Sprachmodelle im Vergleich

Sprachmodelle und Prompting
Der richtige Prompt und das passende Sprachmodell beeinflussen maßgeblich das Ergebnis meiner KI

Was sind Sprachmodelle und wie beeinflussen sie mein Ergebnis?

Wer mit generativer KI arbeitet, merkt schnell: Das Ergebnis hängt stark davon von zwei wesentlichen Faktoren ab: dem Prompting (also der Art der Eingabe) und dem verwendeten Sprachmodell. Mehr zum Thema Prompting, speziell zu Prompt-Techniken, findet ihr in meinem vorangegangen Beitrag auf LinkedIn.

Sprachmodelle sind KI-basierte Systeme, die Texte generieren, analysieren und verstehen können. Sie werden in unterschiedlichsten Bereichen im Projektmanagement eingesetzt. Doch nicht jedes Sprachmodell liefert dieselben Ergebnisse. In diesem Beitrag erkläre ich, worin ihre Unterschiede liegen und wie ihr verschiedene Modelle kostenlos testen könnt. ⬇️

Welche Sprachmodelle gibt es?

Mittlerweile gibt es zahlreiche Sprachmodelle. Das wohl bekannteste ist GPT-4o von OpenAI. Doch auch andere Anbieter haben leistungsfähige Modelle entwickelt. Hier sind eine Auswahl:

    • GPT-4o (OpenAI)
    • Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
    • Mistral Large (Mistral AI)
    • Gemini 2.0 (Google DeepMind)
    • Deepseek R1
    • und viele mehr

Diese Modelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, die in spezifischen Anwendungsfällen unterschiedlich gut zur Geltung kommen. Zum Beispiel eignet sich GPT-4o hervorragend für kreative Textgenerierung, während Mistral Large besser für Datenanalysen genutzt werden kann.

Worin unterscheiden sich die Sprachmodelle?

Hinter jedem Sprachmodell steht ein Unternehmen, das es trainiert und auf den Markt gebracht hat. Die Leistungsfähigkeit eines Large Language Models (LLM) hängt im Wesentlichen von drei Faktoren ab:

    1. Token – Die Anzahl der Zeichen, die das Modell pro Durchgang verarbeiten kann.
    2. Layer – Die Tiefe des neuronalen Netzes, die die Verarbeitungsqualität beeinflusst.
    3. Trainingsdaten – Die Menge und Qualität der Daten, mit denen das Modell trainiert wurde.

Um die Funktionsweise eines Sprachmodells besser zu verstehen, hilft eine anschauliche Metapher: Eine Goldwaschanlage.

Funktionsweise und Begriffe von KI Sprachmodellen
Funktionsweise von Sprachmodellen am Beispiel einer Goldwaschanlage

Ähnlich wie eine Goldwaschanlage verschiedene Siebstufen nutzt, um wertvolles Gold von nutzlosem Gestein zu trennen, verarbeitet ein Sprachmodell große Mengen an Daten und filtert daraus die relevantesten Informationen, um präzise Antworten zu generieren.

Die Parallelen zwsichen einer Goldwaschanlage und einem Sprachmodell lassen sich anhand der drei genannten Faktoren veranschaulichen:

    1. Token: Ein Sprachmodell verarbeitet keine Wörter, sondern Token (kleine Einheiten aus Zeichen oder Wortfragmenten). Je mehr Token ein Modell pro Anfrage verarbeiten kann, desto komplexere Zusammenhänge kann es berücksichtigen – ähnlich wie eine Goldwaschanlage mit größerer Kapazität potentiell größere Mengen an Gold filtern kann.
    2. Layer: So wie eine Goldwaschmaschine mehrere Siebstufen hat, um Verunreinigungen zu entfernen, nutzt ein neuronales Netz eine Vielzahl von Layern, um aus Rohdaten sinnvolle Informationen zu extrahieren. Jede Schicht verarbeitet die Daten weiter, filtert irrelevante Elemente heraus und verbessert die Kontextgenauigkeit der generierten Texte.
    3. Trainingsdaten: Eine optimal auf die Beschaffenheit des Rohmaterials abgestimmte Goldwaschanlage extrahiert gezielt die wertvollsten Goldpartikel. Ebenso liefert ein Sprachmodell, das mit vielfältigen und hochwertigen Trainingsdaten trainiert wurde, besonders präzise und kontextrelevante Antworten für spezifische Anwendungsfälle.

Das Zusammenspiel dieser Faktoren bestimmt die Qualität der generierten Texte und ihre Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgabenstellungen im Projektmanagement.

Welches Sprachmodell ist das beste?

Die Frage nach dem besten Sprachmodell lässt sich nicht pauschal beantworten, da sie von vielen Faktoren abhängt. Neben der Modellarchitektur und den Trainingsdaten spielen auch Datenschutzrichtlinien, Unternehmensentscheidungen und spezifische Anforderungeneine wesentliche Rolle.

Eine effektive Möglichkeit, die Unterschiede der Modelle selbst zu erleben, ist das direkte Testen. Dafür bieten sich diese kostenlosen Plattformen an:

    • Chatbot Arena – Hier könnt ihr verschiedene Modelle kostenlos und ganz ohne Login gegeneinander antreten lassen.
    • Vercel – Über den integrierten Playground könnt ihr verschiedene Modelle direkt testen und vergleichen.

Durch das Experimentieren mit verschiedenen Prompts könnt ihr herausfinden, wie stark sich die Modelle in Stil, Präzision und Detailtiefe unterscheiden. Ein einfacher Test ist beispielsweise: „Erstelle einen kurzen Projektplan für die Einführung einer neuen Software mit drei zentralen Meilensteinen“. Während GPT-4o einen detaillierten Plan mit klaren Handlungsschritten liefert, fasst Claude 3.5 Sonnet die Kernpunkte kompakt und verständlich zusammen.

Mein persönliches Fazit

💡Wie nutze ich KI in meinem Projektmanagement? In meiner täglichen Arbeit nutze ich hauptsächlich die verschiedenen Sprachmodelle von OpenAI innerhalb von ChatGPT (GPT-4o, o1 usw.), da sie für meine Anwendungsfälle präzise und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern.

Allerdings ist kein Modell universell überlegen – die Wahl hängt stark von den individuellen Anforderungen, Datenschutzrichtlinien und Unternehmensvorgaben ab. Deshalb empfehle ich, verschiedene Modelle eigenständig zu testen und deren Stärken und Schwächen zu vergleichen.

Nutzt Tools wie „Chatbot Arena“ und „Vercel“, um ein Gespür dafür zu entwickeln, wie unterschiedlich Sprachmodelle Ergebnisse beeinflussen. Welche Unterschiede sind euch aufgefallen?

❗️Du willst weitere Use-Cases mit kennenlernen und dich fit machen für den Einsatz von KI im Projektmanagement, dann buche hier eines unserer Seminare oder Workshops.

Wer mich noch nicht kennt: Mein Name ist Marcus Rönnert und als Berater für IT-Projektmanagement und KI teste ich generative KI-Tools wie ChatGPT auf Herz und Nieren. Der Fokus liegt dabei auf relevanten Use-Cases in jeder Phase eines IT-Projektes. Das Ziel: Ich möchte herausfinden, wie Künstliche Intelligenz die Arbeit für Projektmanager:innen qualitativ verbessern und effizienter gestalten kann.

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