Was ist ein Large Language Model?
Kurzdefinition
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das natürliche Sprache auf Basis sehr großer Textmengen statistisch verarbeitet, Bedeutungszusammenhänge erkennt und neue Texte, Antworten oder Strukturen generieren kann.
Einordnung in Prozessautomatisierung und KI
Large Language Models sind ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und gehören zur Klasse der generativen Modelle. Sie basieren auf neuronalen Netzen und werden mit großen Datenmengen trainiert, um sprachliche Muster, Kontexte und Bedeutungszusammenhänge zu modellieren.
Im Unterschied zu regelbasierten Systemen arbeiten Large Language Models probabilistisch. Sie berechnen Wahrscheinlichkeiten für Wort- und Tokenfolgen und erzeugen daraus Texte oder Strukturen, ohne auf feste Entscheidungsregeln zurückzugreifen.
In der Prozessautomatisierung werden Large Language Models als kognitive Komponente, um deterministische RPA zu intelligenter Prozessautomatisierung weiterzuentwickeln. Sie übernehmen Aufgaben, die sprachliches Verständnis, Kontextbewertung, Entscheidungen, flexible Textverarbeitung erfordern. Außerdem ermöglichen sie das Bauen von KI-Agenten.
Hier findest du eine Übersicht über die wichtigesten LLMs.
Ziele und Nutzen in der Praxis
Ein zentrales Ziel von Large Language Models ist die Verarbeitung natürlicher Sprache. Texte können analysiert, interpretiert, zusammengefasst, verbessert oder neu erzeugt werden.
Ein weiterer Aspekt ist die breite Einsetzbarkeit. Large Language Models lassen sich für unterschiedliche sprachbasierte Aufgaben nutzen, ohne für jeden Anwendungsfall separat trainiert zu werden.
Darüber hinaus ermöglichen Large Language Models die Skalierung wissensintensiver Tätigkeiten. Aufgaben wie Recherche, Textentwurf oder Dokumentation können automatisiert vorbereitet oder unterstützt werden.
Dabei ist eine sachliche Einordnung erforderlich. Ein Large Language Model liefert statistisch wahrscheinliche Ausgaben, keine überprüften Wahrheiten. Die fachliche Bewertung der Ergebnisse verbleibt bei Menschen (Human-in-the-Loop) oder nachgelagerten Systemen.
Typische Anwendungsbereiche in Unternehmen
Textanalyse und -verarbeitung
Large Language Models analysieren Freitexte, erkennen Themen, extrahieren Informationen oder klassifizieren Inhalte.
Inhaltsgenerierung
Large Language Models erzeugen Texte für Berichte, Zusammenfassungen, E-Mails oder interne Dokumentationen. Die strukturierte Nutzung erfolgt häufig im Rahmen automatisierter Berichterstattung.
Dialogsysteme und Assistenzfunktionen
Chat– und Assistenzsysteme nutzen Large Language Models zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Erzeugung kontextbezogener Antworten.
Unterstützung automatisierter Prozesse
In automatisierten Workflows liefern Large Language Models Textbausteine, Bewertungen oder Entscheidungsgrundlagen, die in weitere Prozessschritte einfließen.
Abgrenzung zu verwandten Begriffen
| Begriff | Abgrenzung |
|---|---|
| Künstliche Intelligenz | Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für lernende und regelbasierte intelligente Systeme. |
| Maschinelles Lernen | Maschinelles Lernen beschreibt Lernverfahren, nicht spezifische Modellklassen. |
| Chatbot | Chatbots sind Anwendungen, die mittlerweile häufig auf Large Language Models aufbauen. |
| ChatGPT | ChatGPT ist ein Beispiel für ein Large Language Model. |
Bedeutung im Kontext moderner Automatisierungssysteme
Large Language Models übernehmen in modernen Systemarchitekturen die Rolle einer semantischen Verarbeitungseinheit. Sie übersetzen natürliche Sprache in strukturierte Informationen oder verarbeitbare Ergebnisse.
Die Integration erfolgt in der Regel über APIs, die in Automatisierungs- oder Integrationsplattformen eingebunden werden. Dadurch lassen sich Large Language Models flexibel in bestehende Prozesse integrieren.
Ein typisches Einsatzszenario ist die Kombination von Prozesslogik und Sprachverarbeitung innerhalb automatisierter Abläufe, bei denen Large Language Models als unterstützende Komponente fungieren.
Einordnung im digitalen Unternehmens- und IT-Umfeld
Large Language Models beeinflussen den Umgang mit Wissen, Dokumentation und Kommunikation in Unternehmen. Sie wirken sich auf Rollenbilder und Arbeitsweisen in wissensintensiven Bereichen aus.
Der produktive Einsatz erfordert klare Rahmenbedingungen für Datenzugriff, Qualitätssicherung und Verantwortung. Ohne diese Vorgaben entstehen schwer kontrollierbare Ergebnisse.
Im Zusammenspiel mit bestehenden Systemen werden Large Language Models häufig als Bestandteil umfassender KI- und Automatisierungsarchitekturen eingesetzt.
FAQ
Ist ein Large Language Model gleichzusetzen mit Künstlicher Intelligenz?
Nein. Ein Large Language Model ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und auf Sprachverarbeitung spezialisiert.
Sind Large Language Models deterministisch?
Nein. Large Language Models erzeugen Ausgaben probabilistisch und können bei identischer Eingabe unterschiedliche Ergebnisse liefern.
Benötigen Large Language Models eigenes Training im Unternehmen?
Nicht zwingend. Viele Large Language Models werden vortrainiert genutzt und durch Kontextinformationen ergänzt.
Können Large Language Models eigenständig Entscheidungen treffen?
Large Language Models liefern Entscheidungsgrundlagen oder Vorschläge. Die fachliche Verantwortung verbleibt bei Menschen oder nachgelagerten Systemen.
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