LLMs
Large
Language
Models
KI ist heute Alltag, und Large Language Models (LLMs) bilden das Fundamente vieler sprach- und wissensbasierter Anwendungen.
Was ist ein LLM?
LLMs („Large Language Models“) sind KI-basierte Modelle, die natürliche Sprache verstehen und verarbeiten.
Sie werden mit riesigen Mengen an Daten trainiert: Text von Webseiten, Bücher bis hin zu Code. Daraus werden neue Inhalte generiert.
LLMs erfassen Muster und Zusammenhänge auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten in den Trainingsdaten.
Sie „verstehen“ Inhalte nicht wie du und ich mit Bewusstsein und/oder Verstand. Sie modellieren komplexe Zusammenhänge erstaunlich präzise auf Grund von statistischen Berechnungen.
Sie werden mit riesigen Mengen an Daten trainiert: Text von Webseiten, Bücher bis hin zu Code. Daraus werden neue Inhalte generiert.
LLMs erfassen Muster und Zusammenhänge auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten in den Trainingsdaten.
Sie „verstehen“ Inhalte nicht wie du und ich mit Bewusstsein und/oder Verstand. Sie modellieren komplexe Zusammenhänge erstaunlich präzise auf Grund von statistischen Berechnungen.
LLM Definition
Ein LLM wird mit gewaltigen Textmengen trainiert und generiert deshalb neue, menschenähnliche Ergebnisse.
Bei Modellen wie ChatGPT ist die genaue Entstehung der Ergebnisse für uns Anwender oft nicht transparent, da sie auf komplexen Berechnungen mit Milliarden bis Billionen Parametern basieren.
Bei Modellen wie ChatGPT ist die genaue Entstehung der Ergebnisse für uns Anwender oft nicht transparent, da sie auf komplexen Berechnungen mit Milliarden bis Billionen Parametern basieren.
Wahrscheinlichkeiten
Jedes Wort, das ein LLM ausspuckt, basiert auf Wahrscheinlichkeit.
Es versteht Fragen und Aufträge nicht wie ein Mensch, sondern „berechnet“ auf der Grundlage der Trainingsdaten und des Inputs welches Wort rein rechnerisch auf das nächste folgen wird.
Die Antworten sind also ein reines Rechenergebnis.
Es versteht Fragen und Aufträge nicht wie ein Mensch, sondern „berechnet“ auf der Grundlage der Trainingsdaten und des Inputs welches Wort rein rechnerisch auf das nächste folgen wird.
Die Antworten sind also ein reines Rechenergebnis.
Braucht Kontext von außen
Damit du sinnvolle Antworten bekommst braucht es 2 Zutaten:
- Historische Trainingsdaten
- deinen Prompt, Inputdaten und Kontext zu deinem Problem von heute
Aus diesen Informationen und anforderungen wird deine Antwort generiert.
Je besser dein Input ist , desto besser dein Ergebnis.
Je besser dein Input ist , desto besser dein Ergebnis.
Prompts
Jede Eingabe in das Chatfenster eines LLMs nennt man Prompt.
Prompts sind Anweisungen an das LLM in Form von Text.
Je klarer und strukturierter dein Prompt ist, desto präziser wird das Ergebnis sein.
Prompts sind Anweisungen an das LLM in Form von Text.
Je klarer und strukturierter dein Prompt ist, desto präziser wird das Ergebnis sein.
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Erstellung qualitativ hochwertiger Prompts, die auf maximal guten Output ausgerichtet sind.
Es werden Klare Rollen vergeben, Zusatzinformationen wie Daten, Beispiele geliefert und strukturierte Anweisungen zur Lösung der Aufgabe.
Es werden Klare Rollen vergeben, Zusatzinformationen wie Daten, Beispiele geliefert und strukturierte Anweisungen zur Lösung der Aufgabe.
Context Engineering
Du kannst dem Modell dein eigenes Wissen in Form von Beispielen, Datenbanken oder Dokumenten als temporäres „Zusatzgedächtnis“ mitgeben.
Damit passt du die Antworten auf deine Lebensrealität an.
