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    Was ist ein Large Language Model (LLM)?

    Ein Large Language Model (LLM) – manchmal auch großes Sprachmodell genannt – ist eine Form künstlicher Intelligenz, die auf große Textmengen trainiert wird, um Muster zu erkennen, Wörter vorherzusagen und menschenähnliche Antworten zu generieren. Unternehmen verlassen sich auf LLMs, um die Art und Weise zu verändern, wie Teams auf Wissen zugreifen, Inhalte automatisieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen.

    Erweiterte Definition

    LLMs werden mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken, insbesondere Deep Learning, erstellt und mit Milliarden von Wörtern aus Quellen wie Büchern, Webseiten und Artikeln trainiert. Durch das Erlernen statistischer Beziehungen in der Sprache können sie Aufgaben wie Zusammenfassung, Klassifizierung, Übersetzung und sogar kreatives Schreiben durchführen.

    Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen mit engen Regelsätzen passen sich LLMs an viele Kontexte an, was sie besonders leistungsfähig für den Einsatz in Unternehmen macht. Die Größe dieser Modelle (gemessen in Parametern) ermöglicht es ihnen, mit Nuancen, Mehrdeutigkeiten und komplexen Schlussfolgerungen umzugehen.

    Wie Large Language Models in Unternehmen und Daten angewendet werden

    Unternehmen nutzen LLMs, um:

    • den Kundenservice mit Chatbots und virtuellen Assistenten zu automatisieren
    • in großem Umfang Berichte, Marketingtexte oder technische Dokumentationen zu erstellen
    • das Wissensmanagement zu unterstützen, indem unstrukturierter Text durchsuchbar und handlungsrelevant gemacht wird
    • Analyse-Workflows zu erweitern, indem Fragen in natürlicher Sprache in Abfragen und Modelle übersetzt werden
    • Data Governance und Compliance zu verbessern, indem Texte auf Risiken, sensible Daten oder regulatorische Probleme gescannt werden

    Alteryx ermöglicht es Unternehmen, KI-Fähigkeiten, einschließlich LLMs, zu operationalisieren, indem es sie mit verwalteten Datenpipelines verbindet, um Genauigkeit, Überprüfbarkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.

    Wie Large Language Models funktionieren

    LLMs verarbeiten Text Schritt für Schritt. Sie zerlegen sie, finden Muster und prognostizieren, was als Nächstes kommt. Und das funktioniert so:

    1. Text wird in Tokens zerlegt
      • Wörter oder Wortteile werden in kleine Einheiten, so genannte Tokens, aufgeteilt.
    2. Tokens werden in Zahlen umgewandelt
      • Jedes Token wird in eine numerische Darstellung umgewandelt, damit das Modell es mathematisch verarbeiten kann.
    3. Das Modell erlernt Zusammenhänge
      • Mithilfe einer Transformer-Architektur und Aufmerksamkeitsmechanismen identifiziert das Modell Muster und Verbindungen zwischen Token.
    4. Die Prognose erfolgt Schritt für Schritt
      • Während der Inferenz sagt das Modell nacheinander das wahrscheinlichste nächste Token voraus, um Sätze und Absätze zu bilden.
    5. Skalierung verbessert die Leistung
      • Größere Modelle mit mehr Parametern, umfassenderen Trainingsdaten und Feinabstimmung für bestimmte Branchen oder Aufgaben liefern genauere und relevantere Ergebnisse.

    Beispiele und Use Cases

    • Geschäftseffizienz: Erstellt Entwürfe von Berichten, Zusammenfassungen oder Dokumentationen, um manuelle Überprüfungen zu reduzieren und Zeit zu sparen.
    • Inhaltserstellung: Generiert Blogs, Artikel oder Social-Posts, um die Bereitstellung von Inhalten zu beschleunigen und zu skalieren.
    • Kundenbindung: Erstellt personalisierte Produktbeschreibungen und lokalisierte Inhalte für verschiedene Märkte.
    • Datenzugänglichkeit: Ermöglicht Klartextabfragen für Daten, um den teamübergreifenden Zugriff auf Erkenntnisse zu erleichtern.

    Branchenbeispiele

    • Gesundheitswesen: Unterstützung von Ärztinnen und Ärzten bei der Suche nach medizinischer Literatur und der Zusammenfassung von Patientengeschichten
    • Versicherungen: Automatisierung der Schadensabwicklung durch Dokumentenanalyse
    • Öffentlicher Sektor: Unterstützung von Behörden bei der Beantwortung von Bürgeranfragen mit Self-Service-Portalen in natürlicher Sprache
    • Finanzen: Vereinfachung von Betrugserkennung, Kreditentscheidungen, Risikomanagement und Compliance

    Häufig gestellte Fragen

    Sind LLMs immer genau?
    Nein. LLMs können plausible, aber falsche Ergebnisse erzeugen, die oft als „Halluzinationen“ bezeichnet werden. Unternehmen mindern dieses Risiko, indem sie LLMs mit verifizierten Datenquellen kombinieren.

    Was ist der Unterschied zwischen einem LLM und generativer KI?
    Ein LLM ist eine Art generatives KI-Modell, das sich auf Sprache konzentriert. Generative KI umfasst auch Bild-, Video- und Audiomodelle.

    Ersetzen LLMs menschliche Data Analysts?
    Nicht direkt. Sie erweitern menschliche Arbeit, indem sie Routineaufgaben beschleunigen und Zeit für tiefergehende Analysen und strategisches Denken schaffen. Menschen bleiben unerlässlich, um LLM-Ergebnisse auf Richtigkeit zu überprüfen, Verzerrungen zu beseitigen und eine angemessene Governance sicherzustellen.

    Weitere Ressourcen zu LLMs

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Foundational Model
    • Generatives KI-Sprachmodell
    • Transformer-Modell

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft:

    September 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.