Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model ist ein generatives Modell, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde, um Sprache vorherzusagen und zu erzeugen.
Im Detail
Ein LLM hat keine Live-Sicht auf das Web. Es kennt, was in seinen Trainingsdaten steckte, plus alles, was ihm zum Zeitpunkt der Anfrage zusätzlich geliefert wird – Suchergebnisse, ein eingefügtes Dokument, eine abgerufene Seite.
Deshalb ist Retrieval entscheidend: Bei allem Aktuellen oder Spezifischen ist das Modell nur so gut wie die Quellen, die es abrufen und lesen kann.
Beispiel
Ein Chat-Assistent, der eine Frage zu einer Produktseite beantwortet, liest meist eine gerade abgerufene Version dieser Seite, statt sie sich zu "merken".
Warum das zählt
Inhalte, die blockiert, JavaScript-abhängig oder vage sind, lassen sich schwer abrufen und zitieren – unabhängig von ihrer Qualität.
Häufige Fehler
- Für das "Gedächtnis" eines Modells optimieren statt für Auffindbarkeit.
- Annehmen, ein Modell könne Seiten sehen, auf die es keinen Zugriff hat.
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Verwandte Begriffe
- Generative AI
Generative AI ist ein Modell, das neue Inhalte erzeugt – Text, Bilder, Code oder Audio – statt nur vorhandene Daten zu klassifizieren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG bezeichnet das Muster, zunächst relevante Dokumente abzurufen und dann ein Sprachmodell die Antwort damit formulieren zu lassen.
- AI Search
AI Search ist jede Sucherfahrung, bei der ein generatives Modell die Anfrage direkt beantwortet, statt nur Links aufzulisten.
- Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Praxis, Anweisungen so zu formulieren, dass sie zuverlässige, brauchbare Ausgaben eines generativen Modells liefern.
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