Vorsicht: Achte darauf, dass diese Daten keine persönlichen und/oder sensible Daten enthalten.
Damit passt du die Antworten auf deine Lebensrealität an.
Vorsicht: Achte darauf, dass diese Daten keine persönlichen und/oder sensible Daten enthalten.
Multitalent
Die meisten LLMs können praktisch alles, was mit Code- und Texterstellung zu hat.
Einige Large Language Models greifen dabei auf Apps im eigenen Ökosystem zu und erweitern die reinen Text-Funktionen um Analyse-Funktionen, Bild- und Videoerstellung.
Je nach Modell gibt es Unterschiede in den Stärken (z.B. Code, Langkontext, Multimodalität).
Einige Large Language Models greifen dabei auf Apps im eigenen Ökosystem zu und erweitern die reinen Text-Funktionen um Analyse-Funktionen, Bild- und Videoerstellung.
Je nach Modell gibt es Unterschiede in den Stärken (z.B. Code, Langkontext, Multimodalität).
Grenzen und Halluzinationen
LLMs arbeiten mit mathematischen Wahrscheinlichkeiten von Informationen, nicht mit Wahrheiten.
Es kann deshalb zu Halluzinationen kommen. Das sind falsche Fakten die aber erschreckend plausibel klingen können.
Deshalb sollte immer jedes Ergebnis von einem Menschen überprüft werden.
Es kann deshalb zu Halluzinationen kommen. Das sind falsche Fakten die aber erschreckend plausibel klingen können.
Deshalb sollte immer jedes Ergebnis von einem Menschen überprüft werden.
Gemeinsamkeiten von Large Language Models
Es gibt Funktionen, die haben viele LLms gemeinsam.
Die Qualität und Schwerpunkte können sich unterscheiden, aber im Prinzip können diese Modelle für ähnliche Aufgaben genutzt werden.
OpenAI GPT-Modelle, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Meta LLaMA, Cohere Command R, Aleph Alpha Luminous, Amazon Titan Text, xAI Grok, IBM Granite oder DeepSeek
Die Qualität und Schwerpunkte können sich unterscheiden, aber im Prinzip können diese Modelle für ähnliche Aufgaben genutzt werden.
OpenAI GPT-Modelle, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Meta LLaMA, Cohere Command R, Aleph Alpha Luminous, Amazon Titan Text, xAI Grok, IBM Granite oder DeepSeek
Textzusammenfassung
Das ist eine der leichtesten Übungen von LLMs: Extrahiere die Quintessenz aus langen Texten heraus.
Berichte, Protokolle und jedes textbasierte Dokument in so gut wie jeder Sprache wird erfasst und kompakt zusammengefasst.
Das hilft dir, komplexe Inhalte schneller zu erfassen und somit sparst du Zeit und Energie.
Berichte, Protokolle und jedes textbasierte Dokument in so gut wie jeder Sprache wird erfasst und kompakt zusammengefasst.
Das hilft dir, komplexe Inhalte schneller zu erfassen und somit sparst du Zeit und Energie.
Texterstellung
Du kannst verschiedene Textarten aus dem Stand erstellen lassen.
Egal ob Marketingtexte, E-Mails, Blogposts, Pressemitteilungen oder Anleitungen.
Du gibst den Rahmen vor, der Text wird in passendem Stil und Tonfall erstellt.
Egal ob Marketingtexte, E-Mails, Blogposts, Pressemitteilungen oder Anleitungen.
Du gibst den Rahmen vor, der Text wird in passendem Stil und Tonfall erstellt.
Textanalyse & Stilanpassung
Damit sparst du dir ein ganzes Lektorat und diverse Korrekturschleifen:
Lasse bereits bereits geschriebene Inhalte prüfen und verbessern.
Mit einfachen Anweisungen lässt sich die Klarheit erhöhen, Sprache vereinfachen oder den Ton auf Zielgruppen anpassen.
Lasse bereits bereits geschriebene Inhalte prüfen und verbessern.
Mit einfachen Anweisungen lässt sich die Klarheit erhöhen, Sprache vereinfachen oder den Ton auf Zielgruppen anpassen.
