KI & Automation

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM, großes Sprachmodell) ist ein KI-Modell, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und darauf ausgelegt ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es sagt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten das jeweils nächste Textstück voraus und kann so Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, übersetzen oder Inhalte generieren. LLMs bilden die technische Grundlage vieler generativer KI-Anwendungen, von Chatbots bis zu KI-Agenten.

Der Begriff Large Language Model verweist auf zwei Merkmale: Die Modelle sind groß, gemessen an der Zahl ihrer Parameter und der Menge an Trainingsdaten, und sie arbeiten mit Sprache. Bekannte Beispiele sind die Modelle hinter Assistenzsystemen wie ChatGPT oder Claude. LLMs lernen keine festen Regeln, sondern statistische Muster der Sprache, weshalb sie flexibel auf sehr unterschiedliche Aufgaben reagieren können.

Merkmal	Large Language Model	Regelbasiertes System
Grundlage	Statistische Muster aus großen Textmengen	Fest programmierte Regeln und Entscheidungsbäume
Stärke	Flexibel bei Sprache, Kontext und offenen Aufgaben	Präzise und nachvollziehbar bei klaren Regeln
Wissen	Allgemeines Wissen aus dem Training, Stichtag begrenzt	Nur das, was explizit hinterlegt wurde
Schwäche	Kann plausibel klingende, aber falsche Aussagen erzeugen	Unflexibel bei unerwarteten Eingaben
Aktualität	Braucht Anbindung (z. B. RAG) für aktuelle Firmendaten	Aktuell nur bei manueller Pflege der Regeln

Stand: Juli 2026. Gegenüberstellung von LLM und klassisch regelbasiertem System.

Vom Prompt zur Ausgabe: so arbeitet ein LLM

Ein LLM verarbeitet eine Eingabe und erzeugt daraus Text, indem es das jeweils wahrscheinlichste nächste Textstück vorhersagt. Die Darstellung ist vereinfacht.

Wie funktioniert ein Large Language Model?

Ein LLM wird in zwei Phasen nutzbar. Im Training verarbeitet das Modell sehr große Textmengen und lernt dabei statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Textbausteinen. Es speichert keine Sätze, sondern Muster. In der Anwendung erhält das Modell eine Eingabe und sagt Stück für Stück den jeweils wahrscheinlichsten nächsten Textbaustein voraus, bis eine vollständige Antwort entsteht.

Wie gut ein Ergebnis ausfällt, hängt stark von der Eingabe ab. Das gezielte Formulieren von Anweisungen ist ein eigenes Feld, das Prompt Engineering genannt wird. Wichtig ist: Ein LLM versteht Sprache nicht wie ein Mensch, es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Daher kann es Aussagen erzeugen, die sprachlich überzeugen, inhaltlich aber nicht stimmen.

Einordnung

Der Reflex, ein LLM einfach an die eigenen Systeme anzuschließen, führt selten zu guten Ergebnissen. Ein Modell kennt zunächst nur allgemeines Wissen aus dem Training, nicht Ihre Produkte, Preise oder Prozesse. Erst wenn ein LLM über eine saubere Wissensanbindung an unternehmenseigene Daten gekoppelt wird, entstehen belastbare Antworten. Sonst klingt das Ergebnis plausibel, ist im Detail aber oft falsch.

Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH

Wie hängen LLM und generative KI zusammen?

Ein Large Language Model ist eine bestimmte Ausprägung von generativer KI. Generative KI ist der Oberbegriff für Systeme, die neue Inhalte erzeugen, ob Text, Bild, Code oder Audio. Das LLM ist der Baustein, der auf Sprache spezialisiert ist. Wenn ein Chatbot Texte formuliert oder ein Assistent Fragen beantwortet, steckt in aller Regel ein LLM dahinter.

Für den Unternehmenseinsatz reicht das reine Modell selten aus. Ein LLM kennt aus dem Training kein aktuelles internes Wissen. Über RAG (Retrieval-Augmented Generation) lässt sich das Modell mit unternehmenseigenen Dokumenten und Daten verbinden, sodass Antworten auf geprüfte Quellen zurückgehen. So wird aus einem allgemeinen Sprachmodell ein belastbarer Baustein für konkrete Anwendungen.

Wofür werden LLMs im Mittelstand eingesetzt?

Im Mittelstand kommen LLMs vor allem dort zum Einsatz, wo Sprache und Wissen im Spiel sind. Typische Anwendungen:

Kundenservice und interne Assistenzsysteme, die Anfragen auf Basis eigener Inhalte beantworten.
Erstellung und Überarbeitung von Texten, etwa Produktbeschreibungen oder Zusammenfassungen.
Strukturierung und Anreicherung von Produkt- und Stammdaten im Zusammenspiel mit dem PIM.
Baustein in KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und Werkzeuge nutzen.

Entscheidend für den Nutzen ist weniger das Modell selbst als die Datengrundlage und die Anbindung. Genau daran arbeitet onacy im Bereich KI-Automation: LLM-Anwendungen so aufsetzen, dass sie an saubere, unternehmenseigene Daten gekoppelt sind und nachvollziehbare Ergebnisse liefern.

Häufige Fragen zu Large Language Models

Was ist ein Large Language Model einfach erklärt?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache verstehen und erzeugen kann. Es sagt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten das jeweils nächste Textstück voraus und kann so Fragen beantworten, Texte zusammenfassen oder Inhalte generieren. LLMs bilden die Grundlage vieler generativer KI-Anwendungen wie Chatbots und Assistenzsysteme.

Was ist der Unterschied zwischen LLM und generativer KI?

Generative KI ist der Oberbegriff für Systeme, die neue Inhalte erzeugen, ob Text, Bild, Code oder Audio. Ein Large Language Model ist die auf Sprache spezialisierte Ausprägung davon. Wenn ein Chatbot Texte formuliert oder ein Assistent Fragen beantwortet, steckt meist ein LLM dahinter. Jedes LLM ist also generative KI, aber nicht jede generative KI ist ein Sprachmodell.

Warum liefert ein LLM manchmal falsche Antworten?

Ein LLM versteht Sprache nicht wie ein Mensch, es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten und sagt das nächste Textstück voraus. Dabei kann es Aussagen erzeugen, die plausibel klingen, im Detail aber falsch sind. Zudem kennt es nur allgemeines Wissen aus dem Training, nicht Ihre aktuellen Firmendaten. Eine Anbindung über RAG an geprüfte Quellen reduziert dieses Risiko deutlich und macht Antworten belastbarer.

LLM-Anwendungen, die an Ihre Daten gekoppelt sind

Ein Sprachmodell wird erst mit sauberer Datenanbindung wirklich nützlich. Im Erstgespräch klären wir, welche Anwendungsfälle sich in Ihrem Unternehmen lohnen und wie sich ein LLM verlässlich an Ihre Produkt- und Wissensdaten anbinden lässt.

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