{"id":3341,"date":"2025-09-24T20:59:48","date_gmt":"2025-09-24T12:59:48","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/how-llms-work\/"},"modified":"2025-09-24T20:59:48","modified_gmt":"2025-09-24T12:59:48","slug":"how-llms-work","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/de\/how-llms-work\/","title":{"rendered":"Wie LLMs funktionieren: Die 10 h\u00e4ufigsten Fragen auf F\u00fchrungsebene"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<div class=\"article-left-col\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Themen<\/h4>\n<ul class=\"article-topics__list\">\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/data-ai-machine-learning\/\">Daten, KI und maschinelles Lernen<\/a>\n            <\/li>\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/ai-machine-learning\/\">KI und maschinelles Lernen<\/a>\n            <\/li>\n<\/ul>\n<\/section>\n<section class=\"article-section\">\n<h4 class=\"article-section__title\">S\u00e4ule<\/h4>\n<p>\n            Unsere Fachkolumnisten bieten Meinungen und Analysen zu wichtigen Themen, mit denen moderne Unternehmen und Manager konfrontiert sind.        <\/p>\n<p>        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/series\/column\/\" class=\"article-section__link\"><\/p>\n<p>           Mehr in dieser Serie<br \/>\n                      <\/a><\/p>\n<\/section><\/div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" class=\"wp-image-122908\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/How-LLMs-Work-Top-10-Executive-Level-Questions.jpg 1290w, 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generativen KI-Tools funktionieren \u2013 und nur daran interessiert sind <em>Ergebnisse<\/em> die Werkzeuge k\u00f6nnen liefern. <\/p>\n<p>In dieser Kolumne teile ich Fragen zu 10 oft missverstandenen Themen, zu denen ich oft gefragt werde, zusammen mit den Antworten darauf.<\/p>\n<h3>10 wesentliche Fragen und Antworten zu GenAI und LLMs<\/h3>\n<h4>1. Ich verstehe, dass LLMs jeweils einen Text nach dem anderen ausgeben.<\/h4>\n<p>Anders ausgedr\u00fcckt: Wann entscheidet das LLM, dem Benutzer die endg\u00fcltige Antwort auf eine Frage zu geben?<\/p>\n<p>Wenn ein LLM eine Frage beantwortet, erzeugt es einen Text nach dem anderen. <em>Token<\/em>.<a id=\"reflink1\" class=\"reflink\" href=\"#ref1\">1<\/a> Token k\u00f6nnen W\u00f6rter oder Wortteile sein.<em> und <\/em>was es bisher schon geschrieben hat.<a id=\"reflink2\" class=\"reflink\" href=\"#ref2\">2<\/a><\/p>\n<p>Ein externes System f\u00fchrt das LLM in einer \u201eN\u00e4chsten Token generieren; an die Eingabe anh\u00e4ngen; n\u00e4chsten Token generieren\u201c-Schleife aus, bis a <em>Stoppbedingung<\/em> ausgel\u00f6st wird.<\/p>\n<p>In der Praxis werden viele Stoppbedingungen verwendet. <em>Stoppsequenz<\/em>.<\/p>\n<p>Wenn wir als Verbraucher die Webversion eines Tools wie ChatGPT verwenden, sehen wir diesen Vorgang nicht, sondern nur den fertigen Text.<\/p>\n<p>Der wichtige Punkt hierbei ist, dass die \u201eEntscheidung\u201c zum Stoppen eine Interaktion zwischen den Token-Vorhersagen des LLM und der externen Kontrolllogik ist und keine Entscheidung des LLM.<\/p>\n<h4>2. Wenn das LLM einen Fehler macht und ich ihn korrigiere, aktualisiert es sich dann sofort selbst?<\/h4>\n<p>Nein, das LLM aktualisiert sich nicht sofort, wenn Sie es korrigieren. <\/p>\n<p>Einige Apps wie ChatGPT verf\u00fcgen \u00fcber eine Speicherfunktion, die in Echtzeit aktualisiert werden kann, um pers\u00f6nliche Informationen wie Ihren Namen, Ihre Vorlieben oder Ihren Standort zu speichern.