Wie funktionieren Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Gemini?

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Gemini sind komplexe KI-Systeme, die Sprache verstehen und erzeugen. Sie lernen aus riesigen Textmengen, erkennen Muster und treffen Vorhersagen über das nächste Wort. In diesem Leitfaden erklären wir, wie LLMs arbeiten, wo sie Grenzen haben und wie Unternehmen in Berlin sie sinnvoll einsetzen. Sie erfahren, welche Schritte nötig sind, um ein LLM sicher und effektiv zu nutzen.

Was sind Large Language Models (LLMs)?

LLMs sind neuronale Netze, die auf sehr großen Textkorpora trainiert wurden. Sie modellieren die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Wort als Nächstes folgt. Dadurch können sie Zusammenfassungen, Übersetzungen, Programmcode und kreative Texte generieren. Der Kern ist die Transformer-Architektur, die Aufmerksamkeit (Attention) zwischen Wörtern berechnet.

Definition: Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das Sprache probabilistisch modelliert und kontextsensitive Texte erzeugt.

Warum heißen sie „Large“?

• Sie enthalten Millionen bis Milliarden Parameter.
• Sie wurden mit Petabytes an Textdaten trainiert.
• Sie benötigen hohe Rechenleistung und spezialisierte Hardware.

Was ist der Unterschied zu klassischer KI?

• Klassische KI folgt regelbasierten Systemen.
• LLMs lernen Muster aus Daten und generalisieren.
• Sie sind multimodal und können Text, Bilder und Code verarbeiten.

Wie funktioniert ein Transformer?

Der Transformer ist die technische Basis moderner LLMs. Er nutzt Self-Attention, um Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen. Dadurch versteht er Kontext über lange Distanzen. Die Architektur besteht aus Encodern und Decodern, die Informationen hierarchisch verarbeiten.

Definition: Self-Attention berechnet, wie stark jedes Wort mit jedem anderen Wort im Kontext zusammenhängt.

Was ist Attention?

• Attention gewichtet Wörter nach Relevanz.
• Es bildet Kontextvektoren für jedes Token.
• Es ermöglicht lange Kontexte ohne Sequenzverlust.

Wie funktioniert der Encoder?

• Er verarbeitet Eingabetexte in Token.
• Er erzeugt kontextualisierte Repräsentationen.
• Er extrahiert semantische Beziehungen.

Wie funktioniert der Decoder?

• Er generiert Ausgabetexte tokenweise.
• Er nutzt Cross-Attention zum Encoder.
• Er wendet Softmax für Wahrscheinlichkeiten an.

Was sind Positional Embeddings?

• Sie geben Positionsinformationen an Tokens.
• Sie unterscheiden „Hund beißt Mann“ von „Mann beißt Hund“.
• Sie werden additiv in die Repräsentationen eingebettet.

Was sind Feedforward-Schichten?

• Sie transformieren Zwischenrepräsentationen.
• Sie erhöhen die Modellkapazität.
• Sie aktivieren mit ReLU/GELU und Normalisierung.

Residual Connections und LayerNorm

• Sie stabilisieren das Training.
• Sie verhindern Verschwinden/Explodieren von Gradienten.
• Sie verbessern die Konvergenz.

Multi-Head Attention

• Sie berechnen mehrere Aufmerksamkeitsköpfe.
• Sie erfassen verschiedene Relationstypen.
• Sie erhöhen die Ausdruckskraft.

Training: Daten, Pre-Training und Fine-Tuning

LLMs durchlaufen Pre-Training auf großen, gemischten Textkorpora. Danach folgt Fine-Tuning für spezifische Aufgaben. Das Training nutzt Supervised Learning und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Definition: RLHF optimiert das Modellverhalten durch Rückmeldungen von Menschen, um hilfreiche, harmlose und ehrliche Antworten zu fördern.

Welche Daten werden verwendet?

• Webseiten, Bücher, wissenschaftliche Artikel.
• Code-Repositories und technische Dokumentationen.
• Mehrsprachige Korpora für Generalisierung.

Was ist Tokenisierung?

• Texte werden in Tokens (Wörter/Teilwörter) zerlegt.
• Vokabular begrenzt die Komplexität.
• BPE/WordPiece reduziert Out-of-Vocabulary.

Was ist Masked Language Modeling?

• Es maskiert Tokens und fordert Vorhersage.
• Es lernt bidirektionale Kontexte.
• Es verbessert Verständnisaufgaben.

