Large Language Models: 5 KI-Sprachmodelle im Vergleich 

Einmal ganz groß rauskommen. Davon träumt die eine oder der andere als Kind. Dass wir dafür allerdings noch viel lernen müssen, erkennen wir als Erwachsene. Viel lernen – das tun auch Large Language Models. Im Vergleich zu uns Menschen glänzen sie gefühlt wie aus dem Nichts mit etlichen Terabytes an Datenwissen. Das Gute daran? Sie können uns dadurch bei unseren Träumen unterstützen.

Je nachdem, welche Aufgabe wir mit KI-Tools meistern wollen, eignen sich verschiedene Sprachmodelle. Was wir jetzt also wissen müssen, ist, für welchen Anwendungsfall welches Large Language Model am besten funktioniert. Auch dabei gibt es Hilfe: Fünf verschiedene Modelle haben wir uns genauer angeschaut, um zu zeigen, worauf man bei der Auswahl achten sollte.

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Large Language Models (LLMs), auf Deutsch große Sprachmodelle, sind die eigentlichen Helden des gesamten KI-Hypes. Denn sie machen es erst möglich, dass intelligente Lösungen verstehen, was ihr von ihnen erwartet und darauf in natürlicher Sprache antworten. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI), neuronalen Netzen und Deep Learning verarbeiten sie komplexe Informationen, Fragen oder Aufforderungen und generieren einen gewünschten Output.

KI-Systeme, die auf Sprachmodellen basieren, könnt ihr im Unternehmenskontext für verschiedenste Szenarien einsetzen. Beispielsweise können sie bei der Contenterstellung unterstützen, den Kundenservice durch das Angebot von Chatbots verbessern oder komplexe Dokumente übersichtlich zusammenfassen.

Wie funktionieren Sprachmodelle?

Bevor Sprachmodelle ihre eigentliche Funktion erfüllen können, werden sie mit einer großen Menge an Textdaten wie Büchern, Nachrichtenseiten, Forenbeiträgen oder Social-Media-Inhalten trainiert. Das Modell lernt selbst überwacht. Dieser Prozess wird auch als Supervised Learning bezeichnet.

Dabei ermittelt die Lösung automatisch Muster in den Inhalten und lernt die Bedeutungen und Zusammenhänge einzelner Wörter. Aufgrund dessen erstellt das LLM Parameter, mit denen es die Wahrscheinlichkeit für Wörter und ihre Reihenfolge bestmöglich vorhersagen kann. Die Komplexität und Leistung eines Modells können dann wiederum anhand dieser Parameteranzahl beurteilt werden.

Ihr könnt es euch wie ein kleines Kind vorstellen, das allein in einer Bibliothek mit einer großen Menge Bücher und anderen Informationsmaterialien ist. Die Tür ist geschlossen und es vergeht etwas Zeit.

Nach einer Weile bekommt das Kind einen Zettel unter der Tür durchgeschoben mit einer konkreten Frage. Obwohl das Kind zwar die Inhalte der zahlreichen Bücher nicht verstanden hat, weiß es welche Buchstaben und Worte häufig in Kombination stehen und kann somit zusammengehörige Themen sinnvoll zu verknüpfen.

So gibt euch das Kind schon nach einem kurzen Moment die Antwort, die laut Wahrscheinlichkeit am besten zu der Notiz auf dem Zettel passt und überzeugt somit wie ein ganz großes Sprachmodell, äh Kind.

5 KI-Sprachmodelle im Überblick 

Von diesem logischen Verständnis wollen immer mehr Menschen profitieren und somit wächst mit dem steigenden Interesse an intelligenten Lösungen auch die Zahl der Large Language Models. Dabei haben die verschiedenen Sprachmodelle, je nachdem, wofür ihr sie in eurem Unternehmen nutzen wollt, Stärken und Schwächen. Wir haben fünf beliebte LLMs für euch hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile analysiert.

