Eine Roboterhand berührt eine menschliche Hand, um zu symbolisieren, wie Large Language Models (LLMs) menschliche Sprache verstehen und verarbeiten.

Large Language Models: Wie funktionieren sie eigentlich?

Februar 11, 2025

Leon van Kempen

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein leistungsstarker Deep-Learning-Algorithmus, der entwickelt wurde, um menschliche Sprache sowie andere komplexe Datentypen zu erkennen, zu interpretieren und zu generieren. Large Language Models nutzen umfangreiche Trainingsdaten – oft Tausende bis Millionen von Gigabyte an Text, die häufig aus dem Internet stammen – und sind damit ein zentraler Bestandteil moderner Künstlicher Intelligenz (KI) und Natural Language Processing (NLP).

Künstliche Intelligenz wird gemäß der Definition von Gartner verstanden als:

Artificial Intelligence (AI) applies advanced analysis and logic-based techniques including machine learning (ML) — to interpret events, support and automate decisions, deliver experiences and take actions.“ (Mullen, 2024)

Durch den Einsatz fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen und innovativer Transformer-Architekturen können Large Language Models statistische Muster und sprachliche Zusammenhänge präzise identifizieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es LLMs, kontextbezogene, kohärente und nahezu menschliche Inhalte zu generieren. Dank dieser beeindruckenden Leistung finden Large Language Models vielfältige Einsatzmöglichkeiten – von automatisierten Übersetzungen und der Content-Erstellung bis hin zur Unterstützung komplexer Entscheidungsprozesse in unterschiedlichen Branchen.

Large Language Models revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Sprache und Daten umgehen. Ihre Anwendungen in Chatbots, der Datenanalyse und im Kundenservice unterstreichen das enorme Potenzial dieser Technologie. Gleichzeitig ist es wichtig, die Limitationen und Herausforderungen von LLMs zu erkennen, um ihren Einsatz optimal und verantwortungsvoll zu gestalten.

Wie funktionieren Large Language Models (LLMs)?

LLMs (Large Language Models) sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basieren. Ähnlich wie das menschliche Gehirn bestehen sie aus Millionen bis Milliarden von vernetzten Knoten, die Daten analysieren und Sprache generieren. Durch fortschrittliches Deep Learning erkennen LLMs komplexe Sprachmuster und erzeugen kontextbezogene Texte auf nahezu menschlichem Niveau.

Der Schlüssel zur Effizienz von LLMs liegt in der Transformator-Architektur. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken, die Daten Schritt für Schritt verarbeiten, analysieren LLMs ganze Textsequenzen gleichzeitig. Dadurch können sie langfristige Abhängigkeiten und komplexe sprachliche Zusammenhänge erfassen – eine entscheidende Eigenschaft für präzise Textgenerierung, Übersetzungen und Frage-Antwort-Systeme.

Während des Trainings optimieren LLMs kontinuierlich die Gewichtungen der neuronalen Verbindungen, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Mithilfe riesiger Datenmengen lernen sie, Inhalte zu erstellen, die in Struktur und Bedeutung menschenähnlich wirken.

Dank dieser innovativen Technologie sind LLMs heute essenziell für viele Anwendungen – von Chatbots und automatisierter Content-Erstellung bis hin zu komplexen Datenanalysen. Ihre Fähigkeit, kontextbezogene und hochqualitative Texte zu generieren, macht LLMs zu einem zentralen Bestandteil moderner Künstlicher Intelligenz (KI).

Wie LLMs Sprache verstehen und generieren – Ein praxisnahes Beispiel

Um die Funktionsweise eines Large Language Models (LLM) besser zu veranschaulichen, betrachten wir die Vervollständigung eines Satzes. Angenommen, ein Nutzer gibt den unvollständigen Satz „Aufzüge sind sehr“ ein – das Modell soll ihn sinnvoll ergänzen.

Schritt 1: Tokenisierung

Zunächst wird der Satz in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokenisierung ist entscheidend, da das Modell nicht mit ganzen Wörtern arbeitet, sondern mit kleineren Bausteinen.

Tokens: [„Aufzüge“, „und“, „Treppen“, „sind“, „sehr“]

Schritt 2: Worteinbettungen (Embeddings)

Jedes Token wird nun in einen hochdimensionalen Vektor umgewandelt, der semantische Zusammenhänge im Text repräsentiert. Wörter mit ähnlicher Bedeutung liegen in diesem Vektorraum näher beieinander.

Zum Beispiel:

Aufzug könnte als Vektor dargestellt werden [0.72, 0.15, …, 0.88]
Treppe könnte als Vektor dargestellt werden [0.66, 0.12, …, 0.94]

Jeder dieser Vektoren kann Hunderte oder Tausende von Dimensionen haben. Verwandte Wörter liegen räumlich näher beieinander – Wörter mit ähnlicher Bedeutung oder Verwendungsmustern sind im Vektorraum nahe beieinander positioniert.So könnten beispielsweise andere Wörter grafisch als Vektoren dargestellt werden. Wer Word Embedding einmal selbst ausprobieren möchte, kann dies auf der Website der Carnegie Mellon Universität tun. Hier geht es zum interaktiven Tutorial: Word Embedding Demo.

Schritt 3: Verarbeitung durch die Transformator-Architektur

Die Komplexität des Prozesses wächst kontinuierlich. Die zuvor genannten Einbettungen werden in ein Transformermodell eingespeist, das aus mehreren Schichten von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen(Self-Attention) und Feedforward-Neuronalen Netzen besteht.

Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, sich auf verschiedene Teile des Eingabetextes zu fokussieren, um den Kontext besser zu erfassen.

Feedforward sorgt dafür, dass Informationen hauptsächlich in eine Richtung fließen – von den Eingabeschichten über die verborgenen Schichten zur Ausgabeschicht. Es gibt keine Rückkopplungen, und die Verarbeitung erfolgt in einem einzigen Durchgang. Diese Netze werden oft zur Mustererkennung und Vorhersage eingesetzt.

Beispiel: Das Modell versteht, dass „Aufzüge“ in enger Beziehung zu „Treppen“ steht und stärker gewichtet werden sollte als das Wort „sehr“.

Schritt 4: Kontextuelles Verständnis

Sehen wir uns an, wie das Modell den scheinbar fehlenden Teil des Beispielsatzes angeht. Während der Satz durch die Schichten des Modells verarbeitet wird, baut das LLM eine tiefere semantische Verbindung zwischen den Wörtern auf. Dadurch erkennt es, dass „sind“ auf eine Eigenschaft oder Aussage folgen muss, die sich auf „Aufzüge“ und „Treppen“ bezieht.

Schritt 5: Wahrscheinlichkeitsbasierte Wortvorhersage

Nach der Verarbeitung der Eingabe prognostiziert das Modell das nächste Wort, indem es eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über den Wortschatz für das nächste Token erzeugt.

Beispiel: