Was sind Large Language Models?

Large Language Models: Die Bedeutung

Der Begriff Large Language Model beschreibt eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz, die auf das Verarbeiten und Generieren von Sprache spezialisiert ist. Aber was ist ein LLM genau?

Ein Large Language Model ist ein Sprachmodell, das mithilfe von Deep Learning trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und eigene Texte zu generieren. Dabei basiert es auf einer enormen Menge an Trainingsdaten, darunter Texte aus Büchern, Artikeln, Foren oder wissenschaftlichen Publikationen. Diese Modelle lernen nicht einfach auswendig, sondern berechnen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, welches Wort in einem Text als Nächstes kommen sollte. Kurz gesagt: Ein LLM ist ein KI-Sprachmodell, das Sprache statistisch vorhersagt und damit Antworten, Zusammenfassungen und Inhalte generieren kann.

Moderne Sprachmodelle wie ChatGPT basieren auf extrem großen Datenmengen und einer enormen Anzahl an Parametern, den lernbaren Einheiten innerhalb eines neuronalen Netzwerks. Diese Parameter sind vergleichbar mit den Synapsen im menschlichen Gehirn: Je mehr davon vorhanden sind, desto feiner kann das Modell Zusammenhänge erkennen, Sprache deuten und auf Anweisungen reagieren.

Während frühere Modelle mit einigen Millionen Parametern arbeiteten, kommen heutige Large Language Models auf mehrere Billionen. Diese enorme Komplexität ermöglicht es ihnen, sehr kontextbezogen, vielseitig und mit erstaunlicher Treffsicherheit auf Texteingaben zu reagieren.

So funktionieren LLMs

Ein Large Language Model ist kein statisches Nachschlagewerk, sondern ein lernendes System, das auf Grundlage von Wahrscheinlichkeiten arbeitet. Zentral für seine Leistung sind die Trainingsdaten, mit denen es „gefüttert“ wurde, sowie die Rechenressourcen, die beim Training zum Einsatz kommen.

Bevor ein LLM sinnvoll arbeiten kann, muss es trainiert werden und das geschieht auf der Grundlage riesiger Datensätze. Dazu gehören unter anderem Texte aus Büchern, wissenschaftlichen Publikationen, Online-Artikeln oder öffentlich zugänglichen Foren. Während des Trainings analysiert das Modell diese Inhalte und lernt, welche Wortfolgen, Formulierungen und Zusammenhänge typisch sind. Es merkt sich dabei nicht die Inhalte selbst, sondern die Wahrscheinlichkeiten, mit denen bestimmte Wörter oder Satzkonstruktionen auftreten.

Die Schnittstelle zwischen Mensch und LLM bilden KI-Chatbots wie ChatGPT, Google Gemini oder Google AIOs. Über einfache Texteingaben, sogenannte Prompts, stellen Nutzer Fragen, geben Anweisungen oder formulieren Aufgaben. Das LLM verarbeitet diese Eingaben, berechnet passende Antworten auf Basis erlernter Wahrscheinlichkeiten und gibt die Ergebnisse in natürlicher Sprache aus. So entsteht ein Dialog, der sich oft sehr menschlich anfühlt, obwohl im Hintergrund ein rechenintensiver Prozess abläuft, der auf Milliarden von Parametern basiert. Dieser Prozess macht das Modell extrem flexibel: Es kann auf individuelle Anweisungen reagieren, neue Themen erschließen und sich an verschiedene Aufgaben anpassen, von E-Mails über Produktbeschreibungen bis hin zu Codes oder komplexen Analysen.

Das Training eines leistungsfähigen Sprachmodells erfordert enorme Rechenleistung. Je größer der Datensatz und je mehr Parameter verarbeitet werden müssen, desto höher ist der Bedarf an Rechenressourcen. Auch bei der späteren Anwendung kommt es auf optimierte Prozesse an, um schnelle und relevante Ergebnisse zu liefern.