<\/p>\n<h4>3. Wenn das LLM immer wieder ein Token nach dem anderen generiert, basierend auf der aktuellen Konversation, warum habe ich dann gesehen, dass es in der Antwort Informationen aus einer fr\u00fcheren Konversation (z. B. von vor einer Woche) verwendet?<\/h4>\n<p>LLMs generieren jeweils Token f\u00fcr Antworten, basierend auf den Eingaben, die sie in dieser Konversation erhalten.<\/p>\n<p>Wenn Sie einen neuen Chat starten, werden m\u00f6glicherweise relevante Teile dieser gespeicherten Erinnerung angezeigt <em>automatisch<\/em> zur Eingabeaufforderung hinzugef\u00fcgt <em>hinter den Kulissen<\/em>.<\/p>\n<p>Die Einzelheiten dar\u00fcber, was gespeichert wird und wann es verwendet wird, variieren je nach Anbieter und die genauen Methoden wurden nicht bekannt gegeben.<\/p>\n<p>Falls Sie sich nicht auskennen, handelt es sich bei RAG um eine Technik, die verwendet wird, um dem LLM Zugriff auf einen bestimmten Satz propriet\u00e4rer Daten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<h4>4. Ich verstehe, dass LLMs einen Stichtag f\u00fcr die Ausbildung haben und sie nicht \u201ewissen\u201c, was nach diesem Datum passiert ist. <em>d\u00fcrfen<\/em> Beantworten Sie Fragen zu Ereignissen, die stattgefunden haben <em>nach<\/em> das Stichdatum.<\/h4>\n<p>Wenn Sie eine Frage zu etwas stellen, das nach dem Stichtag der LLM-Schulung passiert ist, \u201ewei\u00df\u201c das Modell selbst nichts von dem Ereignis, es sei denn, es hat Zugriff auf aktuelle Informationen. <\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote callout-pullquote--long\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-up\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tOhne Zugriff auf Live-Daten generiert ein Modell m\u00f6glicherweise immer noch eine Antwort auf der Grundlage seiner Trainingsdaten, die nicht die Aktualisierungen aus der realen Welt widerspiegelt.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p>In diesen F\u00e4llen generiert das LLM m\u00f6glicherweise eine Suchabfrage basierend auf Ihrer Frage und ein separater Teil des Systems (au\u00dferhalb des Modells selbst) f\u00fchrt die Suche durch.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h4>5. Wenn ich Dokumente als Teil einer Eingabeaufforderung einbinde, kann ich dann sicherstellen, dass das LLM beim Generieren der Antwort nur die bereitgestellten Dokumente verwendet?<\/h4>\n<p>Nein. W\u00e4hrend sorgf\u00e4ltige Eingabeaufforderungen und Techniken wie RAG ein KI-Modell dazu ermutigen k\u00f6nnen, eine Reihe bereitgestellter Dokumente zu priorisieren, k\u00f6nnen Standard-LLMs nicht gezwungen werden, nur diese Inhalte zu verwenden. <\/p>\n<h4>6. LLMs zitieren manchmal die Quellen, die zur Generierung der Antwort auf eine Frage verwendet wurden.<\/h4>\n<p>Nein. LLMs k\u00f6nnen Zitate fabrizieren (halluzinieren) oder echte Quellen auf ungenaue oder irref\u00fchrende Weise verwenden.<\/p>\n<h4>7. Wenn wir viele Dokumente haben, verwenden wir RAG, wobei wir zun\u00e4chst relevante Informationen aus Dokumenten sammeln und nur diese in die Eingabeaufforderung aufnehmen. <em>alle<\/em> die Dokumente.<\/h4>\n<p>Moderne LLMs wie GPT-4.1 und Gemini 2.5 bieten Kontextfenster mit Millionen Token \u2013 genug, um ganze B\u00fccher aufzunehmen.<\/p>\n<p>Obwohl diese erweiterten Kontextfenster leistungsstark sind, ist es nicht immer eine gute Idee, alle Dokumente in die Eingabeaufforderung einzubeziehen.<\/p>\n<p>Erstens geht es bei RAG nicht nur darum, die Eingabeaufforderung kurz zu halten. <a href=\"https:\/\/www.dbreunig.com\/2025\/06\/22\/how-contexts-fail-and-how-to-fix-them.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Den Kontext \u00fcberladen<\/a> Zu viele oder irrelevante Informationen k\u00f6nnen die Leistung beeintr\u00e4chtigen, und wenn der Kontext und die Eingabeaufforderung relevant, pr\u00e4gnant und genau gehalten werden, f\u00fchrt dies oft zu besseren Antworten.