Die wichtigsten KI Modelle: Ein Überblick

Die Anzahl der Sprachmodelle wächst stetig, jedes mit seinen Stärken und Schwächen. Doch welches Modell ist das richtige für Ihren konkreten Anwendungsfall, Ihr Unternehmen? Hier finden Sie einen Überblick.

Es ist Februar 2025, ziemlich genau zwei Jahre, nachdem ChatGPT die Welt erstmals in Aufregung versetzt und KI in die öffentliche Wahrnehmung gerückt hat. Heute, ein Jahr später, sprießen neue KI-Modelle wie Pilze aus dem Boden – die neueste Überraschung DeepSeek hat in den letzten Tagen die KI-Welt erneut aufgerüttelt. Dabei ist jedoch schnell klar, dass jedem Hype zu folgen nicht zielführend ist: Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Schwächen und Unternehmen müssen die Entscheidung für ein KI-Modell strategisch treffen.

Dieser Artikel wirft Licht auf das Thema der KI-Modelle: Welche sind derzeit die wichtigsten Modelle auf dem Markt? Für welchen Einsatzbereich sind sie jeweils geeignet? Und wie sollten sich Unternehmen für das passende Modell entscheiden?

Disclaimer: Die folgenden Informationen beruhen auf den subjektiven Erfahrungen, die das ONTEC AI Team bis zum Februar 2025 gesammelt hat. Der Artikel erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern soll einen groben Überblick verschaffen. Für aktuellste Entwicklungen empfehlen wir eine eigenständige Recherche.

KI Modell, Sprachmodell, Transformer, LLM – was ist was?

Im Alltag stolpert wir oft über die Begriffe KI Modell, Sprachmodell, Transformer oder LLM und alle Begriffe werden oft gleichbedeutend verwendet. Machen wir uns kurz den Unterschied der Begriffe bewusst:

KI Modell

Der Begriff „KI Modell“ fasst viele unterschiedliche Ansätze der künstlichen Intelligenz zusammen, hier einige bekannte Beispiele:

Wie funktioniert ein KI Modell?

1. Training: Das Modell wird mit großen Mengen an Daten trainiert.
2. Optimierung: Ein Algorithmus passt Gewichte und Parameter an.
3. Evaluierung: Das Modell wird getestet und optimiert.
4. Einsatz: Es wird in realen Anwendungen genutzt (z. B. Chatbots, Bilderkennung).

Wie können KI Modelle angewendet werden?

KI Modelle können auf vielfältige Weise angewendet werden, zum Beispiel:

• Sprachverarbeitung: ChatGPT, Google Assistant, Siri
• Bilderkennung: Gesichtserkennung, medizinische Diagnostik
• Automatisierung: Roboter in der Industrie
• Empfehlungssysteme: Netflix, Amazon, YouTube
• Autonomes Fahren: Tesla, Waymo

Sprachmodell / LLM

Das allseits bekannte ChatGPT ist auch ein KI Modell. Genauer gesagt ein großes Sprachmodell, ein „LLM“ (Large Language Model).

Transformer

Ein Transformer ist ein neuronales Netzwerkmodell, das 2017 von Google vorgestellt wurde und auf dem Self-Attention-Mechanismus basiert, wodurch es Kontext effizient erfassen und lange Textzusammenhänge verstehen kann. Es ist die Grundlage fast aller modernen LLMs, weil es Skalierbarkeit, parallele Verarbeitung und hohe Sprachverarbeitungsqualität ermöglicht, was Modelle wie GPT, LLaMA, Mistral & Co. leistungsfähig macht.

Oft wird ChatGPT auch als GPT (Generative Pre-trained Transformer) bezeichnet. Viele Menschen gehen fälschlicherweise davon aus, dass GPT-Modelle im laufenden Betrieb aktiv dazulernen. Tatsächlich werden sie jedoch vortrainiert – das heißt, sie lernen in einer umfangreichen Trainingsphase auf großen Datenmengen. Verbesserungen erfolgen erst durch ein erneutes Training und die Veröffentlichung einer neuen Version (wie der Übergang von GPT-3 zu GPT-4o).

Wir sprechen in diesem Artikel nun über Sprachmodelle (LLMs), eine Untergruppe der KI-Modelle.

