Definition: Was ist ein Large Language Model (LLM)? Einfach erklärt mit Abgrenzung und Kontext.
Glossar
Definition: Was ist ein Large Language Model (LLM)? Einfach erklärt mit Abgrenzung und Kontext.
Definition: Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Typ von künstlicher Intelligenz (KI), der darauf spezialisiert ist, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu manipulieren. Bekannte Beispiele sind GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic) oder Llama (Meta). Mehr zur Funktionsweise finden Sie im Ratgeber "Wie LLMs funktionieren".
Hauptmerkmale
Große Datenmengen: LLMs werden mit riesigen Textbeständen (Bücher, Artikel, Webseiten) trainiert, oft im Petabyte-Bereich.
Parameter: Die "Intelligenz" oder Kapazität des Modells wird oft in Parametern gemessen (z.B. Milliarden von Parametern), die die Verbindungen im neuronalen Netz repräsentieren.
Transformer-Architektur: Die meisten modernen LLMs basieren auf der Transformer-Technologie, die es ermöglicht, Kontexte über weite Distanzen im Text zu verstehen.
Anwendung
LLMs sind die Basis für Chatbots, Übersetzungstools, Textzusammenfassungen und Programmierassistenten. Sie sind Allzweckwerkzeuge für die Verarbeitung von Informationen.
Definition: Was ist ein Large Language Model (LLM)? Einfach erklärt mit Abgrenzung und Kontext.
Glossar
Definition: Was ist ein Large Language Model (LLM)? Einfach erklärt mit Abgrenzung und Kontext.
Definition: Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Typ von künstlicher Intelligenz (KI), der darauf spezialisiert ist, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu manipulieren. Bekannte Beispiele sind GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic) oder Llama (Meta). Mehr zur Funktionsweise finden Sie im Ratgeber "Wie LLMs funktionieren".
Hauptmerkmale
Große Datenmengen: LLMs werden mit riesigen Textbeständen (Bücher, Artikel, Webseiten) trainiert, oft im Petabyte-Bereich.
Parameter: Die "Intelligenz" oder Kapazität des Modells wird oft in Parametern gemessen (z.B. Milliarden von Parametern), die die Verbindungen im neuronalen Netz repräsentieren.
Transformer-Architektur: Die meisten modernen LLMs basieren auf der Transformer-Technologie, die es ermöglicht, Kontexte über weite Distanzen im Text zu verstehen.
Anwendung
LLMs sind die Basis für Chatbots, Übersetzungstools, Textzusammenfassungen und Programmierassistenten. Sie sind Allzweckwerkzeuge für die Verarbeitung von Informationen.