Große Sprachmodelle (LLMs) sind heute ein unverzichtbarer Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Sie verstehen Texte, kreieren eigenständig neue Formulierungen und bewältigen selbst komplexe Aufgaben – und das in zahlreichen Sprachen, darunter auch Deutsch. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die aktuellen Top-Modelle, und beleuchten ihre innovativen Funktionen sowie den tiefgreifenden Einfluss, den sie auf unseren Umgang mit Texten und Daten haben.
Ein großes Sprachmodell ist ein KI-Modell, das aus Millionen Texten gelernt hat, wie Menschen sprechen und schreiben. Es kann Sprache verstehen und selbst neue, natürliche Texte verfassen. Kurz gesagt: Es ist wie ein digitaler Autor, der auf einen riesigen Wissensschatz zurückgreift, um in vielen Situationen die richtigen Worte zu finden.
Für viele Anwender in Deutschland, Österreich oder der Schweiz ist es wichtig, dass ein Sprachmodell auch in deutscher Sprache überzeugt. Die neuesten Modelle sind mittlerweile so gut, dass sie nahezu muttersprachlich schreiben können. Hier ein kurzer Überblick über die Basisversionen – also solche, die ohne Denkfähigkeit ("Chain of Thought") arbeiten.
Alle Modelle liefern in der Regel sehr gute deutsche Texte. Während GPT‑4o und Claude 3.5 Sonnet die Textqualität für deutsche Texte anführen, bietet Google Gemini 2.0 mit seinem enormen Kontextfenster (bis zu 2 Millionen Tokens) den Vorteil, sehr lange Texte – wie ganze Bücher – zu verarbeiten. Der Wissensstand der Modelle liegt dabei in etwa auf demselben Niveau. Aktuellere Informationen können zusätzlich durch Browserzugriff des Modells genutzt werden. Dieser ist bei GPT-4o und Gemini 2.0 automatisch über das offizielle Chat-Interface integriert.
Die aktuellen state-of-the-art Modelle wie GPT‑01 (o1), Google Gemini 2.0 Flash Thinking und DeepSeek R1 bauen genau auf diesen Basismodellen auf. Was sie von ihren Vorgängern unterscheidet, ist nicht ein völlig neues Fundament, sondern der zusätzliche Trainingsschritt, der es ihnen ermöglicht, „zu denken“:
Durch gezieltes Training – etwa mittels Supervised Fine-Tuning (SFT) und Reinforcement Learning – lernen diese Modelle, komplexe Aufgaben in mehreren Schritten zu bearbeiten. Dabei wird das ursprüngliche Wissen des Basismodells um einen expliziten Denkprozess ergänzt. Statt lediglich auswendig gelerntes Wissen abzurufen, können sie nun ihre Lösungswege in Form einer „Denkkette“ nachvollziehbar darstellen.
Sie zerlegen komplexe Aufgaben in logische Einzelschritte, was zu deutlich besseren Ergebnissen führt, als wenn sie versuchen würden, in einem einzigen Sprung eine Antwort zu generieren.
DeepSeek R1 – das erste Open-Source-Modell, das State-of-the-Art-Leistungen liefert – hat in der KI-Welt für Furore gesorgt. Es kann komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Denkschritte zerlegen – ein Ansatz, der bisher vor allem OpenAI vorbehalten war; zudem überzeugt R1 durch eine beeindruckend effiziente Trainingsmethode, bei der es trotz des Einsatzes weniger leistungsfähiger Hardware Leistungen erzielt, die den teureren Konkurrenzmodellen in nichts nachstehen, und somit einen wegweisenden Beweis liefert, dass modernste KI-Leistungen auch mit geringeren Ressourcen möglich sind. Bei dem Mutterkonzern DeepSeek handelt es sich um ein chinisisches Start-Up.
Moderne Sprachmodelle können weit mehr als nur Texte schreiben. Sie sind oft multimodal – das heißt, sie können verschiedene Arten von Daten verarbeiten:
Mit großer Macht kommt auch große Verantwortung. Die Entwickler großer Sprachmodelle haben deshalb umfangreiche Sicherheitsmechanismen eingebaut:
Große Sprachmodelle sind mehr als nur reine Textgeneratoren. Sie verstehen, "denken" und können sogar mehrere Arten von Informationen verarbeiten – sei es Text, Bild oder Audio. Für den deutschsprachigen Raum bedeuten sie, dass Sie in Zukunft auf besonders natürliche, präzise und vielseitige KI-Anwendungen zählen können. Ob als kostenlos zugänglicher Chatbot oder als leistungsstarke API für Unternehmen – diese Modelle eröffnen völlig neue Möglichkeiten.
Bleiben Sie neugierig und beobachten Sie, wie sich diese Technologie weiterentwickelt. Denn eines ist sicher: Die Zukunft der Sprachmodelle ist aufregend, vielfältig und wird unseren Alltag nachhaltig verändern.