Ideen- & Brainstorming-Hilfe
Das LLM ist ein Traumpartner, wenn es ums Brainstorming geht.
Ohne Ego und maximal konstruktiv werden deine Ideen und Vorschläge weiterentwickelt.
Das hilft dir, Denkblockaden zu überwinden, kreative Impulse zu sammeln und Projekte schneller anzuschieben
Ohne Ego und maximal konstruktiv werden deine Ideen und Vorschläge weiterentwickelt.
Das hilft dir, Denkblockaden zu überwinden, kreative Impulse zu sammeln und Projekte schneller anzuschieben
Übersetzungen
Ein Large Language Model ist ein Sprachtalent.
Es ist wie der Babelfisch aus „Per Anhalter durch die Galaxis“
Texte lassen sich natlos in andere Sprachen übersetzen, dabei können auch auch kulturelle und stilistische Feinheiten berücksichtigt werden.
Es ist wie der Babelfisch aus „Per Anhalter durch die Galaxis“
Texte lassen sich natlos in andere Sprachen übersetzen, dabei können auch auch kulturelle und stilistische Feinheiten berücksichtigt werden.
Frage-Antwort-Systeme
Gezielte Antworten aus vorhandenen Texten oder Infos generieren lassen.
Praktisch für interne Recherchen, FAQ-Listen oder schnellen Zugriff auf dokumentiertes Wissen – ohne alles selbst durchlesen zu müssen.
Praktisch für interne Recherchen, FAQ-Listen oder schnellen Zugriff auf dokumentiertes Wissen – ohne alles selbst durchlesen zu müssen.
Strukturierung & Klassifikation
Roh formulierte Texte lassen sich strukturieren und weiterverarbeiten.
Es lassen sich aber auch Emails Kategorisieren und sortiern.
Das ist ideal zum Erstellen von Inhaltsverzeichnissen oder für digitale Ablageprozesse.
Es lassen sich aber auch Emails Kategorisieren und sortiern.
Das ist ideal zum Erstellen von Inhaltsverzeichnissen oder für digitale Ablageprozesse.
Aktuelle Large Language Models
Stand: Juli 2025
LLM
ChatGPT
Preis: Kostenlos, ab 20 $
Anwendungsfälle:
- Produktfotos überprüfen & optimieren
- Gesprochene Notizen automatisch transkribieren
- Videos gezielt auf Inhalte durchsuchen
- Aktuelle Marktpreise oder News abfragen
- Inhalte in Verträgen finden & nachfragen
- Zahlen aus Excel-Tabellen auswerten
- Eigenen Chat‑Assistenten für Kunden nutzen
Funktionen und Features:
- Bild-, Audio‑ & Videoverarbeitung
- Zugriff auf aktuelle Web‑Informationen
- Zugriff auf eigene Dateien im Chat
- Eigene Assistenten (GPTs) & Dritt‑Service‑Integration
- Web‑Agent für Automatisierung (Operator)
LLM
Claude
Preis: Freemium, ab 17 $/ Monat
Anwendungsfälle:
- Bilder von Lieferscheinen erkennen
- Bestelllisten aus PDFs auslesen
- Automatisch Angebote aus CRM-Daten erstellen
- Rechnungen & Dokumente durchsuchen
- Kleine Chat‑Tools für Kundenservice bereitstellen
- Automatische Telefonnotizen am PC ausführen
Funktionen und Features:
- Bild-, Diagramm- & OCR-Eingabe
- Zugriff auf externe Apps & Dienste
- Interaktive Mini‑Apps
- Steuerung des eigenen PCs
- Datei‑Upload & Analyse
LLM, Retrieval-Ensemble
Perplexity
Preis: ab 16,67 $ / Monat
Unternehmen: Perplexity AI, Inc.
