Large Language Model (LLM): Was ist das und was kann es?

Ein Large Language Model (LLM), auf Deutsch großes Sprachmodell, ist ein KI-System, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde und deshalb menschenähnliche Sprache verstehen und erzeugen kann. Die Welt steckt mitten in einer neuen industriellen Revolution, und diese Sprachmodelle führen sie an. Bis 2026 sind sie an Größe und Fähigkeiten exponentiell gewachsen und haben den Sprung von Forschungsdemos zu alltäglichen Business-Tools geschafft. Damit liefern sie intelligente Erkenntnisse und Vorhersagen in einem Maß, das es bisher nicht gab. Unternehmen, die diese Möglichkeiten nutzen, verschaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

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Ein Mooresches Gesetz für große Sprachmodelle?

Die Größe von Sprachmodellen ist in den vergangenen Jahren exponentiell gewachsen. Während viele noch von den Fähigkeiten von GPT-3 beeindruckt sind, haben Switch Transformer und Wudao GPT-3 in kurzer Zeit an Größe übertroffen. Hält dieser Trend an, werden viele Branchen auf den Kopf gestellt, und wir erleben noch zu Lebzeiten einen grundlegenden Wandel unserer Gesellschaft.

(Quelle: Tsinghua-Universität)

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Was LLMs für die Entwicklung von ML-Produkten bedeuten

Die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen verändern grundlegend, wie Produkte mit maschinellem Lernen (ML) entstehen. Früher dauerte es einige Monate bis ein paar Jahre, ein ML-Produkt zu bauen: Daten sammeln, bereinigen und labeln, das Modell trainieren, Parameter feinjustieren und erst dann das Produkt entwickeln. Danach mussten ML-Teams die Leistung der Modelle überwachen und sie laufend verbessern. So sah der bisherige Entwicklungsprozess für Machine-Learning-Produkte aus.

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Mit Sprachmodellen wird die Entwicklung von ML-Produkten drastisch kürzer. Über Prompt-Design und die Einstellung der API-Parameter entsteht ein Prototyp in wenigen Tagen. Mit weiterem Feintuning der Parameter, Tests an Beispielen und der eigentlichen Produktentwicklung bringt ein erfahrenes Engineering-Team ein KI-Produkt in wenigen Monaten auf den Markt und entwickelt es weiter. 2026 ist das für viele Teams der Standardweg, KI-Funktionen auszuliefern, zusätzlich beschleunigt durch ausgereifte APIs und Agenten-Frameworks.

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Wofür lassen sich große Sprachmodelle einsetzen?

Große Sprachmodelle eignen sich für viele verschiedene Aufgaben, darunter:

• Texte schreiben: Viele Start-ups lassen große Sprachmodelle Blogbeiträge, Produktbeschreibungen, Anzeigen, Twitter-Posts und Ähnliches schreiben. Sogar ein Teil dieses Artikels stammt von einem KI-Schreibassistenten, den ich selbst entwickelt habe.
• Chatbots: Chatbots sind nichts Neues, aber mit großen Sprachmodellen heben wir sie auf eine neue Stufe. Das könnte die heutige Branche der Kundenservice-Chatbots umkrempeln.
• Fragen und Antworten: Mit ein paar Beispielen genügt es, eine Frage zu schreiben, und das Sprachmodell liefert die Antwort direkt. Vielleicht durchsuchen Menschen eines Tages keine Websites mehr mit Google.
• Übersetzen: Auch beim Übersetzen leisten große Sprachmodelle hervorragende Arbeit.
• Programmieren: Ja, mit großen Sprachmodellen lässt sich sogar Code schreiben. Verlieren wir menschlichen Entwickler unsere Jobs eines Tages an KI-Programmierer?

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Kann jetzt also jeder ML-Produkte bauen? Wo liegen die Hürden?

Mit einem großen Sprachmodell können sich Unternehmen auf ihre Kunden konzentrieren, ein starkes Produkt bauen und ein echtes Problem lösen. Auch mit einem Sprachmodell steckt aber noch viel Arbeit im Produkt: Oberflächendesign, Systemdesign, Server-Deployment und mehr. Ein großartiges Produkt braucht nach wie vor ein erfahrenes Engineering-Team. Vielleicht erleben wir eine große Welle neuer ML-Start-ups, gewinnen werden aber nur die, die ihre Kunden wirklich verstehen.

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Laxis baut mit großen Sprachmodellen die nächste Generation von KI-Assistenten

Große Sprachmodelle können grundlegend verändern, wie Unternehmen arbeiten. Bei Laxis freuen wir uns sehr darauf, mit ihnen die nächste Generation von KI-Assistenten zu entwickeln. Laxis ist nicht nur ein KI-Notetaker, sondern ein echter KI-Assistent, der Gespräche in Echtzeit auswertet und Ihnen Routinearbeit im Alltag abnimmt. Wenn Sie Interesse haben, schreiben Sie uns für eine Demo an [email protected].

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Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Large Language Model, und warum spricht man von einer industriellen Revolution?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde. Es versteht und erzeugt menschenähnliche Sprache, beantwortet Fragen, fasst zusammen, übersetzt und schreibt Code. Von einer industriellen Revolution spricht man, weil die Technik, ähnlich wie früher Dampfmaschine und Elektrizität, Kosten und Zeit für die Entwicklung intelligenter Produkte drastisch senkt und die Arbeitsweise fast jeder Branche verändert.

Wie beschleunigen große Sprachmodelle die Entwicklung von KI-Produkten?

Vor den großen Sprachmodellen konnte es Monate oder Jahre dauern, ein Machine-Learning-Produkt zu bauen: Daten sammeln und labeln, ein Modell trainieren, Parameter abstimmen. Mit modernen Sprachmodellen und ausgereiften APIs bauen Teams über Prompt-Design und Parameter-Tuning in wenigen Tagen einen funktionierenden Prototyp. Ein vollständiges KI-Produkt bringen sie dann in Monaten statt Jahren auf den Markt und entwickeln es weiter.

Wofür setzen Unternehmen große Sprachmodelle am häufigsten ein?

Große Sprachmodelle schreiben Texte wie Blogbeiträge, Anzeigen und Produktbeschreibungen, treiben Chatbots an, beantworten Fragen, übersetzen und schreiben sogar Code. Dieselben Fähigkeiten stecken in Tools wie Laxis: Laxis nutzt Sprachmodelle, um aus Gesprächen Erkenntnisse in Echtzeit, Zusammenfassungen und Folgeaufgaben zu machen.

Kann jedes Unternehmen Produkte mit großen Sprachmodellen bauen, oder gibt es Hürden?

Sprachmodelle machen den Einstieg sehr viel leichter. Ein großartiges Produkt erfordert aber weiterhin echte Engineering-Arbeit bei Oberflächendesign, Systemarchitektur und Deployment und ein tiefes Verständnis dafür, wo Kunden der Schuh drückt. Der Zugang zur Technik ist nicht mehr die größte Hürde. Die besten Chancen haben deshalb die Unternehmen, die ihre Kunden wirklich verstehen.