<\/p>\n<p>Zweitens verarbeiten LLMs zwar lange Kontexte, verarbeiten aber nicht alle Teile gleich gut.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich bedeuten l\u00e4ngere Eingabeaufforderungen mehr Token, was die API-Kosten erh\u00f6ht und die Antworten verlangsamt.<\/p>\n<p>Kurz gesagt, lange Kontextfenster sind n\u00fctzlich, machen das Abrufen jedoch nicht \u00fcberfl\u00fcssig. <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-genai-app-step-youre-skimping-on-evaluations\/\">ausgewertet<\/a> basierend auf den Anforderungen Ihrer spezifischen Anwendung.<\/p>\n<h4>8. K\u00f6nnen LLM-Halluzinationen beseitigt werden?<\/h4>\n<p>Nein, Halluzinationen k\u00f6nnen mit der aktuellen LLM-Technologie nicht vollst\u00e4ndig beseitigt werden.<\/p>\n<p>Sorgf\u00e4ltiges Prompt-Engineering und Strategien wie RAG, Feinabstimmung dom\u00e4nenspezifischer Daten und Nachbearbeitung mit regelbasierten Pr\u00fcfungen oder externer Validierung k\u00f6nnen jedoch m\u00f6glich sein <a href=\"https:\/\/docs.anthropic.com\/en\/docs\/test-and-evaluate\/strengthen-guardrails\/reduce-hallucinations\" target=\"_blank\">Halluzinationen reduzieren<\/a> in bestimmten Anwendungsf\u00e4llen.<a id=\"reflink3\" class=\"reflink\" href=\"#ref3\">3<\/a> Diese Strategien garantieren zwar nicht die Eliminierung von Halluzinationen, k\u00f6nnen aber die Zuverl\u00e4ssigkeit eines LLM f\u00fcr viele praktische Anwendungen ausreichend verbessern.<\/p>\n<h4>9. Da LLM-Halluzinationen und -Fehler nicht beseitigt werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen wir die Antworten \u00fcberpr\u00fcfen.<\/h4>\n<p>Die effiziente \u00dcberpr\u00fcfung der LLM-Ergebnisse h\u00e4ngt von der Art der Aufgabe und dem akzeptablen Risikoniveau ab.<\/p>\n<p>Bei offenen Aufgaben wie Zusammenfassungen, Aufs\u00e4tzen, Berichten oder Analysen bietet die menschliche \u00dcberpr\u00fcfung die zuverl\u00e4ssigste Aufsicht.<\/p>\n<p>Eine immer beliebter werdende Alternative ist die Verwendung eines \u201eKI-Richters\u201c, bei dem es sich typischerweise um einen weiteren LLM handelt, der die Ergebnisse des ersten Tools bewerten oder verifizieren kann. <\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-new-left\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tEin \u201eKI-Richter\u201c ist typischerweise ein weiterer LLM, der zur Bewertung oder Verifizierung der Ergebnisse des ersten Tools verwendet wird.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p>Strukturierte Aufgaben wie das Generieren von Code, das Klassifizieren von Informationen oder das Erstellen strukturierter Daten in Formaten wie SQL oder JSON eignen sich leichter f\u00fcr die Automatisierung. <\/p>\n<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die effizientesten Pr\u00fcfstrategien Automatisierung und menschliche Aufsicht kombinieren.<\/p>\n<h4>10. Wir bauen einen LLM-basierten Chatbot und m\u00f6chten garantieren, dass seine Antwort auf eine Frage unver\u00e4ndert bleibt, wenn verschiedene Benutzer dieselbe Frage stellen (oder ein Benutzer dieselbe Frage zu unterschiedlichen Zeiten stellt).<\/h4>\n<p>Wenn Sie mit \u201eGarantie\u201c meinen <em>genau<\/em> immer derselbe Wortlaut, die kurze Antwort lautet nein.<\/p>\n<p>Wenn dieselbe Frage bei verschiedenen Gelegenheiten mit unterschiedlichen Worten gestellt wird, werden sich die Antworten des LLM h\u00f6chstwahrscheinlich \u00e4ndern. <em>genau<\/em> Es wird jedes Mal die gleiche Antwort generiert.