LLM (Large Language Model)

Was ist ein LLM?

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Textdaten trainiert wurde. Es kann natuerliche Sprache verstehen, generieren und transformieren. Bekannte Beispiele sind Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) und Gemini (Google).

Wie funktioniert es?

LLMs basieren auf der Transformer-Architektur. Sie lernen statistische Muster in Texten und koennen so:

• Texte vervollstaendigen und generieren
• Fragen beantworten
• Code schreiben und erklaeren
• Texte zusammenfassen und uebersetzen

Wichtige Konzepte

• Parameter: Die "Gehirnzellen" des Modells. Mehr Parameter = mehr Kapazitaet (z.B. 175 Milliarden bei GPT-3)
• Context Window: Wie viel Text das Modell gleichzeitig verarbeiten kann (z.B. 200K Tokens bei Claude)
• Temperature: Steuert die Kreativitaet der Ausgabe (0 = deterministisch, 1 = kreativ)

Code-Beispiel

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Erklaere mir was ein LLM ist."}
    ]
)
print(message.content[0].text)

Wann nutzt man LLMs?

• Textgenerierung: Blog-Artikel, Emails, Dokumentation
• Code-Assistenz: Autocompletion, Code Review, Debugging
• Analyse: Zusammenfassungen, Sentiment-Analyse, Klassifikation
• Konversation: Chatbots, Kundenservice, Tutoring