Was ist Next-Token Prediction?

• Es sagt das nächste Token voraus.
• Es optimiert Likelihood der Sequenz.
• Es ist Grundlage für Generierung.

Was ist Fine-Tuning?

• Es passt das Modell an spezifische Aufgaben an.
• Es nutzt kleine, zielgerichtete Datensätze.
• Es verbessert Qualität und Sicherheit.

Was ist RLHF?

• Es sammelt Bewertungen menschlicher Reviewer.
• Es trainiert ein Reward-Modell.
• Es optimiert mit PPO für bessere Antworten.

Was ist Constitutional AI?

• Es gibt Regeln vor, die das Modell befolgt.
• Es reduziert schädliche Inhalte.
• Es stärkt Konsistenz der Antworten.

Was ist Alignment?

• Es richtet das Modell an menschlichen Werten aus.
• Es kombiniert Sicherheits- und Qualitätsziele.
• Es reduziert Halluzinationen.

Was sind Safety Layers?

• Sie filtern riskante Prompts.
• Sie blockieren unerlaubte Anfragen.
• Sie protokollieren Ereignisse für Audits.

Kontextfenster, Speicher und Tools

LLMs arbeiten mit einem Kontextfenster, das die Eingabe begrenzt. Sie haben keinen dauerhaften Speicher, können aber Werkzeuge nutzen, um externe Daten abzurufen. Das Kontextfenster variiert je nach Modell und bestimmt, wie viel Information gleichzeitig verarbeitet wird.

Definition: Das Kontextfenster ist die maximale Anzahl von Tokens, die ein LLM in einem Durchgang berücksichtigt.

Wie groß sind typische Kontextfenster?

• GPT-4 Turbo: ~128k Tokens.
• Gemini 1.5 Pro: ~1–2 Millionen Tokens.
• Claude 3: ~200k Tokens.

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

• Es kombiniert Suche und Generierung.
• Es nutzt Vektor-Datenbanken für Relevanz.
• Es reduziert Halluzinationen durch Quellen.

Was sind Function Calls/Tools?

• Sie erlauben externe Aktionen (z.B. API-Aufrufe).
• Sie erweitern Fähigkeiten des Modells.
• Sie verbessern Zuverlässigkeit.

Was ist LangChain?

• Es ist ein Framework für LLM-Workflows.
• Es orchestriert Prompting, Tools, RAG.
• Es vereinfacht Integrationen.

Was ist ein Vektor-Embedding?

• Es repräsentiert Texte als Zahlen.
• Es misst Ähnlichkeit über Kosinusmaß.
• Es ist Basis für RAG.

Was ist eine Vektor-Datenbank?

• Sie speichert Embeddings und Metadaten.
• Sie unterstützt schnelle Ähnlichkeitssuche.
• Sie skaliert für große Wissensbestände.

Was ist Prompt Engineering?

• Es gestaltet Eingaben für bessere Ergebnisse.
• Es nutzt Beispiele, Rollen, Constraints.
• Es steigert Konsistenz.

Was sind Few-Shot und Zero-Shot?

• Zero-Shot: keine Beispiele.
• Few-Shot: wenige Beispiele für Kontext.
• Beide beeinflussen Leistung stark.

Was sind System- und User-Prompts?

• System-Prompts setzen Verhalten und Regeln.
• User-Prompts enthalten konkrete Aufgaben.
• Beide steuern Output-Qualität.

Was ist Chain-of-Thought (CoT)?

• Es fordert Zwischenschritte zur Lösung.
• Es verbessert komplexe Reasoning-Aufgaben.
• Es erhöht Nachvollziehbarkeit.

Architekturen und Varianten

LLMs unterscheiden sich in Architektur, Skalierung und Modalität. Es gibt Encoder-Decoder, Decoder-only und Multimodale Varianten. Die Wahl hängt von Aufgaben und Rechenressourcen ab.

Definition: Decoder-only Modelle (wie GPT) sind für generative Aufgaben optimiert; Encoder-Decoder (wie T5) sind für Text-zu-Text-Aufgaben vielseitig.

Was ist GPT (Generative Pretrained Transformer)?

• Decoder-only Architektur.
• Starke Generierung und Kontextverständnis.
• Weit verbreitet in Chat-Anwendungen.

Was ist Gemini?