Standort: USA
Seit: 7. Dezember, 2022
Integration: Web App, API
Anwendungsfälle:
- Rechnungen oder Angebote prüfen
- Gesprochene Notizen mitschreiben
- Bilder für Werbezwecke erstellen
- Inhalte aus PDFs oder Tabellen filtern
- Preise oder Anbieter online vergleichen
- Website mit externen Infos ergänzen
- Termine automatisch eintragen lassen
- Webseiten beim Surfen zusammenfassen
Funktionen und Features:
- Bild-, Audio- & Videoanalyse
- Datei-Upload & Auswertung
- Live‑Web‑Suche & Shopping
- API‑Zugriff & Entwicklertools
- Eigenes KI‑Browser‑ Werkzeug
LLM
Google Gemini
Preis: Freemium, ab 21.99 € / Monat
Unternehmen: Alphabet, Google, DeepMind
Standort: USA
Seit: 2023
Integration: Web App, API
Anwendungsfälle:
- Textgenerierung & Zusammenfassung
- Bildanalyse & -erstellung
- Sprachübersetzung & Transkription
- Präsentation & Dokumentenerstellung
- Websuche & Toolnutzung
- Automatisierung & Planung
- Daten- & Videoanalyse
Funktionen und Features:
Module:
- Bild-, Audio- & Videoverarbeitung
- Websuche & Toolintegration
- Automatisierung & Steuerung
- Enterprise-Einbettung
- IDE & Frameworks
- Codierung & Optimierung
LLM
Grok
Preis: Freemium, 30,00 $/ Monat
Anwendungsfälle:
- Fotos schnell bearbeiten für Social Media
- Schaubilder im Chat erklären lassen
- Kundentelefon aufnehmen und automatisch mitschreiben
- Aktuelle Marktinfos direkt aus dem Web abrufen
- Technische Skripte oder Codeschnipsel prüfen
- Rechnungen/Angebote als PDF hochladen und auswerten
Funktionen und Features:
- Bildverarbeitung & Bildergenerierung
- Dokument‑ und Diagramm‑Analyse
- Stimmeingabe & Sprachausgabe
- Zugriff auf aktuelle X/Twitter-Daten
- Code‑Erzeugung & Debug‑Hilfe
- File‑Upload & PDF‑Verarbeitung
LLM
DeepSeek
Preis: Kostenlos
Unternehmen: Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.
Standort: Hangzhou, China
Seit: März 2023
Integration: Web App, API
Anwendungsfälle:
- Fotos von Schadstellen erkennen
- Kundenhandbuch aus Bildern lesen
- Programmierte Skripte für Angebote
- Schrittweises Problemlösen erklären
- Chatbot mit eigenem Wissen speisen
- Wiederkehrende Fragen schneller beantworten
Funktionen und Features:
- Bild- & Texterkennung
- Programmier‑Code‑Modul
- Logik‑Schritt‑Erläuterung
- Zugriff auf externe APIs
- Langfristiges Chat Gedächnis
Was die Arbeit mit einem LLM bedeutet
Ein Large Language Model kann am Anfang etwas mehr Lernaufwand bedeuten, wenn du mehr als nur an der Oberfläche kratzen willst.
Flexibler als Tools
Ein LLM ist wie eine leere Leinwand.
Es ist nicht auf ein Szenario festgelegt, sondern erzeugt, analysiert und übersetzt Texte, kann programmieren, komprimiert Daten und erstellt in multimodalen Versionen auch noch Bilder und Video.
Für spezialisierte Aufgaben (z.B. Transkription von Handschrift) können KI-Tools wertvolle Arbeit liefern.
Es ist nicht auf ein Szenario festgelegt, sondern erzeugt, analysiert und übersetzt Texte, kann programmieren, komprimiert Daten und erstellt in multimodalen Versionen auch noch Bilder und Video.
Für spezialisierte Aufgaben (z.B. Transkription von Handschrift) können KI-Tools wertvolle Arbeit liefern.
Nur so gut wie dein Input
Das LLM ist von der Qualität deiner Prompts und deiner Beispile und Daten abhängig.
Je klarer deine Prompts, Beispiele und eigenen Datensätze sind, desto besser die Ergebnisse.
Stecke viel Energie und Hirnschmalz in deine Prompts für optimale Ergebnisse.
Je klarer deine Prompts, Beispiele und eigenen Datensätze sind, desto besser die Ergebnisse.
Stecke viel Energie und Hirnschmalz in deine Prompts für optimale Ergebnisse.
