Moderne Sprachmodelle: Der kreative Durchbruch
Der Quantensprung in der Textgenerierung
Im März 2024 demonstrierte GPT 4.5 eine Fähigkeit, die selbst KI-Experten verblüffte: In 2,5 Stunden generierte es einen kohärenten 400-seitigen Roman mit Charakterentwicklung, Plot-Twists und stilistischer Konsistenz. Das war der Beweis, dass KI kreativ sein kann.
Wie moderne Sprachmodelle funktionieren
Pre-Training: Das große Lesen
Moderne LLMs lernen durch selbstüberwachtes Lernen aus riesigen Textkorpora: Milliarden von Webseiten (CommonCrawl), digitale Bibliotheken der Weltliteratur, Jahrzehnte journalistischer Archive, Code-Repositories wie GitHub und wissenschaftliche Papers aus ArXiv und PubMed. Das Ziel: Vorhersage des nächsten Wortes - simpel in der Theorie, revolutionär in der Praxis.
Emergente Fähigkeiten
Bei etwa 100 Milliarden Parametern geschieht etwas Magisches: Sprachmodelle entwickeln Fähigkeiten, die niemand explizit programmiert hat. Few-Shot Learning versteht Aufgaben aus wenigen Beispielen, Chain-of-Thought zerlegt komplexe Probleme selbstständig, Code-Generierung schreibt funktionierenden Code aus Beschreibungen und kreative Synthese kombiniert Konzepte auf neue Weise.
Post-Training: Kontinuierliche Verbesserung
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) lässt Menschen KI-Ausgaben bewerten, wodurch das Modell lernt, was "gute" Antworten sind und schädliche Inhalte reduziert. Constitutional AI ermöglicht KI, aus eigenen Fehlern zu lernen und sich durch eine interne "Verfassung" selbst zu korrigieren - mit weniger menschlicher Supervision.
Die Grenzen moderner Sprachmodelle
Trotz beeindruckender Fähigkeiten haben LLMs fundamentale Limitationen: Halluzinationen erfinden plausible aber falsche Fakten, Kontext-Begrenzungen limitieren verarbeitbare Textlänge, zeitliche Begrenzungen stoppen das Wissen beim Training-Cutoff und mathematische Schwächen zeigen sich bei komplexen Berechnungen.
Die Zukunft der Sprachmodelle
LLMs entwickeln sich in vier Richtungen: Effizienz statt Größe durch kleinere spezialisierte Modelle, multimodale Integration von Text, Bild, Audio und Video, Tool-Integration als "Betriebssystem" für KI-Tools und Personalisierung durch Anpassung an individuelle Präferenzen.
Die wichtigste Erkenntnis: Sprachmodelle sind universelle Schnittstellen zur digitalen Welt - sie übersetzen menschliche Absichten in Maschinenaktionen.