Ein Large Language Model (LLM) ist ein komplexes maschinelles Lernmodell, das darauf trainiert ist, menschenähnliche Texte zu generieren, zu verstehen und zu bearbeiten. Diese Modelle verwenden tiefe neuronale Netzwerke, insbesondere Transformer-Architekturen, um riesige Mengen an Textdaten zu verarbeiten und darauf aufbauend Sprachmuster zu erlernen.
LLMs können verschiedene Sprachaufgaben bewältigen, darunter Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Sentimentanalyse, Frage-Antwort-Systeme und mehr. Sie sind in der Lage, natürliche Sprache in einem breiten Kontext zu verstehen und zu produzieren, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich macht, von Chatbots über automatisierte Texterstellung bis hin zu Unterstützung bei der Informationssuche.
Beispiele für LLMs sind Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google und T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) von Google. Diese Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert und können dann für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden, um optimale Leistung zu erzielen.