Large Language Models (LLM)
Künstliche Intelligenz
Kurz erklärt
Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die auf sehr großen Mengen von Texten trainiert wurden und menschliche Sprache verstehen, analysieren und generieren können. Bekannte Beispiele sind GPT von OpenAI, Claude von Anthropic oder Gemini von Google.
LLMs bilden heute die technologische Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen. Sie ermöglichen die Verarbeitung natürlicher Sprache und unterstützen Anwender bei Aufgaben wie Recherche, Textgenerierung, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Analysen oder der Beantwortung von Fragen.
Einfach formuliert:
Ein Large Language Model ist die „Denkmaschine" hinter modernen KI-Assistenten und KI-Agenten.
Warum sind Large Language Models relevant?
Die aktuelle KI-Welle wird maßgeblich durch Large Language Models angetrieben. Vor wenigen Jahren mussten Nutzer klassische Software bedienen, Berichte auswerten oder Datenbanken abfragen. Heute können sie vielen Anwendungen einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen und direkt Antworten erhalten.
Der eigentliche Durchbruch besteht dabei nicht darin, dass KI Texte schreiben kann. Viel wichtiger ist, dass LLMs Informationen verstehen, strukturieren und in einen fachlichen Kontext bringen können. Dadurch entstehen völlig neue Möglichkeiten für Unternehmen.
Mitarbeitende können Unternehmenswissen schneller nutzen, Berichte automatisch analysieren lassen, Vertriebsinformationen zusammentragen oder Entscheidungsgrundlagen erstellen. Moderne KI-Agenten greifen dabei häufig auf Large Language Models zurück, um komplexe Aufgaben schrittweise zu bearbeiten.
Gleichzeitig verändern LLMs die Art, wie Unternehmen mit ihren Daten arbeiten. Früher standen Dashboards, Reports und Suchmasken im Mittelpunkt. Heute können Anwender zunehmend direkt mit ihren Daten sprechen. Statt SQL-Abfragen oder komplexe Filter zu verwenden, formulieren sie Fragen in natürlicher Sprache und erhalten verständliche Antworten.
Deshalb werden Large Language Models häufig als die wichtigste technologische Grundlage für KI-Agenten, Microsoft Copilot, SAP Joule und viele zukünftige Business-AI-Anwendungen betrachtet.
Wie unterstützt die celver AG?
Viele Unternehmen beschäftigen sich aktuell mit der Frage, wie KI sinnvoll in ihre Prozesse integriert werden kann. Dabei konzentrieren sich Diskussionen häufig auf die Auswahl einzelner Modelle. Aus unserer Erfahrung steht jedoch meist die falsche Frage im Mittelpunkt.
Für Unternehmen ist häufig nicht entscheidend, welches Modell eingesetzt wird, sondern wie dieses Modell mit Unternehmenswissen, Daten und Geschäftsprozessen verbunden wird.
Genau hier unterstützt die celver AG. Wir helfen Unternehmen dabei, Anwendungsfälle für KI zu identifizieren, Datenplattformen und Data Products vorzubereiten sowie KI-Agenten, Copilot-Lösungen und moderne Wissensplattformen aufzubauen.
Typische Fragestellungen unserer Kunden sind:
- Wie unterscheiden sich verschiedene LLMs?
- Welche Daten dürfen genutzt werden?
- Wie lassen sich Unternehmenswissen und KI verbinden?
- Wann werden KI-Agenten sinnvoll?
- Welche Rolle spielen Data Governance und AI Governance?
- Und wie können Microsoft Copilot, SAP Joule oder individuelle KI-Lösungen produktiv eingesetzt werden?
Unser Ziel besteht darin, aus der technologischen Möglichkeit einen echten geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
Verwandte Begriffe
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Häufig gestellte Fragen
Ja, sofern die entsprechenden Daten korrekt bereitgestellt werden. Genau deshalb werden moderne LLMs häufig mit Unternehmenswissen, Data Products oder Wissensdatenbanken kombiniert.
ChatGPT ist eine Anwendung, die auf einem Large Language Model basiert. Das LLM bildet die technologische Grundlage, während ChatGPT die Benutzerschnittstelle und die Anwendungslogik bereitstellt.
Der Begriff „Large" bezieht sich auf die enorme Größe der Modelle und der Trainingsdaten. Moderne LLMs werden mit Milliarden oder sogar Billionen von Parametern trainiert.
Ein Large Language Model erzeugt Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Deshalb können sogenannte Halluzinationen entstehen, wenn Informationen fehlen oder falsch interpretiert werden.
Ein LLM verarbeitet Sprache und generiert Antworten.
Ein KI-Agent nutzt häufig ein oder mehrere LLMs und kombiniert diese mit Datenquellen, Regeln, Workflows und Aktionen, um konkrete Aufgaben zu erledigen.
Die passende Wahl hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Für Unternehmen sind häufig Faktoren wie Datenschutz, Integration, Governance, Kosten und die Anbindung an Unternehmensdaten wichtiger als reine Modellvergleiche.
Wahrscheinlich nicht vollständig. Vielmehr verändern sie die Art und Weise, wie Anwender mit Software, Daten und Prozessen interagieren. Die Bedienung erfolgt zunehmend über natürliche Sprache statt über Menüs und Eingabemasken.
