Large Language Model

Ein Large Language Model ist ein neuronales Netzwerk, das anhand sehr großer Mengen an Textdaten trainiert wurde, um statistische Muster von Sprache zu erlernen und darauf basierend Texte zu verstehen, zusammenzufassen, zu beantworten oder neu zu erzeugen. Bekannte Beispiele für Anwendungen, die auf LLMs basieren, sind ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot. Für Unternehmen sind LLMs vor allem deshalb relevant, weil sie zunehmend als Rechercheweg und Informationsquelle genutzt werden - Nutzer stellen einem Chatbot eine Frage, statt eine klassische Suchmaschine zu bemühen, und erhalten eine direkt formulierte Antwort, die auf Trainingsdaten oder - bei Systemen mit Websuche - auf aktuell abgerufenen Inhalten basiert. Ob und wie ein Unternehmen dabei als Quelle genannt oder zitiert wird, hängt maßgeblich davon ab, wie zugänglich, klar strukturiert und eindeutig die eigenen Inhalte für solche Systeme sind - ein zentraler Ansatzpunkt von Generative Engine Optimization und Answer Engine Optimization. Für den Mittelstand bedeutet das: Wer relevante Fachbegriffe und Leistungen nicht nur für menschliche Leser, sondern auch für die maschinelle Verarbeitung durch LLMs klar aufbereitet, erhöht die Chance, in KI-generierten Antworten überhaupt sichtbar zu werden.