Large Language Model

Ein großes Sprachmodell steckt hinter Chatbots wie ChatGPT. Es hat aus enormen Textmengen gelernt, welche Wörter üblicherweise aufeinanderfolgen. Bei einer Frage berechnet es Stück für Stück ein nächstes Textstück anhand berechneter Wahrscheinlichkeiten, bis eine Antwort dasteht. Das ist verwandt mit der Wortvorschlagszeile über der Handytastatur, nur sehr viel umfangreicher.

Das Modell prüft dabei nicht, ob eine Aussage stimmt. Es erzeugt, was sprachlich gut passt. Oft deckt sich das mit der Wirklichkeit, manchmal nicht. Für alles mit Folgen – Zahlen, Namen, Rechtliches, medizinische Angaben – gilt die Antwort als Entwurf und braucht eine unabhängige Quelle.

Ein Sprachmodell fasst einen langen Bericht in fünf Sätzen zusammen. Du liest die fünf Sätze gegen das Original und korrigierst zwei Ungenauigkeiten.

• Versteht ein Sprachmodell, was es schreibt?

  Nein. Es berechnet, welches Textstück als Nächstes wahrscheinlich ist. Dass die Antworten oft sinnvoll wirken, liegt an den Mustern in den Trainingsdaten, nicht an einem Verständnis des Inhalts.

• Warum erfinden Sprachmodelle manchmal Fakten?

  Das Modell erzeugt sprachlich Passendes, nicht geprüfte Wahrheit. Fehlt eine Information, füllt es die Lücke mit etwas Plausiblem. Dieses Verhalten heißt Halluzination und lässt sich verringern, aber nicht abstellen.

• Worin unterscheidet sich ein LLM von einer Suchmaschine?

  Eine Suchmaschine verweist auf vorhandene Quellen. Ein Sprachmodell formuliert eine eigene Antwort und nennt Quellen nur, wenn das Produkt sie gezielt beisteuert. Ohne diese Beisteuerung sind genannte Belege oft nicht überprüfbar.

• Was sagen Fachleute zu den Fähigkeiten heutiger Sprachmodelle?

  Der International AI Safety Report von 2025, koordiniert von Yoshua Bengio, hält fest, dass die Fähigkeiten schnell wachsen, verlässliches Schlussfolgern und Faktentreue aber weiterhin ungelöste Schwächen sind.