Was das in der Praxis bedeutet
LLM steht für Large Language Model. Am einfachsten stellen Sie es sich als Motor oder Gehirn einer KI vor.
Viele verwechseln ChatGPT mit dem Modell. ChatGPT ist tatsächlich nur die Chat-Anwendung, die Karosserie, in die Sie sich einloggen. Das eigentliche Gehirn, das die Antworten erzeugt — der Motor unter der Haube —, ist das LLM: etwa ein Modell namens GPT-4o. Die konkurrierende Anwendung Claude nutzt das Modell Claude 3.5 Sonnet.
Diese Modelle haben einen enormen Teil des Internets gelesen. So haben sie Sprachregeln, Grammatik, Fakten und Logik aufgenommen, und deshalb führen sie flüssige Gespräche in Sprachen, für die sie nie eigens gebaut wurden.
Warum Unternehmen das wissen sollten
Führungskräfte müssen die Mathematik hinter LLMs nicht verstehen, aber sie sollten wissen, dass es nicht ein Modell gibt und dass die Modelle nicht gleich sind.
- Kosten und Leistung. Es gibt große, sehr leistungsfähige Modelle (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet), die teurer und langsamer sind. Und es gibt kleinere, schwächere (GPT-4o-mini), die extrem schnell sind und einen Bruchteil kosten.
- Das richtige Werkzeug wählen. Soll die KI einen 50-seitigen Vertrag prüfen, brauchen Sie das größte und klügste Modell. Soll sie nur 500 eingehende E-Mails in “Beschwerde” und “Bestellung” sortieren, reicht ein kleines, günstiges.
- Sicherheit und Vertraulichkeit. Manche Modelle, etwa Llama von Meta, sind quelloffen. Sie können sie herunterladen und auf eigenen Servern betreiben, sodass sensible Daten das Haus nie verlassen.
Ein Beispiel aus der Praxis
Ein häufiger Fehler beim Automatisieren von Prozessen ist, für jede Kleinigkeit das teuerste Modell zu nehmen. Das ist, als führe man mit dem Lastwagen Brötchen holen.
In unseren KI-Workshops für Unternehmen lernen Teams, für eine konkrete Aufgabe das passende LLM zu wählen. Der richtige Motor spart im Betrieb schnell Hunderte Euro im Monat, bei völlig unveränderter Ergebnisqualität.