GPT

ChatGPT ist unter den Sprachmodellen, was Tempo und Tesa für Taschentücher und Klebeband sind. Schließlich sind die ChatGPT-Modelle von Open AI bahnbrechend für den gesamten KI-Hype und jedes neue Modell begeistert immer wieder mit wachsender Genauigkeit. Inzwischen nutzen bereits 200 Millionen Menschen ChatGPT.

Bereits 2018 hat Open AI sein erstes GPT-Modell veröffentlicht. GPT steht dabei übrigens für Generative Pretrained Transformer.

Die aktuelle Version ist GPT-4o. Das Modell GPT-o1 ist als Preview verfügbar. Wer kein ChatGPT Plus Abonnement hat, kann das Tool zumindest in den leistungsärmeren Miniversionen nutzen.

Was die neuesten Versionen gemeinsam haben, ist das » o« für omni. Das Modell ist multimodal und kann nicht nur Texte, sondern auch Audio- und Bildinhalte verarbeiten und wiederum für die Ausgabe nutzen. Es generiert Inhalte doppelt so schnell wie die Vorgängerversion GPT-4 Turbo. Außerdem liefert das Modell auch für nicht englische Anfragen zuverlässigen Output. GPT-4o kann auf Audioinhalte beispielsweise in nur 232 Millisekunden reagieren und somit ein menschliches Gespräch authentisch simulieren.

Das neue o1-Modell eignet sich insbesondere für den Einsatz in der Wissenschaft. Es wurde mit Reinforcement Learning trainiert und kann daher komplexe Sachverhalte bearbeiten. Bei dieser Methode lernt ein sogenannter Agent durch die Interaktion mit der Umwelt. Je nachdem, wie passend die jeweilige Aktion ist, erhält der Agent ein Feedbacksignal. So weiß er, ob er die Entscheidung in Zukunft wieder so treffen sollte oder gegebenenfalls anders reagieren sollte.

Für die Verarbeitung benötigt das Modell etwas Zeit, liefert dann aber detaillierte Gedankenketten.

Gemini

Ende 2023 hat Google sein neustes Sprachmodell Gemini vorgestellt. Auch Gemini ist multimodal und kann neben Texten auch Bilder, Videos, Audio oder sogar Code verarbeiten. Für Unternehmen gibt es die separate Version Gemini Ultra.

Gemini Pro ist dagegen für die Allgemeinheit verfügbar und die Grundlage für den Google Chatbot Bard.

Spannend ist auch das Angebot der mobiloptimierte Version Gemini Nano, die verschiedene Prozesse auf dem Google Pixel 8 Pro unterstützt. Diese werden direkt auf dem Gerät ausgeführt und brauchen daher nicht zwingend eine Internetverbindung. Somit könnt ihr intelligente Anwendungen auch bequem von unterwegs nutzen, ohne euch Sorgen über den Datenschutz machen zu müssen.

Durch die Integration in verschiedene Google-Dienste kann Gemini die Erstellung von Präsentationen, E-Mails oder Dokumenten beschleunigen oder die Routenplanung in Google Maps verbessern. Arbeitet euer Team also ohnehin viel im Google Workspace, ist der Einsatz von Gemini sinnvoll. Da Gemini auch Code verarbeiten kann, lässt sich der KI-Assistent insbesondere auch bei der Entwicklung neuer Anwendungen nutzen. Mit dem Gemini Code Assistent können Entwicklerteams in kürzester Zeit hochwertigen Code generieren.

LLaMA

Das Sprachmodell LaMA (Large Language Model Meta AI) ist Anfang des Jahres 2023 erschienen und wurde von Meta AI entwickelt. Bereits im Juli 2023 folgte LLaMa-2. Dieses Modell basiert auf einem Datensatz mit 1 Milliarde Wörtern und wurde zusätzlich von 1 Millionen individueller Eingaben verfeinert.

Es war von Beginn an als Open-Source-Version verfügbar und kann frei modifiziert und genutzt werden. Das bietet euch die Möglichkeit, das Sprachmodell auf euer Unternehmen oder gar spezifische Anwendungsfälle zuzuschneiden.