Einsatzmöglichkeiten von Large Language Models

Large Language Models sind längst keine Zukunftsvision mehr: Sie sind bereits aktiv im Einsatz, um digitale Arbeitsprozesse effizienter, flexibler und individueller zu gestalten. Vor allem im Marketing, in der Kommunikation und im Wissensmanagement bieten sie konkrete Vorteile. So unterstützen wir von seowerk dabei, LLMs für Ihr Unternehmen nutzbar zu machen:

Content-Generierung und Texterstellung
LLMs können Content wie Social-Media-Inhalte, SEO-Texte, Produktbeschreibungen oder interne Kommunikationsmittel in hoher Geschwindigkeit und Qualität erstellen. Dabei werden nicht nur Texte generiert, auch Strukturvorschläge, kreative Varianten oder stilistische Optimierungen sind möglich. Die automatisierte Texterstellung entlastet Teams, beschleunigt Prozesse und liefert skalierbaren Output: Das ist besonders im digitalen Marketing ein echter Vorteil. Wir unterstützen Sie dabei, Inhalte mithilfe von LLMs effizient zu erstellen und sorgen gleichzeitig dafür, dass die Modelle so angepasst und eingesetzt werden, beispielsweise mit der Nutzung individueller RAG-Systeme, dass der Content auch inhaltlich genau zu Ihren Unternehmenszielen passt.

LLMO
Immer mehr Menschen nutzen LLMs wie ChatGPT, Perplexity oder Claude als Suchmaschine. Genau hier setzt LLMO (Large Language Model Optimization) an: Eine neue Disziplin im klassischen SEO, bei der Inhalte so optimiert werden, dass sie in den Antworten von Sprachmodellen sichtbar werden. Für Unternehmen bedeutet dies, dass Sichtbarkeit in klassischen Suchmaschinen allein nicht mehr reicht. Wer heute Reichweite aufbauen will, muss verstehen, wie Language Models Informationen verarbeiten und entsprechend optimierte Inhalte bereitstellen. Wir helfen Ihnen dabei, Inhalte so aufzubereiten, dass sie von Large Language Models wie ChatGPT oder Google Gemini besser erkannt und verarbeitet werden und helfen dabei, Ihre Sichtbarkeit in KI-basierten Suchergebnissen gezielt zu steigern.

LLMs als RAG-Systeme
Mit Retrieval Augmented Generation (RAG) lassen sich LLMs um eigene Unternehmensdaten erweitern. Statt nur auf allgemeine Trainingsdaten zurückzugreifen, können beispielsweise interne Dokumente, Handbücher oder Wissensdatenbanken angebunden werden. So wird das Modell zur unternehmensspezifischen Antwortmaschine, ideal für konkrete Use Cases wie Onboardings, Support oder Wissensmanagement. Wir bei seowerk entwickeln individuelle RAG-Systeme, die Large Language Models gezielt mit unternehmensspezifischem Wissen verknüpfen. So entstehen KI-Lösungen, die nicht nur allgemeine Antworten liefern, sondern fundierte, kontextbezogene Informationen speziell für Ihre Anwendungsfälle.

LLMs als Chatbots
Moderne Chatbots basieren nicht mehr auf starren Entscheidungsbäumen, sondern auf Sprach-KIs, die flexibel auf Nutzerfragen reagieren. LLM-basierte Chatbots verstehen Kontexte, verarbeiten Anweisungen und liefern relevante Antworten, auf Wunsch in Echtzeit und rund um die Uhr, beispielsweise zur Unterstützung im Kundenservice oder als interne Helfer für Mitarbeitende. In Verbindung mit RAG-Architekturen lassen sich diese Systeme an individuelle Informationsquellen koppeln. Wir entwickeln KI-Chatbots auf Basis von Large Language Models, die in natürlicher Sprache kommunizieren und individuell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Dabei sorgen wir dafür, dass der Chatbot nicht nur überzeugend antwortet, sondern auch auf relevante Inhalte aus Ihren eigenen Datenquellen zugreifen kann.

LLMs als KI Agents
Ein nächster Schritt in der Nutzung von Large Language Models sind KI Agents: Modelle, die nicht nur Antworten generieren, sondern ganze Aufgaben übernehmen. Sie agieren auf Basis klar definierter Workflows, interagieren mit Schnittstellen, recherchieren, fassen zusammen oder treffen Entscheidungen im Rahmen definierter Grenzen. Gerade in komplexen digitalen Arbeitsabläufen entstehen hier neue Formen der Automatisierung, bei denen LLMs aktiv mitdenken und handeln. Wir entwickeln KI Agents auf Basis von LLMs, die eigenständig Aufgaben übernehmen, Abläufe automatisieren und sich nahtlos in Ihre bestehenden Prozesse integrieren.

Vorteile & Herausforderungen von LLMs

Large Language Models sind leistungsstark, aber nicht fehlerfrei. Für Unternehmen ergeben sich durch den Einsatz sowohl klare Vorteile als auch relevante Herausforderungen, die bei der Planung und Implementierung berücksichtigt werden sollten.

