>\n<h3 id=\"Teil-2-Retrieval-Augmented-Generation-RAG\" class=\"fragment\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/seminare_training\/weiterbildung-llm.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">2: Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/a><\/h3>\n<h3 id=\"Teil-2-Retrieval-Augmented-Generation-RAG\" class=\"fragment\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/seminare_training\/weiterbildung-prompting.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">3: Prompting Essentials \u2013 LLMs effektiv nutzen<\/a><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Sie haben Interesse an einem Seminar f\u00fcr Ihr Unternehmen?<br \/>\nAuf Wunsch bieten wir individuell gestaltete Seminare (auf Deutsch und Englisch) f\u00fcr Ihr Unternehmen an, in denen die Schulungsinhalte gezielt auf Ihre Bed\u00fcrfnisse abgestimmt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<h3>Kurz und knapp: Worauf Sie bei der Auswahl eines Large Language Models achten sollten<\/h3>\n<p>Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse Ihrer Anwendungsf\u00e4lle sorgf\u00e4ltig zu ber\u00fccksichtigen, wenn Sie ein Large Language Model ausw\u00e4hlen und implementieren. Um eine erfolgreiche Integration und Ausrichtung auf Ihre Gesch\u00e4ftsziele sicherzustellen, sollten folgende Dinge beachtet werden:<\/p>\n<ul>\n<li>Anpassungsf\u00e4higkeit<\/li>\n<li>Technische Kompatibilit\u00e4t<\/li>\n<li>Kosten<\/li>\n<li>Rechtliche und ethische Implikationen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sie wissen nicht, wie Sie starten sollen? Wir helfen Ihnen dabei. Wir haben ein Vorgehen entwickelt, um Ihre Herausforderungen systematisch zu analysieren, und f\u00fchren Sie durch einen strukturierten Prozess:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Definition der Aufgaben<\/strong>, die Sie mit dem LLM erreichen m\u00f6chten<\/li>\n<li><strong>Bewertung Ihrer Rechenkapazit\u00e4ten<\/strong> und Infrastrukturanforderungen<\/li>\n<li><strong>Identifizieren der Daten<\/strong>, die Sie in das LLM integrieren und nutzen m\u00f6chten<\/li>\n<\/ol>\n<p>Dieser strukturierte Ansatz stellt sicher, dass die ausgew\u00e4hlte LLM-L\u00f6sung Ihren Anforderungen entspricht und Ihre gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen effektiv adressiert.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>Weitere Blog-Beitr\u00e4ge rund um generative KI und gro\u00dfe Sprachmodelle:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/open-source-large-language-models-selbst-betreiben\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Open Source Large Language Models und deren Betrieb:<\/strong><\/a> Tipps f\u00fcr den Einstieg<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/retrieval-augmented-generation-rag\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Retrieval Augmented Generation<\/strong><\/a>: Chatten mit den eigenen Daten<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/was-ist-prompt-engineering\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Prompt Engineering<\/strong><\/a>: wie kommuniziert man am besten mit gro\u00dfen Sprachmodellen?<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/halluzinationen-generative-ki-llm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Halluzinationen<\/a> <\/strong>von generativer KI und gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/large-action-models-nutzen-neurosymbolische-ki\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Large Action Models<\/strong><\/a> (LAMs) nutzen neurosymbolische KI \u2013 Die n\u00e4chste Stufe im Hype rund um Generative AI<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwareentwicklung-neue-erkenntnisse-aus-forschung-und-praxis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KI in der Softwareentwicklung<\/a>:<\/strong> Zwischen Produktivit\u00e4tsschub und Vertrauenskrise \u2013 neue Erkenntnisse aus Forschung und Praxis<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwarearchitektur-llms-fuer-qualitaetssicherung-nutzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KI in der Softwarearchitektur<\/a>:<\/strong> Wie LLMs die Qualit\u00e4tssicherung automatisieren<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h3>Die 8 besten Tipps f\u00fcr Ihre Entscheidung f\u00fcr ein KI-Sprachmodell<\/h3>\n<p><b>Bei der Auswahl und Implementierung eines Large Language Models sind diese acht Punkte zu ber\u00fccksichtigen:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sprachliche Kompetenz<\/strong> ist ein grundlegender Faktor, um eine genaue und effektive Sprachverarbeitung sicherzustellen. Die Qualit\u00e4t, Vielfalt und Gr\u00f6\u00dfe der Trainingsdaten, die f\u00fcr das Large Language Model verwendet werden, sind gleicherma\u00dfen wichtig. Sie haben direkten Einfluss auf die Leistung und Eignung des Modells f\u00fcr bestimmte Anwendungsf\u00e4lle.<\/li>\n<li>Die<strong> Anpassungsf\u00e4higkeit (Finetuning)<\/strong> eines Sprachmodells spielt eine wichtige Rolle beim Customizing und bei der Anpassung an spezifische Gesch\u00e4ftsanforderungen. Die M\u00f6glichkeit, das Modell anzupassen, erm\u00f6glicht eine bessere Ausrichtung auf dom\u00e4nenspezifische Anforderungen.