LLM
Large Language Model
Ein statistisches Modell, das darauf trainiert ist, den nächsten Token vorherzusagen. Das macht es erschreckend gut bei Sprachaufgaben und unzuverlässig bei allem, was garantierte Korrektheit verlangt.
Ein LLM ist ein Modell, das auf enormen Textmengen trainiert wurde, um genau eine Sache zu tun: den nächsten Token (grob gesagt das nächste Wortfragment) auf Basis von allem Vorherigen vorherzusagen. Stapelt man genug davon, entstehen flüssige Antworten, Zusammenfassungen, Übersetzungen und Code. Das ist der ganze Trick. Es ist kein Denken im menschlichen Sinn, sondern sehr gute Mustervervollständigung.
Das ist wichtig, weil es Magie und Grenzen zugleich erklärt. Ein LLM hat kein Gedächtnis für dein Geschäft, kein Wissen jenseits seines Trainings-Cutoffs und keine eingebaute Garantie, dass die flüssige Antwort auch stimmt. Es nennt einen falschen Fakt mit exakt derselben Überzeugung wie einen richtigen. Behandle es als Werkzeug, nicht als Orakel.
Das LLM ist das falsche Werkzeug, wenn du deterministische, prüfbare Ergebnisse brauchst: Steuerberechnungen, regulatorische Logik, alles wo “meistens richtig” ein Risiko ist. Der richtige Weg ist, das Modell mit der unspektakulären Technik drumherum zu umgeben: Retrieval für Fakten, Validierung für die Ausgabe und ein Mensch im Prozess, wo ein Fehler teuer wird. Genau das bauen wir unter Künstliche Intelligenz.
Die ehrliche Zusammenfassung: Ein LLM ist eine probabilistische Text-Engine. Für die richtigen Aufgaben (Entwürfe, Klassifikation, Extraktion, Suche über die eigenen Daten) ist es ein echter Verstärker. Als Quelle der Wahrheit ist es ein selbstbewusstes Risiko.