Large Language Models (LLM)
Large Language Models (LLM)
Large Language Models (LLMs) haben neu definiert, was mit KI möglich ist. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und zeigen beeindruckende Fähigkeiten in natürlichem Sprachverständnis, logischem Denken, Übersetzung, Zusammenfassung und sogar beim Programmieren. Durch ihre schnelle Entwicklung – angetrieben von Forschung und kommerziellen Durchbrüchen – sind sie heute in fast jeder Branche als leistungsstarke Tools verfügbar.
LLMs sind längst nicht mehr nur Experimente – sie sind ein fester Bestandteil moderner Business-Prozesse. Ob für besseren Customer Support, automatisierte Dokumentation, Conversational Interfaces oder als Unterstützung bei Entscheidungen: LLMs lassen sich anpassen, deployen und integrieren, um echte Probleme im großen Maßstab zu lösen.
Diese Seite gibt einen grundlegenden Überblick über LLMs und ihre zentrale Rolle in der KI-Landschaft. Von hier aus gehen wir tiefer in Themen wie Function Calling, Agents, MCP (Model Context Protocol), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die wichtigsten Plattformen, die diese Technologien möglich machen – von OpenAI über AWS Bedrock und Google bis hin zu Open-Source- und lokalen Modellen.
Highlights
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LLMs können lesen, schreiben, zusammenfassen, übersetzen und sogar „mitdenken“ – und machen Sprache zu einer starken Schnittstelle zwischen Menschen und Maschinen.
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Schnell wachsendes Ökosystem
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Von Cloud-APIs wie OpenAI und Anthropic bis zu privaten, lokalen Modellen: LLMs gibt es in Varianten, die zu unterschiedlichen Business-Anforderungen und Compliance-Standards passen.
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LLMs sind der Kern für komplexere Systeme wie Agents, RAG-Pipelines und KI, die Tools nutzt – und ermöglichen fortgeschrittene Use Cases mit menschlicher Kontrolle.
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Ob Support automatisieren, Dokumente verarbeiten oder interne Tools antreiben: Mit der richtigen Umsetzungsstrategie können LLMs echten ROI liefern.
