Was ist eigentlich … LLM?
Die Abkürzung LLM ist die Kurzform für Large Language Model („großes Sprachmodell“). Es handelt sich um eine künstliche Intelligenz, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen kann. Dies geschieht unter Verwendung von Deep-Learning-Technik. Das Training mit riesigen Datensätzen aus dem Internet versetzt die verwendeten Algorithmen in die Lage, komplexe Muster in Texten zu erkennen. Dabei berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Wort in einem Text auf das nächste folgt. Auf diese Weise lernt das LLM Grammatik und Zusammenhänge zu „verstehen“. Allerdings hat ein LLM kein echtes Verständnis und ist auch nicht in der Lage, eigenständig zu denken. Es ist nur in der Lage, Muster aus seinen Trainingsdaten zu reproduzieren.
LLMs sind eine wichtige Komponente der generativen KI. Hierbei handelt es sich um KI-Modelle, die natürliche Sprache bearbeiten und neue Inhalte in Form von Texten, Bildern, Audio- und Videodateien sowie sogar Softwarecode nach den Anweisungen des Benutzers generieren können. LLMs beantworten Fragen und sind in der Lage, Texte zu suchen, zu übersetzen und zusammenzufassen. Zudem haben sie die Fähigkeit, Daten zu analysieren und Trends zu erkennen.
„Ein LLM hat kein echtes Verständnis.“
Ein bekanntes LLM ist GPT von OpenAI. GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“. „Generativ“ bedeutet, dass das Modell fähig ist, einen komplett neuen Text basierend auf dem Erlernten zu erstellen. Der Begriff Pre-trained bezieht sich darauf, dass die KI mit umfangreichen Datensätzen vortrainiert und dann an bestimmte Aufgaben angepasst wurde. Ein Transformer ist eine Netzwerkarchitektur für maschinelles Lernen. Er stellt sicher, dass alle Wörter gleichzeitig und nicht nacheinander verarbeitet werden. Darüber hinaus verfügt der Transformer über eine Attention-Funktion. Sie erkennt, in welchem Ausmaß Wörter in einem Text miteinander zusammenhängen.
Um gute Ergebnisse zu erhalten, ist es wichtig, die Frage oder Anweisung an das Sprachmodell – den sogenannten Prompt – sorgfältig zu formulieren. Der Nutzer sollte sich jedoch nicht völlig auf die Antworten verlassen. Denn die KI könnte zu „Halluzinationen“ neigen, indem sie Informationen frei erfindet und diese in derart überzeugender Weise vertritt, als ob sie der Wahrheit entsprächen.
LLMs sind in der Medizin schon in zahlreichen unterschiedlichen Bereichen im Einsatz. Sie können zum Beispiel Arztbriefe und Entlassberichte erstellen oder das Transkript eines Arzt-Patienten-Gesprächs zusammenfassen. Darüber hinaus können sie Symptome analysieren, Patientenakten und medizinische Wissensdatendanken durchforsten und eine Diagnose vorschlagen oder auf eine seltene Krankheit hinweisen. Multimodale LLMs können auch medizinische Bilder analysieren.
Der Artikel erschien erstmals am 18. Dezember 2025 im x.press 26.1.
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