Glossar

Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model ist ein KI-System, das aus sehr großen Textmengen gelernt hat und daraus passende Texte, Antworten und Zusammenfassungen erzeugen kann.

Ein Large Language Model, kurz LLM, ist die technische Grundlage moderner KI-Textprogramme. Es handelt sich um ein lernendes System, das mit enormen Mengen an Texten trainiert wurde und daraus ein Gefühl dafür entwickelt hat, wie Sprache funktioniert. Bekannte Beispiele sind die Modelle hinter ChatGPT, aber auch Konkurrenten anderer Anbieter arbeiten nach demselben Prinzip.

Für den betrieblichen Einsatz ist zu unterscheiden, wo das Modell läuft. Bei einem Onlinedienst verlassen die eingegebenen Texte den Betrieb, weshalb vor der Nutzung Serverstandort, Auftragsverarbeitung und die Frage zu klären sind, ob Eingaben zur Weiterentwicklung des Modells verwendet werden. Für Kalkulationen, Personalunterlagen und Kundendaten ist das eine Voraussetzung, keine Formalie.

Ebenso wichtig ist das Verständnis, dass ein Modell keinen Zugriff auf betriebliche Daten hat, solange man sie ihm nicht gibt. Es kennt weder Preise noch Verträge noch die Historie einer Baustelle. Antworten, die dennoch konkret klingen, beruhen auf Mustern aus Trainingstexten. Wer eigene Unterlagen einbeziehen will, braucht dafür ein Verfahren, das gezielt darin nachschlägt.

Wie ein Sprachmodell arbeitet

Ein LLM zerlegt Texte in kleine Bausteine, sogenannte Token, und berechnet bei jeder Eingabe, welcher Baustein als Nächstes am wahrscheinlichsten folgt. Aus dieser Wahrscheinlichkeitsrechnung entstehen ganze Sätze. Das Modell versteht den Inhalt nicht im menschlichen Sinn, sondern erkennt Muster, die es aus den Trainingsdaten gelernt hat. Diese Trainingsmethode gehört zum Machine Learning, dem maschinellen Lernen.

Weil das System auf Wahrscheinlichkeiten beruht, kann es selbstbewusst Falsches behaupten. Solche Fehler nennt man Halluzination. Ein LLM ist deshalb ein starker Assistent, aber keine verlässliche Faktenquelle.

Was das fürs Handwerk bedeutet

Für einen Handwerksbetrieb ist das Sprachmodell der unsichtbare Motor hinter den praktischen Anwendungen. Wenn Sie ein Angebot formulieren, eine E-Mail entwerfen oder einen Baustellenbericht aus Stichworten erzeugen lassen, arbeitet im Hintergrund ein LLM. Sie müssen die Technik nicht verstehen, um sie zu nutzen, ähnlich wie Sie auch einen Akkuschrauber bedienen, ohne den Motor zu kennen.

Entscheidend für die Praxis ist die Einordnung: Ein LLM beschleunigt Schreib- und Denkarbeit, ersetzt aber nicht Ihr Fachwissen. Eine Materialliste, die die KI vorschlägt, prüfen Sie wie die eines Lehrlings gegen. So nutzen Sie die Geschwindigkeit, ohne sich auf wackelige Angaben zu verlassen.

Praktisch bewährt sich eine einfache Regel für den Betrieb: Ergebnisse eines Sprachmodells werden wie ein Entwurf behandelt, nicht wie ein Ergebnis. Vor der Weitergabe an Kunden, Auftraggeber oder Behörden liest eine fachkundige Person den Text gegen. Damit bleibt der Zeitgewinn erhalten, ohne dass fehlerhafte Angaben den Betrieb verlassen.

Einen Überblick über sinnvolle Werkzeuge gibt unser Ratgeber KI-Tools für das Handwerk. Welche Modelle und Anwendungen für Ihren Betrieb passen, klären wir in einer KI-Beratung für das Handwerk.

FAQ

Häufige Fragen zu Large Language Model (LLM)

Welche Daten darf ich in ein Sprachmodell eingeben?
Das hängt vom geprüften Dienst und der vereinbarten Nutzung ab. Ohne Auftragsverarbeitungsvertrag und geklärten Verarbeitungsort gehören Kundendaten, Personalunterlagen, Kalkulationen und Vertragsentwürfe nicht hinein. Praktikabel ist eine kurze betriebsinterne Liste, was eingegeben werden darf und was nicht, gut sichtbar am Arbeitsplatz. So entsteht eine Regel, die im Alltag auch eingehalten wird.
Wie erkenne ich, ob eine Antwort brauchbar ist?
Prüfen Sie überall dort nach, wo eine Zahl, eine Norm, ein Preis oder ein Name genannt wird. Diese Stellen sind die typischen Schwachpunkte. Formulierungen, Gliederungen und Zusammenfassungen des von Ihnen gelieferten Textes sind dagegen meist zuverlässig. Sinnvoll ist, um die Quelle zu bitten und diese selbst zu öffnen, statt der Angabe zu vertrauen.
Muss ich für den Betrieb ein eigenes Modell trainieren?
In aller Regel nicht. Für betriebliche Aufgaben genügt es, einem allgemeinen Modell die nötigen Unterlagen zur jeweiligen Frage mitzugeben oder ein Verfahren einzusetzen, das im eigenen Dokumentenbestand nachschlägt. Eigenes Training ist aufwendig, teuer und verlangt Datenmengen, über die ein Handwerksbetrieb nicht verfügt.
Wie führe ich das im Betrieb ein, ohne alle zu überfordern?
Beginnen Sie mit einer Aufgabe, die täglich anfällt und deren Ergebnis leicht zu prüfen ist, etwa Entwürfe für wiederkehrende Schreiben. Zeigen Sie den Ablauf einmal gemeinsam, legen Sie die Regel für den Umgang mit Daten fest und sammeln Sie bewährte Formulierungen an einer Stelle. Weitere Anwendungen ergeben sich dann meist von selbst.

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