<\/li>\n<li>Ein weiterer Aspekt ist die <strong>Modellgr\u00f6\u00dfe und ihre Anforderungen an die Rechenleistung<\/strong>. Gr\u00f6\u00dfere Modelle bieten m\u00f6glicherweise mehr Funktionen, erfordern jedoch auch mehr Rechenressourcen f\u00fcr den Einsatz. Es ist wichtig, die verf\u00fcgbare Infrastruktur zu bewerten und sicherzustellen, dass sie mit dem ausgew\u00e4hlten LLM kompatibel ist.<\/li>\n<li><strong>Kosten<\/strong> sind ebenfalls ein wichtiger Aspekt. Einige LLMs sind m\u00f6glicherweise kostenlos erh\u00e4ltlich, w\u00e4hrend andere eine Geb\u00fchr erfordern oder auf Basis der Anzahl der Tokens abgerechnet werden. Die Bewertung der Kosten und deren Abstimmung auf Ihr Budget sowie langfristige Nachhaltigkeit sind entscheidend im Auswahlprozess.<\/li>\n<li>Der <strong>Schutz von Daten und die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften<\/strong> sind bei der Bereitstellung von LLMs zu ber\u00fccksichtigen. Die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gew\u00e4hrleistet, dass die Anforderungen zum Schutz personenbezogener Daten erf\u00fcllt werden.<\/li>\n<li><strong>Potenzielle Verzerrungen<\/strong> innerhalb von LLMs sollten angegangen werden. Die Verwendung von Techniken zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen ist entscheidend, um Fairness und ethische Aspekte sicherzustellen.<\/li>\n<li><strong>Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit<\/strong> sind zunehmend relevante Faktoren bei der Bereitstellung von LLMs. Ein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, wie das Modell Entscheidungen trifft, und die F\u00e4higkeit, seine Ausgaben zu erkl\u00e4ren, k\u00f6nnen besonders wichtig sein, insbesondere bei Anwendungen, bei denen rechtliche oder ethische Aspekte eine Rolle spielen.<\/li>\n<li>Auch die<strong> Nachhaltigkeit<\/strong> ist ein wichtiger Aspekt: Es ist ratsam zu pr\u00fcfen, ob ein gro\u00dfes Sprachmodell wirklich unverzichtbar ist oder ob auch ein kleineres KI-Modell oder sogar ein herk\u00f6mmlicher KI-Ansatz die Anforderungen erf\u00fcllen w\u00fcrde. Zwar gibt es bereits trainierte Basismodelle, die genutzt werden k\u00f6nnen, doch muss man sich dar\u00fcber im Klaren sein, dass ein eventuelles Finetuning, insbesondere w\u00e4hrend des Betriebs, Ressourcen verbraucht.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Die Grenzen von Large Language Models: Lassen Sie sich von der KI keine M\u00e4rchen erz\u00e4hlen!<\/h3>\n<p>Zu guter Letzt ist es entscheidend, sich der Einschr\u00e4nkungen von LLMs hinsichtlich der generierten kontextuell korrekten Antworten bewusst zu sein: LLMs erstellen ihre Ausgaben aufgrund der Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr das n\u00e4chste Wort, nicht unter Ber\u00fccksichtigung des Wahrheitsgehalts. Dies f\u00fchrt zu <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/halluzinationen-generative-ki-llm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Halluzinationen<\/a>, also Ausgaben, die nicht wahr sind. Dies l\u00e4sst sich einschr\u00e4nken, indem dem Sprachmodell f\u00fcr die Antwortfindung ein Kontext (z.B. eine Menge an Textdokumenten) zur Verf\u00fcgung gestellt wird. Allerdings gibt es auch dort Halluzinationen, wenn die Antworten Inhalte au\u00dferhalb dieses Kontexts beinhalten.<\/p>\n<p><strong>Unsere Empfehlung:<\/strong> Durch die Nutzung der Expertise und Ressourcen unseres <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ai-innovation-labs\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Innovation Labs<\/a> bieten wir einen umfassenden Ansatz, um Unternehmen bei der Auswahl und Bereitstellung von KI-Sprachmodellen in dieser komplexen Landschaft zu unterst\u00fctzen. Unser AI Innovation Lab stellt eine strukturierte Methodik zur Analyse Ihrer spezifischen Gesch\u00e4ftsbed\u00fcrfnisse und Herausforderungen bereit und begleitet Sie bis zur Entwicklung eines konkreten L\u00f6sungskonzepts. <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/leistungen\/data-analytics\/ki-nutzen.html\">So k\u00f6nnen Sie KI erfolgreich nutzen!<\/a><\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p><strong>Wir zeigen Ihnen, wie Sie:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>die mit Large Language Models zu erreichenden Aufgaben definieren<\/li>\n<li>Ihre Rechenkapazit\u00e4ten bewerten<\/li>\n<li>die Qualit\u00e4t der Trainingsdaten beurteilen<\/li>\n<li>Anpassungsm\u00f6glichkeiten ber\u00fccksichtigen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"mailto:patricia.kelbert@iese.fraunhofer.de; anfrage@iese.fraunhofer.de\">Kontaktieren Sie uns<\/a> noch heute, um von unserer Expertise zu profitieren und Ihre Unternehmens-KI auf die n\u00e4chste Stufe zu heben.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Unser L\u00f6sungsangebote:\u00a0<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/loesung\/llm-innovation-labs.html\">LLM Innovation Labs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/loesung\/open-source-llm.html\">Open-Source Large Language Models erfolgreich einsetzen<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel tauchen wir in die faszinierende Welt der KI-Sprachmodelle ein, wobei der Schwerpunkt auf den Large Language Models (LLMs) liegt, zu denen bekannte Vertreter wie ChatGPT geh\u00f6ren. 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