Glossar

LLM (Large Language Model)

Ein LLM ist ein auf großen Textmengen trainiertes Modell, das zu einer Eingabe die wahrscheinlichste Fortsetzung erzeugt. Es versteht Sprache nicht im menschlichen Sinne, sondern erfasst statistische Zusammenhänge — was für Sprachaufgaben erstaunlich weit trägt und bei Faktenfragen die bekannte Schwäche erklärt. Für Unternehmen ist das Modell selten die interessante Entscheidung; interessant ist, womit es arbeitet.

Was kann ein LLM gut, was nicht?

Gut: umformulieren, zusammenfassen, strukturieren, übersetzen, aus vorgelegtem Material antworten, unstrukturierten Text in Felder überführen. Das sind Sprachaufgaben, und dort liegt die Stärke.

Schlecht: rechnen, sich Fakten merken, verlässlich zwischen erinnert und nachgeschlagen unterscheiden. Deshalb wird in ernsthaften Aufbauten nachgeschlagen statt erinnert — und deshalb ist die Wahl des Bestands wichtiger als die Wahl des Modells.

Warum ist die Modellwahl selten die wichtige Frage?

Weil sich die Ergebnisqualität in Unternehmensanwendungen weit überwiegend aus der Aufbereitung ergibt: Wie sind die Dokumente zerlegt, wie gut ist die Suche, wie eng sind die Regeln, welche Fundstellen werden verlangt.

Ein besseres Modell auf schlechter Aufbereitung liefert schlechtere Ergebnisse als ein durchschnittliches Modell auf guter. Die Modelldebatte ist die sichtbarste und selten die entscheidende.

Was heißt das für die Auswahl?

Modelle sind austauschbar geworden, und ein Aufbau sollte darauf ausgelegt sein. Wer sein System an ein bestimmtes Modell bindet, kauft ein Wechselrisiko ein — Preise, Verfügbarkeit und Bedingungen ändern sich schneller als Ihre Anwendungsfälle.

Die tragfähigere Frage ist deshalb: Läuft das System weiter, wenn das Modell getauscht werden muss? Wenn die Antwort nein ist, ist die Architektur das Problem, nicht das Modell.

Wovon ist das zu unterscheiden?

Chatbot

Ein Chatbot ist eine Anwendung, ein LLM ein Bestandteil davon. Der Unterschied ist nicht akademisch: Die Qualität einer Unternehmensanwendung entsteht im Drumherum, nicht im Modell.

KI-Agent

Ein Agent nutzt ein LLM, führt aber zusätzlich Handlungen in anderen Systemen aus. Damit stellt sich die Frage nach Rechten, Schwellen und Protokollierung, die bei reiner Textausgabe nicht besteht.

Häufige Fragen

Welches Modell ist das beste?+

Für Unternehmensanwendungen ist die Frage meist zweitrangig. Entscheidend sind Aufbereitung, Suche und Regeln — ein besseres Modell auf schlechter Grundlage schlägt kein durchschnittliches auf guter.

Sind Open-Source-Modelle ausreichend?+

Für die meisten Dokumentenaufgaben ja, und sie haben einen praktischen Vorteil: Sie lassen sich auf eigener Infrastruktur betreiben, was die Frage nach dem Verarbeitungsort auf einen Schlag beantwortet.

Wie oft muss man das Modell wechseln?+

Seltener als die Aufmerksamkeit vermuten lässt — aber die Möglichkeit sollte bestehen. Ein Aufbau, der einen Wechsel nicht verträgt, ist ein Risiko, das sich nicht an der Modellqualität zeigt, sondern an der Rechnung beim nächsten Preisschritt.

Am eigenen Dokument statt an Definitionen

Begriffe helfen bei der Einordnung, nicht bei der Entscheidung. Schicken Sie uns ein typisches Dokument und drei Fragen dazu — Sie sehen das Ergebnis an Ihrem eigenen Material, bevor über Budget gesprochen wird.

Test anfragen