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnen die Variabilit\u00e4t reduzieren, indem Sie bestimmte LLM-Einstellungen konfigurieren (z. B. \u201eTemperatur\u201c auf Null setzen), die genaue Modellversion sperren und sogar selbst hosten, sodass Sie den gesamten Hardware- und Software-Stack kontrollieren.<a id=\"reflink4\" class=\"reflink\" href=\"#ref4\">4<\/a> Daher werden Sie immer noch gelegentlich kleine Formulierungs- oder Betonungsverschiebungen bemerken, die die Bedeutung der zugrunde liegenden Antwort nicht \u00e4ndern. <\/p>\n<p>Die einzige M\u00f6glichkeit, wirklich identische Formulierungen zu gew\u00e4hrleisten, besteht darin, die Antwort bei der ersten Generierung zu speichern (cache) und diesen gespeicherten Text immer dann bereitzustellen, wenn dieselbe Frage erkannt wird.<\/p>\n<p>Kurz gesagt: Sie k\u00f6nnen Antworten \u00e4u\u00dferst konsistent gestalten, eine 100-prozentige Formulierungsgarantie ist mit der aktuellen Technologie jedoch nicht erreichbar.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">\u00dcber den Autor<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p>Rama Ramakrishnan ist Professor f\u00fcr diese Praxis an der MIT Sloan School of Management.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"article-ref\" id=\"article-ref\">\n<h4 class=\"article-ref__title\">Referenzen<\/h4>\n<div class=\"article-ref__list\">\n<p id=\"ref1\"><b>1.<\/b> Im Durchschnitt besteht ein Token aus etwa drei Vierteln eines Wortes, und moderne LLMs verf\u00fcgen \u00fcber einen Wortschatz von Zehntausenden bis \u00fcber 100.000 Token. <a href=\"https:\/\/platform.openai.com\/tokenizer\" target=\"_blank\">Das Tokenizer-Tool von OpenAI<\/a> und sehen Sie, wie ein Wort tokenisiert wird, um ein tieferes Verst\u00e4ndnis zu erlangen.<\/p>\n<p id=\"ref2\"><b>2.<\/b> Streng genommen generiert das LLM bei gegebener Eingabe eine Wahrscheinlichkeit (d. h. eine Zahl zwischen 0,0 und 1,0) f\u00fcr jedes Token in seinem Vokabular.<\/p>\n<p id=\"ref3\"><b>3.<\/b> F\u00fcr einen aktuellen \u00dcberblick \u00fcber die akademische Forschung zu diesem Thema siehe Y. Wang, M. Wang, M.A. Manzoor et al., \u201e<a href=\"https:\/\/aclanthology.org\/2024.emnlp-main.1088.pdf\" target=\"_blank\">Faktizit\u00e4t gro\u00dfer Sprachmodelle: Eine Umfrage<\/a>, in \u201eProceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing\u201c (Miami: Association for Computational Linguistics, 12.\u201316. November 2024), 19519\u201319529.<\/p>\n<p id=\"ref4\"><b>4.<\/b> Um nur einige zu nennen: nichtdeterministische GPU-Operationen, Gleitkomma-Rundungsdifferenzen und stille Back-End-Updates.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<p>#LLMs #Arbeit #Top #ExecutiveLevel #Fragen<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Themen Daten, KI und maschinelles Lernen Kolumne \u201eKI und maschinelles Lernen\u201c Unsere Expertenkolumnisten bieten Meinungen und Analysen zu wichtigen Themen, mit denen moderne Unternehmen und Manager konfrontiert sind.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3342,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-3341","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v25.7.1 (Yoast SEO v25.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>How LLMs Work: Top 10 Executive-Level Questions - MORE SOURCING LTD<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/moresourcing.com\/de\/how-llms-work\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"How LLMs Work: Top 10 Executive-Level Questions\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Topics Data, AI, &amp; Machine Learning AI &amp; Machine Learning Column Our expert columnists offer opinion and analysis on important issues facing modern businesses and managers. 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