Unabhängig
Das Prinzip des Promptings funktioniert in unterschiedlichen LLMs ähnlich, da die grundlegende Funktionen der großen Sprachmodelle ähnlich sind.
Je nach Modell und „Ökosystem“ können Anpassungen nötig sein, weil sich Funktionen, verfügbare Apps und Fähigkeiten unterscheiden.
Je nach Modell und „Ökosystem“ können Anpassungen nötig sein, weil sich Funktionen, verfügbare Apps und Fähigkeiten unterscheiden.
Datensicherheit
Bezahlte Pläne bieten bei einigen Anbietern (OpenAI, Anthropic) eine Option, die verhindert, dass Nutzerdaten nicht zum Training genutzt werden.
So ein Feature ist aber leider nicht bei allen Anbietern Standard.
Informiere dich am besten vorher, ob die Datensicherheit zu deinem Use-Case passt.
So ein Feature ist aber leider nicht bei allen Anbietern Standard.
Informiere dich am besten vorher, ob die Datensicherheit zu deinem Use-Case passt.
Lernkurve
Ein LLM hat eine relativ steile Lernkurve.
Du musst lernen, wie du klare und effektive Prompts schreibst und wie du dem LLM Daten und Kontext zur Verfügung stellst.
Das Gute daran ist, dass du mit diesen Fähigkeiten auf kein Tool oder LLM limitiert bist.
Du musst lernen, wie du klare und effektive Prompts schreibst und wie du dem LLM Daten und Kontext zur Verfügung stellst.
Das Gute daran ist, dass du mit diesen Fähigkeiten auf kein Tool oder LLM limitiert bist.
LLM Anwendungs-Beispiele im Business und im Leben
Es lassen sich sehr viele Standardaufgaben mit LLMs erledigen, die sonst sehr viel Zeit in Anspruch nehmen würden.
Wenn es um Brainstorming, Konkurrenzanalyse und Machbarkeitseinschätzung geht, kann dir ein LLM auch ganze Mitarbeiter einsparen.
Hier sind nur ein paar wenige Usecases. Die Möglichkeiten sind praktisch endlos.
Welche KI-Möglichekeiten gibt es in deinem Business? Tipp: Melde dich bei einem der vorgestellten LLMs an und frage im Chat die KI, ob du mit dem LLM auch deine Probleme lösen kannst!
3 Vorteile von LLMs gegenüber KI-Tools
Ein Large Language Model wie ChatGPT ist ein Werkzeugkasten, der ständig mitwächst und mit dem du praktisch alles bauen kannst.
Ein Ki-Tool ist oft wie ein Bausatz für eine limitierte Aufgabe oder ein Aufgabenbereich.
Ein Ki-Tool ist oft wie ein Bausatz für eine limitierte Aufgabe oder ein Aufgabenbereich.
#1 Mehr Möglichkeiten
KI Tools wie Creaitor oder InnoGPT erfüllen spezialisierte Aufgaben, aber sie stoßen bei individuellen Anforderungen oft an Grenzen und Limitierungen.
Large Language Models bieten dir Text, Code, Analyse, und in multimodalen Varianten auch Bild- oder Audioinhalte.
Large Language Models bieten dir Text, Code, Analyse, und in multimodalen Varianten auch Bild- oder Audioinhalte.
#2 Mehr Kontrolle
Viele KI-Tools setzten Funktions- und Nutzungs-Limits.
Vorteile von LLMs:
Vorteile von LLMs:
- wischen den neusten Modellen wechseln
- umfangreiches Context Engineering
- Ausgabe der Ergebnisse in diversen Formaten
#3 Offenes Ökosystem
ChatGPT & Co. entickeln sich ständig weiter. Es gibt neue Funktionen, neue Schnittstellen und damit neue Möglichkeiten.
Du bist bei LLMs technisch ganz vorne mit dabei und profitierst von den neusten Entwicklungen.
KI-Tools bauen auf großen LLMs auf und können in der Entwicklung hinterherhinken.
Du bist bei LLMs technisch ganz vorne mit dabei und profitierst von den neusten Entwicklungen.
KI-Tools bauen auf großen LLMs auf und können in der Entwicklung hinterherhinken.
