LLM (Large Language Model)
Sehr großes neuronales Sprachmodell, das natürliche Sprache versteht und erzeugt und damit Aufgaben wie Texten, Klassifikation oder Code Generierung übernimmt.
Auch bekannt als: Large Language Model, Sprachmodell, Foundation Model
Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein sehr großes neuronales Sprachmodell, das natürliche Sprache versteht und erzeugt. Es wird auf riesigen Textmengen vortrainiert und anschließend mit Methoden wie Instruction Tuning und Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback verfeinert. Bekannte Beispiele sind Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, Mistral und Meta.
Funktionsweise im Kern
Ein LLM zerlegt Eingabe Text in kleine Einheiten, sogenannte Tokens, und sagt anhand des Kontexts den nächsten Token voraus. Aus dieser Vorhersage entsteht Schritt für Schritt eine Antwort. Faktenwissen, Sprachgefühl und Aufgabenkompetenz sind ein Nebenergebnis dieses Trainings, kein gespeichertes Lexikon. Genau deshalb können Modelle falsch liegen, auch wenn sie überzeugend klingen.
Praxis und Grenzen
Im Alltag übernehmen LLMs Aufgaben wie Zusammenfassen, Übersetzen, Code Generieren, Beantworten von Fragen, Klassifizieren von Inhalten oder Steuern von Werkzeugen. Wichtig sind klare Eingaben, ein verifizierbarer Output, eine getrennte Quellen Prüfung und der bewusste Umgang mit personenbezogenen Daten. Halluzinationen, veraltetes Wissen und Bias sind die häufigsten Stolperer.
Bezug zu den JD Plattformen
In den JD Plattformen werden LLMs gezielt für einzelne Aufgaben eingesetzt, etwa zur Vorschlagsgenerierung bei Betreffzeilen, zur Klassifikation eingehender Anfragen oder zur Erkennung verdächtiger Versand Muster. Entscheidungen, die echte Reichweite oder Geld bewegen, bleiben in der Hand der Nutzer und werden durch das Modell nur unterstützt. So bleibt die Kontrolle bei Werbetreibenden und Listen Betreibern.