Lexikon · Sprachdienstleistungen
Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das Texte erzeugt und übersetzt. Wir zeigen, was es kann und wo Übersetzungen eine Prüfung brauchen.
- Aktualisiert am
Kurz gesagt
- Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein großes Sprachmodell, das mit sehr vielen Texten trainiert wurde und daraus wahrscheinliche Formulierungen berechnet.
- LLMs schreiben, fassen zusammen und übersetzen. Sie arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit Verständnis.
- Ihre Übersetzungen lesen sich flüssig. Auslassungen, Ergänzungen und falsche Fachbegriffe fallen deshalb nur im Abgleich mit dem Original auf.
- Für veröffentlichte oder verbindliche Texte braucht das Ergebnis eine fachliche Prüfung, etwa im Post-Editing nach ISO 18587.
Was ist ein Large Language Model?
Definition
Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein großes Sprachmodell: ein KI-System, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und daraus berechnet, welche Formulierung in einem bestimmten Kontext wahrscheinlich folgt. So kann es Texte schreiben, zusammenfassen und übersetzen, ohne ihren Inhalt zu verstehen.
Auf Deutsch heißt ein LLM auch großes Sprachmodell. Es gehört zur generativen künstlichen Intelligenz, also zu Systemen, die neue Inhalte erzeugen. Die bekannten Chat-Werkzeuge sind Anwendungen, die auf solchen Modellen aufbauen.
Ein Beispiel: Sie geben einem LLM einen deutschen Absatz und die Anweisung, ihn ins Englische zu übertragen. Das Modell erzeugt Wort für Wort die Fortsetzung, die zu Anweisung und Text am besten passt. Das Ergebnis ist meist sprachlich sauber. Ob es inhaltlich dem Original entspricht, prüft das Modell dabei nicht.
So arbeitet ein LLM
Ein LLM lernt im Training Muster aus Texten und wendet sie bei jeder Anfrage neu an. Was es ausgibt, hängt stark davon ab, welche Anweisung und welchen Kontext es bekommt.
- Training Das Modell wird mit sehr großen Textmengen trainiert und lernt, wie Wörter und Sätze typischerweise zusammenhängen.
- Eingabe Anweisung und Text werden in kleine Einheiten zerlegt, sogenannte Tokens. Das Modell sieht nur, was in sein Kontextfenster passt.
- Ausgabe Schritt für Schritt wählt es die wahrscheinlichste Fortsetzung. Deshalb kann dieselbe Anfrage unterschiedliche Ergebnisse liefern.
Für Übersetzungen bedeutet das: Ein LLM eignet sich für manche Aufgaben gut und für andere nur mit Prüfung.
| Aufgabe | Eignung | Worauf zu achten ist |
|---|---|---|
| Inhalt eines fremdsprachigen Textes erfassen | Gut | Für Entscheidungen den Ausgangstext heranziehen |
| Interne Kommunikation übersetzen | Oft ausreichend | Keine vertraulichen Daten in öffentliche Werkzeuge |
| Marketingtexte und Websites | Als Vorlage | Ton, Anrede und Wirkung im Zielmarkt prüfen |
| Verträge, Anleitungen, regulierte Unterlagen | Nur mit fachlicher Prüfung | Abgleich mit dem Original, Terminologie, Zahlen |
Wann eine maschinelle Übersetzung genügt und wann nicht, zeigt der Ratgeber KI-Übersetzung mit einer Entscheidungstabelle.
Was das für Unternehmen bedeutet
LLMs machen erste Fassungen schnell verfügbar. Verantwortung für Inhalt und Daten bleibt beim Unternehmen, deshalb braucht der Einsatz klare Regeln.
Vertrauliche Texte schützen
Was Sie in ein öffentliches Werkzeug eingeben, kann je nach Anbieter und Vertrag gespeichert oder für das Training weiterer Modelle genutzt werden. Für Verträge, Personaldaten oder Entwicklungsunterlagen sollte deshalb vorher feststehen, welche Werkzeuge zulässig sind. Das ist eine Orientierung, keine Rechtsberatung.
Das Ergebnis gegen das Original prüfen
Fehler eines LLM stecken selten in Grammatik oder Rechtschreibung. Typisch ist, dass ein Satz fehlt, ergänzt wurde oder ein Fachbegriff wechselt. Erfundene Inhalte beschreibt der Eintrag Halluzination. Finden lassen sie sich nur, wenn jemand mit Fachwissen Übersetzung und Ausgangstext nebeneinanderlegt.