Überblick über die relevantesten Sprachmodelle: Stärken, Schwächen und empfohlene Anwendungsfälle

Heute, Stand Februar 2025 sind die folgenden Anbieter und Sprachmodelle besonders verbreitet:

OpenAI (ChatGPT)

OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, gilt als der Platzhirsch unter den LLM-Anbietern. Die Modelle –auch das neueste Modell GPT-3o– zeichnen sich durch ihre Vielseitigkeit und Fähigkeit aus, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

• Stärken: Sehr vielseitig: hervorragend im Verstehen und Generieren natürlicher Sprache, kann eine Vielzahl von Aufgaben von Textvervollständigung bis hin zu Übersetzungen bewältigen; multimodal (Text, Audio, Bild, davon Bilder via DALL-E); Verarbeitung von Daten zu Diagrammen; vielfältige Drittanbieter-Integrationen; kann auch in der Azure Cloud und mit europäischen Datenschutzrechten kompatibel gehostet werden; im Bereich Sicherheit und Unterdrückung unangemessener Inhalte gilt OpenAI als einer der Vorreiter.
• Schwächen: Erfordert erhebliche Rechenressourcen, kann teuer in der Bereitstellung sein (insbesondere wenn es DSGVO-konform implementiert werden soll); kein Open Source und somit kein direktes Finetuning. Bestimmte Inhalte sind zensuriert, z.B. politische Amtsträger.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Kundenservice-Chatbots, Content Creation, Übersetzung, Zusammenfassung und komplexe Textanalyse.

LLaMA

LLaMA wurde von Meta AI (dem Unternehmen hinter Facebook) entwickelt, die derzeitige Version ist LLaMA 3.3. Die Besonderheit von LLaMA liegt in seiner Open-Source-Natur.

• Stärken: Effizient konzipiert, gute Leistung bei einer Vielzahl von Sprachaufgaben; Open-Source ermöglicht es Entwicklern, das Modell anzupassen und zu erweitern; kann schnell einfach, auf unterschiedlichster Hardware, beim Nutzer/Unternehmen On-Premise bereitgestellt werden.
• Schwächen: Hat bei sehr komplexen Aufgaben etwas mehr Schwierigkeiten als größere Modelle; erfordert Fachwissen für Feinabstimmung und effektive Bereitstellung; nicht multimodal.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Forschung und Entwicklung, Bildungstools, sprachbasierte Anwendungen, die Anpassungen erfordern, und kleinere NLP-Aufgaben. Im Fall von datenschutzrechtlich relevanten Inhalten.

Aleph Alpha

Aleph Alpha ist ein europäischer Modell-Entwickler, der sich auf mehrsprachige Anwendungen und europäische Kontexte spezialisiert hat. Seine Modelle Pharia und Luminous kennzeichnen sich durch einen starken Fokus auf Datenschutz und Datensicherheit sprechen damit besonders den europäischen Markt an.

• Stärken: Starker Fokus auf europäische Sprachen und Kontexte, robuste Leistung in mehrsprachigen Umgebungen; für den Unternehmenseinsatz mit Fokus auf Datenschutz konzipiert.
• Schwächen: Weniger Drittanbieter-Integrationen im Vergleich zu anderen Modellen.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Mehrsprachige Anwendungen, marktspezifische Lösungen für Europa, Unternehmensanwendungen mit strengen Datenschutzanforderungen, beispielsweise in datenschutzsensiblen Umgebungen.

Claude

Claude –um genau zu sein, die Modelle Hiaku, Sonnet, Opus– wurde von Anthropic entwickelt. Claude’s Modelle legen den Schwerpunkt auf Sicherheit und ethische Überlegungen.

• Stärken: Betonung von Sicherheit und ethischen Überlegungen, konzipiert für bessere Interpretierbarkeit und Steuerbarkeit; sehr gute Unterstützung für Coding, insbesondere in Python.
• Schwächen: Weniger konversationsstark als andere Modelle; Antworten sind weniger ausführlich, dafür jedoch prägnant.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Gut für konversationelle KI-Anwendungen wie Kundensupport; virtuelle Assistenten, ethische KI-Anwendungen und Szenarien, die hohe Interpretierbarkeit und Kontrolle erfordern; Coding.

Gemini

Gemini, entwickelt von Google DeepMind, zeichnet sich durch seine Leistung bei multimodalen Aufgaben aus.

• Stärken: Ideal für komplexe Datenanalysen und Anwendungen, die eine Kombination aus Text- und Bildverarbeitung erfordern; robuste Architektur.
• Schwächen: Hohe Rechenanforderungen, Komplexität bei Bereitstellung und Feinabstimmung; die größte Schwäche liegt jedoch im Datenschutz, da ein Teil der Daten in die USA zurückgespielt wird.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Multimodale Anwendungen, wie die Kombination von Text- und Bildanalyse; Coding.

