LLM (Large Language Model)

Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell mit Milliarden von Parametern, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs bilden die Grundlage für ChatGPT, Claude, Gemini und praktisch alle modernen KI-Anwendungen. Sie basieren auf der Transformer-Architektur und wurden durch Skalierung auf bisher unerreichte Fähigkeiten gebracht.

Die Frontier-Modelle im März 2026: GPT-5.2 (OpenAI, $1,75/$14 pro 1M Tokens), Claude Opus 4.6 (Anthropic, $15/$75, führend bei Code mit 80,9 % auf SWE-bench), Gemini 3.1 Pro (Google, $1,25/$5, 1M Token Kontextfenster), und LLaMA 4 Maverick (Meta, Open Source, 128 Experten MoE). Dazu kommen Reasoning-Modelle wie o3 und Deepthink, die komplexe Aufgaben schrittweise lösen.

LLMs werden durch Trainingsdaten aus dem Internet vortrainiert (Pre-Training), dann durch Instruction Tuning auf Befolgung optimiert und schließlich per RLHF an menschliche Präferenzen angepasst. Fine-Tuning und RAG ermöglichen die Anpassung an spezifische Aufgaben und Domänen.

Für Marketing-Teams sind LLMs der zentrale Produktivitätshebel: Content-Erstellung (60–80 % schneller), Datenanalyse, Strategieentwicklung, Übersetzung und Personalisierung. Der Schlüssel liegt im Prompt Engineering — die Qualität der Ergebnisse hängt direkt von der Qualität der Eingabeaufforderung ab.