Wollt ihr das Modell aber für den kommerziellen Einsatz zum Beispiel als Chatbot für einen verbesserten Kundenservice nutzen, braucht ihr eine entsprechende Lizenz. Dennoch ist das LLM im Vergleich zu anderen Sprachmodellen günstiger. Da ihr das Modell in eure bestehende Infrastruktur integrieren könnt, sind die Betriebskosten geringer.

Claude

Claude von Anthropic ist ein rein kommerzielles Sprachmodell und gilt als die aktuell vertrauenswürdigste KI. Es folgt kritischen Protokollen und ist resistent gegen Jailbreaks, also dem Versuch, ethische Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen.

Die aktuelle Version Claude 3.5 Sonnet ist 2024 erschienen und ist doppelt so schnell wie sein Vorgänger Claude 3 Opus. Es findet insbesondere im Entwicklungsumfeld Einsatz. Dabei kann es für die Inline-Code-Generierung, das Debugging und konversationelle Abfragen genutzt werden.

Aber auch abseits der Programmierung bietet Claude 3.5 Sonnet vielversprechende Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen. Im Gegensatz zu OpenAIs ChatGPT, das eher strukturiert arbeitet und sich für repetitive Aufgaben eignet, ermöglicht Claude authentische Gespräche.

So hält es sich beispielsweise bei der Kundenkommunikation via Chatbots an die vorgegebene Markensprache und sorgt somit für besonders authentisch klingende Inhalte. Der hohe Sicherheitsstandard ermöglicht außerdem auch die Durchführung komplexer Finanzprognosen oder die Unterstützung bei juristischen Anwendungsfällen.

Mixtral

Dass nicht nur US-amerikanische Technologiekonzerne vielversprechende Tools auf den Markt bringen, beweist das französische Start-up Mistral AI. Das aktuelles Open-Source-Sprachmodell heißt Mixtral 8x22B und zeichnet sich insbesondere durch seine Mehrsprachigkeit mit Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch und Spanisch aus.

Das Mixture-of-Experts-Modell ist kosteneffizient und reagiert besonders schnell, da es bei einer Anfrage nur auf zwei von acht Parametersätzen zurückgreift.

Das Modell verfügt über spezielle Fähigkeiten in den Bereichen Mathematik und Programmierung. Außerdem eignet es sich gut als Basis für Fine-Tuning-Anwendungen spezifisch für euer Unternehmen. So lässt sich das KI-Modell beispielsweise auf bestimmte Fachtermini spezifizieren oder mit individuellen Produktinformationen anlernen.

Vor allem, wenn eure Systemarchitektur auf SAP beruht, lohnt sich der Einsatz des Sprachmodells. Der Softwarekonzern kooperiert mit dem Start-up und unterstützt die Integration in seine Tool-Landschaft.

Worauf ihr bei der Auswahl eines Large Language Models achten solltet

Viele Softwareanbieter integrieren bereits Funktionalitäten von LLMs in ihren Systemen. Darüber hinaus kann es durchaus sinnvoll sein, mithilfe von Large Language Models individuelle Prozesse für Mitarbeitende oder sogar Kunden zu verbessern. Die meisten Sprachmodelle könnt ihr für solche Anwendungsfälle mit verschiedenen Schnittstellen (APIs) in eure Systemlandschaft interagieren.

Vorher solltet ihr evaluieren, welches LLM sich für euren Anwendungsfall eignet. Dabei sind folgende Aspekte wichtig:

• Anpassungsfähigkeit des Modells
• Kompatibilität mit bestehenden Systemen
• Lizenz- und Betriebskosten
• Rechtliche und ethische Implikationen

Schritt 1: Anforderungen definieren

Ob euer Unternehmen vom Einsatz eines Sprachmodells profitiert, hängt wesentlich davon ab, wie gut es sich in eure individuellen Arbeitsabläufe integrieren lässt. Dafür müsst ihr konkret klären, für welche Anwendungsfälle ihr KI nutzen wollt und welche Rahmenbedingungen dabei zu beachten sind.