DeepSeek

DeepSeek, entwickelt von einem chinesischen Startup, hat die Welt in Aufregung versetzt, weil es besonders kostengünstig und effizient entwickelt wurde.

• Stärken: Spezialisiert auf Suche und Informationsabruf, benötigt bedeutend weniger Rechenleistung als die Konkurrenz und kann kostengünstig betrieben werden; existiert auch als Open-Source-Modell; „Reasoning“-Feature zeigt, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt.
• Schwächen: Beschränkt auf suchbezogene Aufgaben, erfordert möglicherweise erhebliche Anpassungen für spezifische Anwendungsfälle; Experten äußern datenschutzrechtliche Bedenken (welche durch eigenes Hosting vermeidbar wären); Bestimmte Inhalte sind zensiert.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Unternehmenssuchmaschinen, Informationsabrufsysteme, Wissensmanagement und Dokumentenindexierung.

Mistral

Mistral bietet mit seinem aktuellen Modell 7B ein hochleistungsfähiges KI-Modell, das für Effizienz und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Es stammt von einem innovativen Team, das sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert hat. Mistral ist besonders geeignet für groß angelegte NLP-Aufgaben und datenintensive Anwendungen, die hohe Leistung erfordern.

• Stärken: Konzipiert für hohe Effizienz und Leistung, hervorragend bei Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, skalierbar für große Datensätze; Open Source und anpassbar; keine API-Abhängigkeit; DSGVO-konform.
• Schwächen: Erfordert möglicherweise erhebliche Rechenressourcen, weniger bekannt und möglicherweise weniger Community-Ressourcen im Vergleich zu etablierteren Modellen.
• Empfohlene Anwendungsfälle: Groß angelegte NLP-Aufgaben, datenintensive Anwendungen und Szenarien, die hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern.

Gegenüberstellung aller Modelle

Für weitere Details und eine ausführliche Gegenüberstellung der KI-Modelle empfehlen wir noch diesen detaillierten Überblick.

Wie entscheide ich mich für das richtige Sprachmodell?

Um sich für das richtige LLM zu entscheiden, müssen einige Vorüberlegungen getroffen werden.

• Die individuelle Herausforderung berücksichtigen: Bei welcher Aufgabe soll das Modell helfen? Texte erstellen, Datenanalysen, Recherche betreiben, programmieren, …?
• Das individuelle IT-System und Datenbasis zugrunde legen: Welches ist die Ausgangslage – in welches IT-System soll das Modell eingebettet werden, mit welcher Form von Daten wird es arbeiten?
• Hosting: Wo soll das Modell gehostet werden, in der Cloud oder On-Premise?
• Modelle vergleichen: Datenverfügbarkeit, Interpretierbarkeit, Rechenressourcen, Skalierbarkeit… Modelle unterscheiden sich in vielen Details, die oft auch nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind. Ein technischer Vergleich ist wichtig und führt uns zum nächsten Punkt.
• Experten konsultieren: Nutzen Sie das Fachwissen von internen und externen Experten. Die Beratung durch Experten kann wertvolle Einblicke bieten und bei der Entscheidungsfindung helfen.
• Mit unterschiedlichen Modellen experimentieren: Eine „Testfahrt“ mit dem jeweiligen Modell wird dabei helfen festzustellen, ob die Ergebnisse den Wünschen entsprechen
• Flexibel bleiben: Viele Anwendungen ermöglichen den Wechsel zwischen unterschiedlichen Modellen. Halten Sie Ausschau nach anpassungsfähigen Softwarelösungen, in denen Sie sich nicht zwingend auf ein bestimmtes Modell festlegen müssen.

Zusammenfassung und Key Takeaways

Die Wahl des richtigen Sprachmodells erfordert das Verständnis der Stärken und Schwächen verschiedener Modelle sowie die Berücksichtigung verschiedener Faktoren wie die Natur des Problems, das bestehende IT-System und mehr.

Durch gewissenhafte Vorüberlegungen technisch versierter Mitarbeitender oder externer Experten könnten Unternehmen das richtige LLM für die eigenen Anforderungen feststellen.

Außerdem ist die praktische, testweise Anwendung hilfreich um festzustellen, welches LLM die besten Ergebnisse für die eigenen Vorstellungen liefert.

Fest steht jedenfalls, dass die Weiterentwicklung bestehender und die Entwicklung vollständig neuer Modelle voranschreitet und Unternehmen daher so flexibel wie möglich bleiben sollte.