Large Language Model

Large Language Model (LLM, großes Sprachmodell)

KI

Ein Large Language Model (LLM) ist ein mit riesigen Textmengen trainiertes KI-Modell, das Sprache versteht und schreibt: der Denkmotor der meisten KI-Agenten.

Was bedeutet Large Language Model?

Ein LLM sagt Text voraus: Aus dem, was bisher dasteht, erzeugt es die passendste Fortsetzung. Im großen Maßstab wird daraus die Fähigkeit, Fragen zu beantworten, zusammenzufassen, zu schreiben und Anweisungen zu befolgen. GPT, Claude, Gemini und Grok sind LLM-Familien. Ein LLM allein ist kein Agent. Es hat keinen Zugriff auf deine Bestellungen, kann keine Aktionen ausführen und kennt nur, was in seinen Trainingsdaten oder im Gespräch stand. Ein KI-Agent ergänzt ein LLM um Werkzeuge, Daten, Gedächtnis und Regeln, damit er Dinge nachschlagen, handeln und seine Ergebnisse prüfen kann. Modelle unterscheiden sich bei Geschwindigkeit, Kosten und darin, wie gut sie lange, mehrstufige Arbeit bewältigen. Bei vielen Agenten-Produkten kannst du das Modell wählen oder für verschiedene Teile der Aufgabe verschiedene Modelle nutzen.

Beispiel

Beispiel: Ein LLM allein kann eine freundliche Antwort zu einer verspäteten Bestellung schreiben, aber nicht wissen, wo die Bestellung ist. Ein auf diesem LLM aufgebauter Agent schlägt die Sendungsverfolgung nach, sieht die Verzögerung beim Versanddienstleister und schreibt eine Antwort mit dem echten Lieferdatum.

Large Language Model: warum es darauf ankommt

Das LLM setzt die Obergrenze dafür, wie gut ein Agent schlussfolgert und schreibt. Die Werkzeuge und Regeln drumherum entscheiden, was der Agent sicher tun kann.

Häufige Fragen zu Large Language Model

Wofür steht LLM?

Für Large Language Model, auf Deutsch großes Sprachmodell: ein KI-Modell, das mit großen Textmengen trainiert wurde, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen.

Ist ChatGPT ein LLM?

ChatGPT ist eine App, die auf der GPT-Familie großer Sprachmodelle von OpenAI aufbaut. Die App ergänzt das Modell um eine Chat-Oberfläche, Werkzeuge und ein Gedächtnis.

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