Fragt euch zum Beispiel:

• Welche internen Aufgaben sollen durch das Sprachmodell erleichtert werden?
• Soll das LLM einen konkreten Kundennutzen haben?
• In welchen Sprachen wird mit dem Modell kommuniziert?
• Welche Unternehmensrichtlinien sind bei der Datenverarbeitung zu beachten?

Schritt 2: Leistungsspektrum evaluieren

Kosten, Datensicherheit und Spezifikationen sind wichtige Kriterien, die für oder gegen ein Modell sprechen.

Da die meisten Sprachmodelle Open Source sind, müsst ihr für das eigentliche Modell nichts bezahlen. Allerdings kann das Hosting eines Modells erhebliche Kosten verursachen. Wägt also genau ab, ob sich die Kosteneinsparungen durch den Einsatz des LLMs im Vergleich zu den Investitionen lohnen.

Die sichere Datenverarbeitung ist insbesondere dann wichtig, wenn ihr mit dem Sprachmodell vertrauliche Daten wie zum Beispiel Kundendaten verarbeiten wollt. Ist dies der Fall, solltet ihr euch für eine besonders vertrauenswürdige KI entscheiden.

Manche Modelle sind auf bestimmte Anwendungsfälle spezifiziert, andere können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Daher solltet ihr vorab wissen, wie umfassend ihr das Modell in euren Arbeitsalltag integrieren wollt.

Schritt 3: Modellgröße berücksichtigen

Komplexere LLMs mit einer größeren Anzahl an Parametern und umfangreicheren Trainingsdaten erzielen in der Regel eine höhere Genauigkeit. Sie können auch anspruchsvollere Zusammenhänge erfassen und qualitativ hochwertigen Output generieren.

Allerdings kann die Komplexität eines Modells auch Einfluss auf die Rechenleistung und Ladezeiten haben. Wollt ihr die Anwendung mit der integrierten Funktion beispielsweise auch mobil nutzen, sollte das LLM auch entsprechend optimiert sein.

Je größer ein Sprachmodell ist, werden also unter anderem durch den Betrieb mehr Kosten verursacht.

Schritt 4: Support-Optionen beachten

Je nachdem, über wieviel Know-how euer Team bereits verfügt, solltet ihr auch berücksichtigen, dass der Anbieter ausreichend Support- und Dokumentationsmöglichkeiten bereitstellen. Manche Softwareunternehmen bieten zusätzlich Schulungen an, damit eure Mitarbeitenden bestmöglich mit dem Sprachmodell arbeiten können.

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Schritt 5: Langfristigkeit sicherstellen

Da ihr möglichst lange von der Anwendung profitieren wollt, ist es wichtig, dass ihr Anfragen zum Beispiel speichern könnt. Auch regelmäßige Performancetest des Modells sollten ohne großen Aufwand möglich sein.

LLMs: Kleine Entscheidung für eine große Zukunft

LLMs sind nicht fehlerfrei. Allerdings werden neue Modelle immer genauer und mit weiteren Funktionen ergänzt. Daher sind die Unterschiede zwischen den führenden Modellen auch zunehmend marginal. Habt ihr euch also erstmal für ein Modell entschieden und seid mit diesem zufrieden, gibt es keinen Grund zu wechseln.

Dennoch gilt es, aktuelle Entwicklungen mitzuverfolgen und gegebenenfalls entsprechende Maßnahmen in eurem Unternehmen vorzunehmen. Beispielsweise werden immer mehr Modelle auch mit Video- und Audioinhalten trainiert, was wiederum neue Einsatzmöglichkeiten bietet. Gleichzeitig verbessern gut trainierte LLMs die Leistung virtueller Assistenten wie Alexa und Siri indem sie Benutzerabsichten besser interpretieren können. Entsprechend solltet ihr eure Inhalte strukturieren und in einem natürlichen, gesprächsähnlichen Ton verfassen.

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