Klassische KI vs. LLMs
Wie sich LLMs von regelbasierten und engen ML-Systemen unterscheiden.
Generative KI
LLMs, die natürliche Sprache, Code und mehr verstehen und generieren – trainiert auf riesigen Datensätzen, ohne aufgabenspezifische Programmierung.
Klassische KI
Regelbasierte Systeme und enge ML-Modelle, die für spezifische, vordefinierte Aufgaben mit strukturierten Ein- und Ausgaben ausgelegt sind.
Kernaussage
LLMs ersetzen klassische KI nicht – sie ergänzen sie. Nutze LLMs für Sprache und Reasoning; nutze klassisches ML für hochpräzise, hochvolumige strukturierte Vorhersagen.
Eine kurze Zeitleiste
Wichtige Meilensteine von früher NLP bis zu modernen LLMs.
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Google veröffentlicht „Attention Is All You Need“ und führt den Transformer ein – die Grundlage aller modernen Sprachmodelle.
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GPT-3 (175 Mrd. Parameter) zeigt emergente Fähigkeiten: Few-Shot-Lernen, Code-Generierung, Reasoning. Über API für Partner verfügbar.
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ChatGPT wird erstmals öffentlich verfügbar. Erreicht 100 Mio. Nutzer in 2 Monaten – die am schnellsten wachsende Verbraucher-App aller Zeiten.
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Neue Architekturen wie o1/o3 und Claude 4 fokussieren auf Reasoning und Chain-of-Thought. Modelle werden leistungsfähiger und effizienter.