Einer der größten Vorteile von LLMs liegt in der Skalierbarkeit: Aufgaben wie Texterstellung, Recherche, Datenzusammenfassung oder Standardkommunikation lassen sich automatisieren, ohne Einbußen bei der Qualität. Das bedeutet weniger Zeitaufwand für Routineaufgaben und mehr Raum für kreative und strategische Arbeit.

LLMs ermöglichen zudem völlig neue Formen der Informationsverarbeitung. In Verbindung mit RAG-Systemen oder als KI Agents können sie unternehmensspezifisches Wissen verfügbar machen, schnell auf Fragen reagieren oder ganze Abläufe unterstützen. Dadurch entstehen effizientere Workflows, die manuell nicht oder nur mit großem Aufwand realisierbar wären.

Darüber hinaus lassen sich LLMs flexibel anpassen, etwa durch Feintuning, Custom Prompts oder die Integration individueller Datensätze. Unternehmen erhalten damit Werkzeuge, die exakt auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind.

Trotz aller Möglichkeiten sind LLMs kein Selbstläufer. Eine der größten Herausforderungen sind Halluzinationen: LLMs können Inhalte erfinden, die zwar sprachlich korrekt, aber faktisch falsch sind. Deshalb ist eine menschliche Kontrolle der generierten Ergebnisse essenziell, besonders bei sensiblen Themen oder rechtlich relevanten Inhalten.

Ein weiterer kritischer Punkt betrifft den Datenschutz. Werden sensible Informationen verarbeitet oder gespeichert, müssen DSGVO-Vorgaben und andere gesetzliche Anforderungen strikt eingehalten werden. Gerade bei extern gehosteten Systemen sollte genau geprüft werden, wo und wie die Daten verarbeitet werden.

Nicht zuletzt erfordern LLMs ein grundlegendes Verständnis ihrer Funktionsweise. Wer das Potenzial voll ausschöpfen möchte, sollte Zeit und Ressourcen in Strategie, Testing und Weiterentwicklung investieren.

Hier setzen wir bei seowerk an: Wir unterstützen Unternehmen dabei, LLMs sinnvoll, sicher und effizient einzusetzen, durch individuelle Beratung, durch die Entwicklung von RAG-Systemen, durch LLM-optimierte Inhalte, oder durch maßgeschneiderte KI-Workshops. Unsere Expertise hilft Ihnen dabei, Herausforderungen realistisch einzuschätzen und gezielt anzugehen, passende Lösungen zu identifizieren und das volle Potenzial von LLMs nutzbar zu machen.

Large Language Models richtig nutzen

LLMs sind mehr als ein Trend: Sie sind Werkzeuge, die Prozesse, Kommunikation und Inhalte in Unternehmen grundlegend verändern. Damit das gelingt, braucht es mehr als nur Zugang zu einem Modell wie ChatGPT oder Gemini. Entscheidend ist die Frage: Wie kann ein LLM konkret für mein Unternehmen arbeiten und welche Strukturen brauche ich dafür?

Wir begleiten Unternehmen genau bei dieser Frage. Als KI-Agentur mit Spezialisierung auf KI-Sprachmodelle und -Lösungen unterstützen wir dabei, die Potenziale von LLMs in konkrete Anwendungen zu übersetzen. Unsere Stärke liegt darin, AI-Technologie mit konkreten Business-Zielen zu verbinden. Wir machen LLMs für Marketingteams, IT-Abteilungen oder Geschäftsführungen verständlich und nutzbar.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie ein LLM in Ihrem Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann, stehen wir Ihnen gerne zur Seite. Wir beraten, entwickeln und begleiten, mit Fokus auf Lösungen, die langfristig funktionieren. Außerdem helfen wir Ihnen auch mit anderen Online-Marketing Leistungen weiter.

Interne Links

• SEO Agentur: https://www.seowerk.de/seo-agentur/
• KI-Agentur: https://www.seowerk.de/ki-agentur/
• Google AI Overviews: https://www.seowerk.de/news/google-aio/
• Large Language Model Optimization: Zukunft der Suche?: https://www.seowerk.de/news/llmo/
• RAG-System: Wie Retrieval Augmented Generation Ihr Unternehmen mit erweiterter KI / AI unterstützt: https://www.seowerk.de/news/rag-system-wie-retrieval-augmented-generation-ihr-unternehmen-mit-erweiterter-ki-ai-unterstuetzt/
• Andere Leistungen: https://www.seowerk.de/leistungen/