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Grundlagen großer Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle verarbeiten und erzeugen Text durch maschinelles Lernen auf Basis riesiger Datensätze. Kern ihrer Funktionsweise ist die Transformer-Architektur mit Selbstaufmerksamkeit, Positionscodierung und dichten neuronalen Netzwerken. 

Drei Hauptfaktoren bestimmen ihre Leistungsfähigkeit: 

• Anzahl der Parameter (z. B. GPT-4 vermutlich über 500 Mrd.) 

• Umfang und Vielfalt der Trainingsdaten 

• Rechenressourcen beim Training (FLOPs, GPU-Cluster) 

Einsatzgebiete reichen von Chatbots über medizinische Berichte bis hin zu juristischen Einschätzungen oder Programmierhilfe. Die Fähigkeit, syntaktisch und semantisch kohärente Texte zu erzeugen, macht LLMs für viele Geschäftsprozesse relevant. 

Historischer Überblick führender Modelle

Mehrere Tech-Unternehmen haben eigene LLM-Familien mit unterschiedlichen Schwerpunkten entwickelt. Einige zentrale Meilensteine: 

• GPT-Serie (OpenAI): GPT-2 bis GPT-4 zeigen starke Performance mit stetigem Fokus auf allgemeine Sprachkompetenz. GPT-4 ist multimodal und über API nutzbar. 

• Gemini (Google DeepMind): Nachfolger von Bard, mit leistungsstarken multimodalen Fähigkeiten. Gemini 1.5 verarbeitet über 1 Million Tokens. 

• Claude (Anthropic): Entwickelt mit „Constitutional AI“, legt Wert auf ethisches Verhalten und klare Argumentation. 

• LLaMA (Meta): Open-Source-orientiert, vor allem in Forschung verbreitet. LLaMA 3 wird für 2024 erwartet. 

• Command R (Cohere): Speziell für dokumentenzentriertes Arbeiten mit RAG-Optimierung. 

Technischer Vergleich der führenden LLMs

Modellgröße und Rechenleistung

Modell	Max. Parameterzahl (geschätzt)
GPT-4	500 Mrd. – >1 Bio.
Gemini 1.5	Sehr groß (nicht publiziert)
Claude 3 Opus	Auf GPT-4-Niveau
LLaMA 2	70 Mrd.
Command R+	50–100 Mrd.

Die Modellgröße korreliert nicht linear mit Performance, liefert jedoch Hinweise auf die Skalierbarkeit und Spezialisierung. 

Multimodalität

Unterschiede bestehen bei den Eingabetypen, die die Modelle verarbeiten können: 

• GPT-4 und Gemini 1.5: Verarbeiten Text, Bild, Audio und Programmcode 

• Claude 3: Textbasierte Stärken, eingeschränkte Multimodalität 

• LLaMA 2: Klassisch textbasiert 

• Command R+: Spezialisiert auf Textdokumente und RAG 

Fähigkeiten im Benchmark-Vergleich

Gemäß LMSYS Chatbot Leaderboard (Mitte 2024): 

• GPT-4 Turbo: Höchste Gesamtleistung bei komplexen Aufgaben 

• Claude 3 Opus: Stärken bei Genauigkeit, Argumentation, Ethik 

• Gemini 1.5 Pro: Überzeugt bei vielen Inputtypen und langen Kontexten 

Kontextlänge – wie tief kann das Modell „denken“?

Modell	Max. Kontextgröße (Tokens)
Gemini 1.5	1.000.000+
Claude 3 Opus	200.000
GPT-4 Turbo	128.000
Command R+	128.000
LLaMA 2	4.096 bis 32.000

Große Kontextfenster ermöglichen es, umfangreiche Dokumente oder Gesprächsverläufe konsistent zu verarbeiten. 

Lizenzmodelle und Zugangsmöglichkeiten

Nicht jedes Modell lässt sich frei nutzen oder in Anwendungen integrieren: 

• GPT-4, Claude, Gemini: Proprietär, Zugriff nur per API 

• LLaMA 2: Open-Source mit Einschränkungen 

• Command R+: Offen, Apache 2.0, kommerziell nutzbar 

Für integrationsstarke Projekte mit eigener Infrastruktur ist die Lizenzwahl oft ausschlaggebend. 

Ethische und sicherheitsbezogene Unterschiede

Führende Entwickler setzen unterschiedliche Standards im Umgang mit Sicherheit und sozialen Risiken: 

• OpenAI: Reinforcement Learning from Human Feedback, Red-Teaming 

• Anthropic: „Constitutional AI“, algorithmische Normen gegen Missbrauch 

• Google DeepMind: Tools wie SynthID zur Inhalte-Kennzeichnung 

• Meta: Open, aber mit begrenzter Moderation 

• Cohere: Datenschutzorientiert mit Hosting-Optionen in Europa 

Zukünftige Entwicklungen (Stand: Mitte 2024)

• GPT-5: In Entwicklung, Fokus auf KI-Generalisten 

• Claude Next: Skalierter, robust gegen Halluzinationen 

• LLaMA 3: Feinjustiertes Open-Source-Modell für Forschung 

• Gemini 2: Weitere Integration in Google-Produkte 

Zunehmend spielen Open-Source-Lösungen wie Mixtral oder Mistral eine Rolle – besonders bei unabhängigen Unternehmen. 

Typische Einsatzbereiche im Unternehmensumfeld

LLMs werden in zahlreichen Geschäftsprozessen genutzt. Besonders häufig finden sich Anwendungen in: 

1. Kundeninteraktion und Service: 

• KI-gestützte Chatbots und FAQ-Systeme 

• Automatisierte Hotline-Assistenz 

2. Datenanalyse und Wissensextraktion: 

• Kontextbasiertes Dokumentenverständnis 

• Strukturierung unübersichtlicher Textmengen 

3. Content-Erstellung und Kommunikation: 

• Marketingtexte, Zusammenfassungen, Übersetzungen 

• Automatisierte Protokolle und Berichte 

4. Software- & Codegenerierung: 

• Unterstützung bei Programmieraufgaben 

• Optimierung bestehender Codestrukturen 

Fazit: Entscheidungshilfe nach Anwendungsschwerpunkt

Nicht jedes Modell passt zu jedem Projekt. Der folgende Überblick priorisiert nach Use Case: 

• GPT-4: Wenn Präzision, Kreativität und Vielseitigkeit gefragt sind – z. B. bei juristischen Dokumenten oder Redaktionstexten 

• Gemini 1.5: Ideal bei komplexen, multimodalen Anforderungen mit hohem Datenvolumen 

• Claude 3 Opus: Hervorragend bei ethisch sensiblen, strukturierten Inhalten 

• Command R+: Optimal für dokumentenzentrierten, suchbasierten Einsatz mit Open-Source-Vorteilen 

• LLaMA 2/3: Geeignet für prototypische oder akademisch geprägte Entwicklungen in autonomen Umgebungen 

Quellen & Referenzen (Auswahl)

• Vaswani et al. (2017): „Attention is all you need“ 

• LMSYS Chatbot Leaderboard: https://leaderboard.lmsys.org/ 

• OpenAI Blog: https://openai.com/research 

• Google Gemini: https://deepmind.google/technologies/gemini/ 

• Anthropic Claude 3: https://www.anthropic.com/index/introducing-claude-3 

• Meta AI LLaMA: https://ai.meta.com/llama/ 

• Cohere Command R+: https://docs.cohere.com/docs/command-r