LLM (Large Language Model): Definition

Was bedeutet LLM?

Das Large Language Model (LLM) ist ein großes Sprachmodell, das von KI-Systemen genutzt wird, um Sprache zu verarbeiten und selbst zu erzeugen.

Dafür werden solche Modelle mit sehr großen Mengen an Informationen trainiert und lernen daraus Muster und Zusammenhänge in Sprache. Auf dieser Grundlage ist es ihnen möglich, Fragen zu beantworten, Texte zu verfassen, zusammenzufassen und zu übersetzen. Das LLM weiß Dinge allerdings nicht so, wie ein Mensch sie weiß. Es hat aus riesigen Datenmengen Muster, Zusammenhänge und Informationen gelernt. Es erzeugt Antworten vereinfacht gesagt, indem es auf Basis des Kontexts immer wieder den wahrscheinlich passenden nächsten Textbaustein, einen sogenannten Token, vorhersagt.

Das erklärt auch, warum Antworten sprachlich sehr überzeugend klingen, obwohl sie auch mal inhaltlich kompletter Unfug sein können.

Wo hat das Large Language Model seinen Ursprung?

Sprachmodelle gibt es seit Jahrzehnten, doch ein entscheidender Durchbruch für die heutigen LLMs kam 2017 mit der Transformer-Architektur, die größere und leistungsfähigere Modelle ermöglichte. Die Technik wurde Ende 2022 mit der Veröffentlichung von ChatGPT der breiten Masse bewusst. Seitdem sind LLMs zu einem festen Bestandteil des digitalen Alltags geworden.

Warum ist LLM wichtig?

LLMs haben sich längst im Marketing etabliert. Einmal verändert sich das Suchverhalten, weil Menschen ihre Fragen zunehmend auch direkt KI-Systemen stellen, statt ausschließlich klassische Suchmaschinen zu nutzen. Dieser Kanal ist auch für Unternehmen wichtig, um weiterhin sichtbar zu sein.

Außerdem sind LLMs selbst zu einem Werkzeug geworden, das bei der Erstellung von Inhalten, der Recherche und Analyse unterstützt.

Wer beide Seiten einordnen kann, versteht, wie Unternehmen in Zukunft gefunden werden und wie die Marketing-Arbeit selbst optimiert werden kann.

Vorteile

Als Werkzeug beschleunigen LLMs viele Marketing-Aufgaben.
LLM-basierte Systeme eröffnen einen zusätzlichen Kanal für Sichtbarkeit bei Menschen, die ihre Fragen zunehmend direkt an KI-Assistenten stellen.

Herausforderungen

LLMs können Texte erstellen, die auch falsche Aussagen enthalten. Ergebnisse sollten daher immer geprüft werden. LLMs verfügen nicht über menschliches Wissen oder ein verlässliches Verständnis von Wahrheit. Ihre Antworten entstehen aus gelernten Mustern und können daher falsch, veraltet oder lückenhaft sein.

Als Sichtbarkeitskanal ist der Erfolg nur schwer vollständig zu messen, auch die Auswahlkriterien sind teilweise undurchsichtig.

Und der Einsatz von KI als Werkzeug will mit Vorsicht genossen werden: Ungeprüfte oder generische KI-Texte können der Glaubwürdigkeit und der Sichtbarkeit schaden.

Beispiel

Eine Einkäuferin recherchiert direkt in einem LLM-basierten System: „Welche Anbieter für industrielle Kennzeichnungssysteme gibt es im deutschsprachigen Raum und worin unterscheiden sie sich?“

Das System verarbeitet dafür sein vorhandenes Modellwissen und kann – je nach eingesetzten Funktionen – zusätzlich aktuelle Informationen aus dem Web heranziehen. Ob ein Unternehmen in einer solchen Antwort auftaucht, hängt von vielen Faktoren ab. Hilfreich ist es jedenfalls, wenn relevante, klare und konsistente Informationen über das Unternehmen im Netz auffindbar sind.

Das ist der Grund, warum Unternehmen ihre Inhalte zunehmend auch für LLMs verständlich aufbereiten – da ist der Job von Textern also doch gerettet.