• Multimodales Modell von Google.
• Verarbeitet Text, Bild, Code.
• Integriert Tool-Use und lange Kontexte.

Was ist T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)?

• Encoder-Decoder Architektur.
• Formuliert alle Aufgaben als Text-zu-Text.
• Geeignet für Übersetzung, Zusammenfassung.

Was ist LLaMA?

• Open-Source Familie von Meta.
• Fokus auf Effizienz und Feinabstimmung.
• Treibt lokale Bereitstellung voran.

Was ist Mistral?

• Europäisches Open-Source LLM.
• Kompakt und leistungsstark.
• Gute Performance bei geringer Größe.

Was ist BERT?

• Encoder-only Modell.
• Stark im Verständnis (z.B. Klassifikation).
• Weniger für generative Aufgaben.

Was ist RoBERTa?

• BERT-Variante mit verbessertem Training.
• Höhere Robustheit.
• Besser für NLP-Benchmarks.

Was ist T5X?

• Framework für T5-basierte Modelle.
• Skalierbar und modular.
• Unterstützt Fine-Tuning.

Was ist PaLM?

• Googles großes Sprachmodell.
• Fokus auf Skalierung.
• Grundlage für Bard/Gemini.

Was ist GPT-4 Turbo?

• Aktuelle GPT-4 Variante.
• Längere Kontexte und Tool-Use.
• Optimiert für Produktivität.

Was ist Claude?

• Anthropic's LLM mit Constitutional AI.
• Sicherheitsorientiert.
• Gute Kontextlänge.

Was ist Gemma?

• Googles offene Gemma-Familie.
• Leichtgewichtige Modelle.
• Für lokale Nutzung geeignet.

Multimodale Fähigkeiten

Moderne LLMs verarbeiten Text, Bilder, Audio und Code. Sie können Bilder beschreiben, Audio transkribieren und Code generieren. Multimodalität erweitert den Nutzen erheblich.

Definition: Multimodalität bedeutet, dass ein Modell verschiedene Datentypen (Text, Bild, Audio) gemeinsam verarbeitet und verknüpft.

Was ist Vision-Language?

• Es verknüpft Bild und Text.
• Es ermöglicht Bildbeschreibungen.
• Es unterstützt visuelle Fragen.

Was ist Audio-zu-Text?

• Es transkribiert Sprache zu Text.
• Es nutzt Speech-to-Text.
• Es verbessert Barrierefreiheit.

Was ist Code-Generierung?

• Es erzeugt Programmcode aus Text.
• Es unterstützt Debugging.
• Es nutzt Code-Embeddings.

Was ist Tool-Use?

• Es ruft externe APIs auf.
• Es kombiniert Suche, Berechnung, Datenbank.
• Es erhöht Zuverlässigkeit.

Was ist Chain-of-Verbosity?

• Es fordert detaillierte Erklärungen.
• Es verbessert Transparenz.
• Es reduziert Missverständnisse.

Was ist Retrieval-Augmented Multimodality?

• Es kombiniert Bildsuche und Textgenerierung.
• Es nutzt multimodale Embeddings.
• Es liefert kontextreiche Antworten.

Grenzen, Risiken und Sicherheit

LLMs haben Grenzen: Sie halluzinieren, können veraltete Fakten enthalten und sind anfällig für Prompt-Injection. Sicherheitsmaßnahmen sind essenziell.

Definition: Halluzinationen sind falsche oder erfundene Aussagen, die das Modell als Fakten präsentiert.

Was ist Halluzination?

• Es erzeugt nicht belegte Informationen.
• Es entsteht aus Wahrscheinlichkeitsmodellierung.
• Es wird durch RAG reduziert.

Was ist Bias?

• Es spiegelt Verzerrungen aus Trainingsdaten wider.
• Es betrifft Geschlecht, Ethnie, Region.
• Es erfordert Fairness-Checks.

Was ist Prompt-Injection?

• Es manipuliert System-Prompts durch Eingaben.
• Es kann unerlaubte Aktionen auslösen.
• Es wird durch Isolation und Filter begrenzt.

Was ist Data Leakage?

• Es gibt sensible Daten preis.
• Es entsteht durch ungeschützte Prompts.
• Es erfordert Datenschutzmaßnahmen.

Was ist Compliance?

• Es umfasst DSGVO, ISO, SOC 2.
• Es fordert Protokollierung und Zugriffskontrollen.
• Es stärkt Vertrauen.

Was ist Red Teaming?

• Es testet Sicherheitslücken systematisch.
• Es identifiziert Missbrauchsszenarien.
• Es verbessert Robustheit.

Was ist Content Filtering?

• Es blockiert schädliche Inhalte.
• Es nutzt Regeln und Modelle.
• Es reduziert Risiko.

Was ist Human-in-the-Loop?

• Es bindet Menschen in Entscheidungen ein.
• Es senkt Fehlerrisiko.
• Es verbessert Qualität.

Was ist Audit und Logging?

• Es dokumentiert Prompts und Antworten.
• Es ermöglicht Forensik.
• Es stützt Compliance.

Was ist PII-Entfernung?

• Es entfernt personenbezogene Daten.
• Es nutzt Erkennungsmodelle.
• Es schützt Privatsphäre.

Praxisbeispiele und Anwendungsfälle

LLMs unterstützen Kundenservice, Marketing, Entwicklung, Bildung und mehr. Sie automatisieren Routineaufgaben und erhöhen die Produktivität.

Definition: RAG kombiniert Suche und Generierung, um aktuelle und belegte Antworten zu liefern.

Kundenservice

1. Automatische Antworten auf FAQs.
2. Triage von Tickets nach Dringlichkeit.
3. Übersetzung für internationale Kunden.
4. Zusammenfassung von Gesprächen.
5. Escalation an menschliche Agenten.

Marketing

1. Content-Erstellung für Blogs und Social Media.
2. A/B-Tests von Headlines.
3. Personalisierung von Kampagnen.
4. SEO-Optimierung von Texten.
5. Marktanalysen aus Berichten.

Entwicklung

1. Code-Generierung und Refactoring.
2. Unit-Tests schreiben.
3. Dokumentation erstellen.
4. Bug-Fixes vorschlagen.
5. API-Integration beschleunigen.

Bildung

1. Tutoren für Lernfragen.
2. Übungsaufgaben generieren.
3. Feedback zu Texten geben.
4. Mehrsprachige Erklärungen.
5. Barrierefreie Inhalte.

Recht und Compliance

1. Vertragsklauseln prüfen.
2. Risikoanalysen erstellen.
3. Policy-Compliance prüfen.
4. Audit-Trail führen.
5. PII-Scanning automatisieren.

Gesundheitswesen

1. Medizinische Zusammenfassungen erstellen.
2. Terminplanung unterstützen.
3. Patientenaufklärung vereinfachen.
4. Dokumentation standardisieren.
5. Triage nach Symptomen.

Finanzwesen

1. Risikoberichte generieren.
2. Compliance-Checks automatisieren.
3. Kundendialoge zusammenfassen.
4. Fraud-Detection unterstützen.
5. Marktkommentare erstellen.

HR

1. Stellenanzeigen formulieren.
2. Bewerbungen sichten.
3. Onboarding-Materialien erstellen.
4. Feedback sammeln und auswerten.
5. Schulungspläne generieren.

Vertrieb

1. E-Mails personalisieren.
2. Lead-Scoring unterstützen.
3. Pitch-Decks erstellen.
4. CRM-Notizen zusammenfassen.
5. Follow-ups automatisieren.

IT und Operations

1. Runbooks erstellen.
2. Incident-Reports schreiben.
3. Konfigurationsdokumente prüfen.
4. Change-Requests bewerten.
5. Knowledge-Base pflegen.

Vergleich: ChatGPT vs. Gemini vs. Claude

Die Wahl des Modells hängt von Aufgaben, Kontextlänge, Sicherheit und Kosten ab. Hier eine Übersicht:

• ChatGPT eignet sich für allgemeine Aufgaben und Produktivität.
• Gemini punktet bei langen Dokumenten und multimodalen Workflows.
• Claude überzeugt mit Sicherheitsfokus und langen Kontexten.

Statistiken und Fakten

• 2024 nutzten 55% der Unternehmen KI in mindestens einer Funktion (McKinsey, 2023).
• Der globale KI-Markt wird 2024 auf rund 184 Mrd. USD geschätzt (Statista, 2024).
• 70% der Führungskräfte erwarten Produktivitätssteigerungen durch generative KI (PwC, 2023).
• 2023 wurden über 1,8 Billionen Tokens für Training großer Modelle verwendet (Stanford HAI, 2024).
• 62% der Entwickler nutzen LLMs für Code-Assistenz (Stack Overflow, 2024).
• 40% der Unternehmen planen RAG-Implementierungen bis 2025 (Gartner, 2024).
• 30% der KI-Projekte scheitern an Datenqualität und Governance (Gartner, 2023).