Vorgaben mitgeben
Ein LLM kennt Ihre Fachbegriffe und Ihre Anrede nicht. Glossare, Stilvorgaben und vorhandene Übersetzungen verbessern das Ergebnis, ersetzen aber keine Prüfung. Bei langen Dokumenten kann die Terminologie trotzdem wechseln, weil das Modell nur einen Ausschnitt im Blick hat.
Nicht zu verwechseln mit
Rund um LLMs werden mehrere Begriffe oft gleichbedeutend verwendet, obwohl sie Verschiedenes meinen.
| Begriff | Bedeutung | Verhältnis zum LLM |
|---|---|---|
| Künstliche Intelligenz | Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben mit Urteilskraft übernehmen | Ein LLM ist eine Form davon |
| Neuronale maschinelle Übersetzung | Systeme, die gezielt für Sprachpaare trainiert sind | Übersetzt meist satzweise und enger am Original, ein LLM formuliert freier |
| Chat-Werkzeug | Anwendung mit Eingabefeld für Fragen und Aufträge | Nutzt ein LLM im Hintergrund |
| Halluzination | Ausgabe mit Inhalten, die im Original nicht stehen | Typische Fehlerart von LLMs |
Typische Fehlerquellen bei LLM-Übersetzungen
Die meisten Fehler entstehen, weil das Modell flüssigen Text bevorzugt und die Vorgaben des Unternehmens nicht kennt.
| Fehlerquelle | Folge |
|---|---|
| Sätze werden geglättet oder gekürzt | Einschränkungen und Bedingungen fehlen, obwohl der Text vollständig wirkt. |
| Fachbegriffe ohne Glossar | Derselbe Begriff wird unterschiedlich übersetzt, in Anleitungen und Verträgen ein echtes Risiko. |
| Anrede und Ton nicht festgelegt | Der Text duzt statt zu siezen oder klingt nicht nach Ihrem Unternehmen. |
| Zahlen, Einheiten und Formate | Werte, Datumsangaben oder Maßeinheiten werden verändert oder falsch umgerechnet. |
| Ungeprüfte Veröffentlichung | Fehler werden erst bemerkt, wenn Kunden oder Behörden den Text lesen. |
Häufige Fragen
Was ist ein Large Language Model?
Ein Large Language Model, kurz LLM, ist ein großes Sprachmodell, das mit sehr vielen Texten trainiert wurde. Es berechnet, welche Formulierung in einem Kontext wahrscheinlich folgt, und kann damit Texte schreiben, zusammenfassen und übersetzen.
Was unterscheidet ein LLM von maschineller Übersetzung?
Klassische neuronale Übersetzungssysteme sind gezielt für Sprachpaare trainiert und übersetzen meist Satz für Satz. Ein LLM ist ein Allzweckmodell, das auch übersetzen kann. Es berücksichtigt oft mehr Kontext, formuliert freier und neigt eher dazu, Inhalte zu ergänzen oder wegzulassen.
Kann ein LLM Fachtexte zuverlässig übersetzen?
Als Vorübersetzung kann es nützlich sein. Zuverlässig wird das Ergebnis erst, wenn eine Fachperson es mit dem Ausgangstext abgleicht und Terminologie, Zahlen und Aussagen prüft. Für verbindliche Texte ist diese Prüfung unverzichtbar.
Dürfen vertrauliche Dokumente in ein LLM?
Das hängt vom Werkzeug, vom Vertrag mit dem Anbieter und von Ihren internen Regeln ab. Bei öffentlichen Diensten können Eingaben gespeichert oder für das Training genutzt werden. Klären Sie das vorher mit Ihrer Datenschutz- oder IT-Abteilung. Das ist eine Orientierung, keine Rechtsberatung.
Wie prüft tolingo Übersetzungen aus einem LLM?
Im Post-Editing nach ISO 18587 gleicht eine muttersprachliche Fachperson die Übersetzung mit dem Original ab. Geprüft werden Treue zum Ausgangstext, Terminologie, ergänzte oder fehlende Inhalte und der Stil. Light Post-Editing eignet sich für interne Texte, Full Post-Editing für Texte, die veröffentlicht werden.