Generative KI und große Sprachmodelle einfach erklärt
Hinter ChatGPT, Copilot und ähnlichen Werkzeugen steckt dieselbe Technik: ein großes Sprachmodell, kurz LLM. Man muss kein Informatiker sein, um zu verstehen, wie das grob funktioniert. Und dieses Grundverständnis hilft enorm, die Stärken und die typischen Fehler dieser Systeme richtig einzuordnen.
Was generative KI ist
Generative KI ist künstliche Intelligenz, die etwas Neues erzeugt: Texte, Bilder, Audio oder Code. Das unterscheidet sie von älterer KI, die vor allem eingeordnet oder vorhergesagt hat, etwa ob eine E-Mail Spam ist. Die generative Variante schreibt den Antworttext selbst. Wenn von KI im Büro die Rede ist, ist heute meist diese gemeint.
Wie ein Sprachmodell arbeitet
Ein Sprachmodell wurde mit gewaltigen Mengen Text trainiert. Dabei hat es nicht Fakten auswendig gelernt, sondern Muster der Sprache: Welches Wort folgt mit welcher Wahrscheinlichkeit auf welches. Wenn Sie eine Frage stellen, sagt das Modell Wort für Wort voraus, was am wahrscheinlichsten als sinnvolle Antwort folgt. So entsteht Satz für Satz ein flüssiger Text.
Das klingt simpel, führt aber zu erstaunlich guten Ergebnissen, weil die Muster der Sprache eng mit Bedeutung verknüpft sind. Es erklärt aber auch die größte Schwäche, die gleich kommt.
Wie ein Modell trainiert wird
Vereinfacht durchläuft ein Modell zwei Phasen. Zuerst das Vortraining: Es liest riesige Textmengen und lernt dabei die Muster der Sprache. Danach das Feintuning, in dem Menschen dem Modell zeigen, welche Antworten hilfreich und angemessen sind. Erst dadurch wird aus einem reinen Textfortsetzer ein brauchbarer Assistent. Wichtig: Nach dem Training endet das Wissen. Was danach in der Welt passiert, kennt das Modell nicht von selbst, es sei denn, das Werkzeug darf zusätzlich im Internet suchen.
Was LLM gut können und was nicht
| Stark bei | Schwach bei |
|---|---|
| Texte formulieren und umschreiben | exakten Fakten und Zahlen |
| Zusammenfassen und übersetzen | aktuellen Ereignissen nach dem Trainingsstand |
| Erklären und strukturieren | verlässlichen Quellenangaben |
| Ideen und Entwürfe liefern | echtem Rechnen und logischen Beweisen |
Merksatz: Ein Sprachmodell ist ein Sprachgenie, kein Faktenlexikon und kein Taschenrechner. Es klingt kompetent, auch wenn es danebenliegt.
Warum KI halluziniert
Weil das Modell das wahrscheinlich nächste Wort vorhersagt und keine Fakten nachschlägt, erfindet es manchmal Dinge, die plausibel klingen, aber falsch sind. Das nennt man Halluzination. Eine erfundene Quelle oder eine falsche Jahreszahl sieht genauso überzeugend aus wie eine richtige. Deshalb gilt immer: wichtige Aussagen prüfen.
Offene und geschlossene Modelle
Man unterscheidet grob zwei Arten. Geschlossene Modelle werden von einem Anbieter betrieben, Sie nutzen sie über dessen Dienst, etwa ChatGPT. Offene Modelle stehen frei zur Verfügung und lassen sich auf eigener Technik betreiben, was für besonders sensible Daten interessant sein kann. Für die meisten Unternehmen sind die fertigen Dienste der einfachste Weg, die offene Variante ist eher ein Thema für IT-Abteilungen mit hohen Datenschutzanforderungen.
Begriffe, die Sie kennen sollten
- Token: die kleinen Wortbausteine, in die das Modell Text zerlegt. Die Länge von Ein- und Ausgaben wird in Token gemessen.
- Kontextfenster: wie viel Text das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann. Ist es voll, gerät Früheres aus dem Blick.
- Training: die Lernphase mit großen Textmengen. Was danach passiert, kennt das Modell nicht von selbst.
- Multimodal: ein Modell, das nicht nur Text, sondern auch Bilder oder Audio verarbeiten kann.
Häufige Fragen – Generative KI
Was ist der Unterschied zwischen KI und einem LLM?
KI ist der Oberbegriff. Ein großes Sprachmodell ist eine bestimmte Art von KI, die auf Sprache spezialisiert ist und Texte erzeugt.
Versteht die KI wirklich, was sie schreibt?
Nicht im menschlichen Sinn. Sie verarbeitet Muster sehr gut, hat aber kein Bewusstsein und kein echtes Verständnis. Das Ergebnis kann trotzdem sehr treffend sein.
Warum kennt die KI aktuelle Ereignisse nicht?
Weil ihr Wissen aus der Trainingsphase stammt. Neuere Werkzeuge können zwar im Internet suchen, das ursprüngliche Modell selbst kennt aber nur seinen Trainingsstand.
Tiefer ins Thema gehen Sie in den LLM Seminaren von SEMINARON. Den technischen Hintergrund beschreibt der Wikipedia-Artikel zum großen Sprachmodell.
Drei verbreitete Missverständnisse
Rund um KI halten sich ein paar Annahmen, die in die Irre führen. Drei davon lohnt es sich geradezurücken:
- „Die KI denkt wie ein Mensch.” Nein. Sie verarbeitet Sprachmuster sehr gut, hat aber kein Verständnis und kein Bewusstsein.
- „Was die KI sagt, stimmt.” Nicht unbedingt. Sie erzeugt wahrscheinliche Formulierungen, keine geprüften Fakten.
- „Die KI ist immer auf dem neuesten Stand.” Nein. Ihr Wissen endet mit dem Training, aktuelle Ereignisse kennt sie nur, wenn das Werkzeug zusätzlich im Internet suchen darf.
Wer diese drei Punkte verinnerlicht, nutzt KI souveräner und vermeidet die typischen Enttäuschungen. Das Werkzeug ist stark, wenn man weiß, wofür, und vorsichtig, wo es schwächelt.
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