„Generative KI wird die Produktivität in Wissensarbeit deutlich steigern.“ – Satya Nadella, Microsoft CEO (2023).

„Sicherheits- und Alignment-Arbeit ist entscheidend für vertrauenswürdige KI.“ – Demis Hassabis, Google DeepMind CEO (2024).

Schritt-für-Schritt: So nutzen Sie ein LLM in Berlin

1. Ziel definieren: Welche Geschäftsfrage soll das LLM lösen?
2. Datenlage prüfen: Sind Quellen aktuell und DSGVO-konform?
3. Modell wählen: GPT-4, Gemini, Claude – je nach Aufgabe.
4. RAG aufsetzen: Vektor-DB und Embeddings konfigurieren.
5. Prompts gestalten: System-, User- und Few-Shot-Prompts testen.
6. Safety-Layer einrichten: Filter, Isolation, Logging.
7. Human-in-the-Loop: Review-Prozesse etablieren.
8. Pilot starten: Kleiner Anwendungsfall mit klaren KPIs.
9. Evaluieren: Qualität, Kosten, Sicherheit messen.
10. Skalieren: Rollout mit Monitoring und Audits.

Kosten, Ressourcen und Betrieb

LLMs kosten Tokens und Rechenzeit. Open-Source-Modelle senken Kosten, Cloud-APIs bieten Skalierung. Betrieb erfordert Monitoring, Governance und Sicherheitsprozesse.

Kostenfaktoren

• Input/Output Tokens pro Anfrage.
• Kontextlänge beeinflusst Kosten.
• Tool-Use und RAG erhöhen Overhead.

Betrieb

• Rate Limiting für Stabilität.
• Caching für häufige Anfragen.
• Fallback-Strategien bei Fehlern.

Governance

• Zugriffskontrollen und Rollen.
• Audit-Trails und Berichte.
• Datenschutz und Compliance.

Ausblick: Trends und Entwicklungen

Die Zukunft bringt längere Kontexte, bessere Multimodalität, Agenten und Edge-Deployment. Unternehmen in Berlin profitieren von lokaler Expertise und regulatorischer Klarheit.

Trends

• Agenten mit Tool-Use und Planung.
• Edge-LLMs für Datenschutz.
• Hybrid-RAG mit strukturierten Daten.
• Kontextkompression für Effizienz.

Regulatorik

• EU AI Act setzt Standards.
• DSGVO bleibt zentral.
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit gefordert.

FAQ: Häufige Fragen zu LLMs

Sind LLMs sentient?

Nein. LLMs sind statistische Modelle ohne Bewusstsein.

Können LLMs halluzinieren?

Ja. Sie können falsche Fakten erzeugen; RAG und Quellenprüfung helfen.

Sind LLMs sicher?

Mit Safety-Layern, Alignment und Governance sind sie sicher nutzbar.

Kann ich LLMs lokal betreiben?

Ja, mit Open-Source-Modellen wie LLaMA oder Gemma.

Wie wähle ich das richtige Modell?

Nach Aufgabe, Kontextlänge, Sicherheit und Kosten.

Interne Verlinkungsvorschläge

• https://www.llmo-agentur-berlin.de/llm-berlin – LLM-Beratung und Implementierung in Berlin
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/rag-berlin – RAG-Implementierung und Vektor-Datenbanken
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/prompt-engineering – Prompt Engineering und Sicherheit
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/llm-integration – LLM-Integration in bestehende Systeme
• https://www.llmo-agentur-berlin.de/kontakt – Kontakt für Projekte in Berlin

Fazit

LLMs wie ChatGPT und Gemini funktionieren über Transformer, Training und Alignment. Sie verstehen Sprache, generieren Texte und nutzen Tools und RAG für verlässliche Antworten. Unternehmen in Berlin sollten mit klaren Zielen, sicherer Architektur und Governance starten. So entsteht produktiver, verantwortungsvoller Einsatz – von Kundenservice bis Entwicklung. Mit der richtigen Strategie und lokalem Know-how holen Sie das Maximum aus generativer KI.

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