Texte erstellen, Fragen beantworten oder große Datenmengen zusammenfassen: Large Language Models können innerhalb weniger Sekunden Aufgaben übernehmen, die sonst viel Zeit beanspruchen. Sie bilden die technologische Grundlage vieler bekannter KI-Anwendungen und begegnen uns längst nicht mehr nur in Chatbots.
Auch im E-Commerce eröffnen die Sprachmodelle zahlreiche Möglichkeiten und treiben die Innovation in verschiedenen Anwendungsbereichen voran. Sie können Händler:innen beispielsweise dabei unterstützen, Produktbeschreibungen zu verfassen, Kundenfeedback auszuwerten, Inhalte zu übersetzen oder das Einkaufserlebnis zu personalisieren. Doch wie entstehen die scheinbar menschenähnlichen Antworten und wie zuverlässig sind sie tatsächlich?
In diesem Beitrag erfährst du, was Large Language Models sind, wie sie funktionieren und welche Vorteile und Grenzen sie haben. Außerdem lernst du, wie du sie sinnvoll in deinem Onlineshop einsetzen kannst.
Was sind Large Language Models?
Large Language Models (LLMs) sind große KI-Sprachmodelle, die anhand großer Datenmengen trainiert werden. Als Sprachmodell aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz nutzen sie Verfahren der Sprachverarbeitung, um sprachliche Muster zu erkennen und Texte zu verarbeiten und zu generieren.
Wie funktionieren Large Language Models?
Large Language Models werden mit großen Mengen an Textdaten aus unterschiedlichen Quellen trainiert. Mithilfe von Machine Learning lernen sie aus diesen Daten sprachliche Muster, Zusammenhänge und Strukturen. Die Inhalte speichern sie jedoch nicht wie eine Datenbank und verarbeiten stattdessen Texte als sogenannte Tokens, also kleinere Spracheinheiten wie Wörter oder Wortbestandteile.
Erhält ein LLM eine Eingabe, auch Prompt genannt, analysiert es den bisherigen Kontext. Für die Generierung einer Antwort berechnet das Modell anschließend, welches Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes folgen könnte. Dieser Vorgang wiederholt sich so lange, bis eine vollständige und sprachlich kohärente Antwort entsteht.
Large Language Models basieren auf neuronalen Netzen, wobei moderne Modelle in der Regel die sogenannte Transformer-Architektur nutzen. Während des Trainings werden die Parameter des Modells angepasst. Mithilfe eines Aufmerksamkeitsmechanismus kann es dadurch berücksichtigen, welche Bestandteile einer Eingabe besonders wichtig sind und wie sie miteinander zusammenhängen. Als Grundlage für generative KI-Anwendungen ist das Modell beispielsweise in der Lage, Fragen zu beantworten, Texte zusammenzufassen, Inhalte zu übersetzen oder neue Texte zu generieren.
Da ein LLM seine Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten erzeugt, versteht es Inhalte nicht auf dieselbe Weise wie ein Mensch. Deshalb können die Ergebnisse trotz überzeugender Formulierungen fehlerhafte oder erfundene Informationen enthalten.
Wie du Prompts für Large Language Models richtig schreibst, erfährst du in diesem Video (auf Englisch).
Welche Large Language Models gibt es?
Mittlerweile stehen zahlreiche Large Language Models zur Verfügung, die sich unter anderem hinsichtlich ihrer Funktionen, Modellgröße, Kosten und Einsatzmöglichkeiten unterscheiden. Einige Modelle sind nur über die Anwendungen oder Schnittstellen ihrer Anbieter zugänglich, während andere mit frei verfügbaren Modellgewichten selbst betrieben und beispielsweise durch Fine-Tuning an bestimmte Aufgaben angepasst werden können.
Zu den bekannten führenden Modellfamilien auf dem Markt gehören:
- GPT von OpenAI: Zur Modellfamilie gehören verschiedene Sprachmodelle wie GPT-4, die unter anderem in ChatGPT eingesetzt werden und Texte sowie weitere Inhalte verarbeiten und generieren können.
- Gemini von Google: Diese Modelle können verschiedene Arten von Inhalten wie Texte, Bilder und Programmcode verarbeiten.
- Claude von Anthropic: Die Claude-Modelle werden beispielsweise für Textverarbeitung, Analysen, logisches Schlussfolgern und Programmierung eingesetzt.
- Llama von Meta: Die Modellfamilie ist mit offenen Modellgewichten verfügbar und kann dadurch für unterschiedliche Anwendungen angepasst werden.
- Mistral von Mistral AI: Die Modellfamilie umfasst verschiedene kommerzielle und offen verfügbare Modelle.
Vorteile von Large Language Models
Vielseitige Einsatzmöglichkeiten
Ein LLM kann Texte erstellen, Inhalte zusammenfassen, Informationen strukturieren, Sprachen übersetzen und Fragen beantworten. Dadurch lässt sich dasselbe Modell für unterschiedliche Aufgaben und Unternehmensbereiche einsetzen.
Verarbeitung großer Textmengen
Large Language Models können umfangreiche Textdaten schnell analysieren. So lassen sich beispielsweise Kundenbewertungen, Supportanfragen oder Umfrageergebnisse auswerten und wichtige Erkenntnisse herausarbeiten.
Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
Aufgaben wie das Formulieren von Produktbeschreibungen oder das Beantworten häufig gestellter Fragen lassen sich teilweise automatisieren. Das kann die Effizienz im Arbeitsalltag erhöhen, Mitarbeiter:innen entlasten und mehr Zeit für komplexe oder strategische Tätigkeiten schaffen.
Personalisierte Kommunikation
LLMs können Inhalte an unterschiedliche Zielgruppen, Situationen und Kommunikationskanäle anpassen. Im E-Commerce lassen sich damit beispielsweise individuelle Produktempfehlungen oder personalisierte Antworten erstellen.
Unterstützung verschiedener Sprachen
Viele Large Language Models können Inhalte in mehreren Sprachen verstehen, generieren und übersetzen. Das erleichtert es Unternehmen, internationale Zielgruppen anzusprechen und Inhalte für verschiedene Märkte anzupassen.
Gute Skalierbarkeit
Ein einmal integriertes LLM kann zahlreiche Anfragen und Aufgaben gleichzeitig verarbeiten. Dadurch eignet sich die Technologie sowohl für einzelne Arbeitsschritte als auch für größere automatisierte Abläufe.
Grenzen und Risiken von Large Language Models
Trotz ihrer vielseitigen Einsatzmöglichkeiten liefern Large Language Models nicht immer zuverlässige Ergebnisse. Du solltest daher auch mögliche Grenzen und Risiken berücksichtigen.
Fehler und Halluzinationen
LLMs können falsche Informationen erzeugen oder Inhalte erfinden, die überzeugend formuliert wirken. Wichtige Angaben sollten deshalb immer von deinem Team überprüft werden.
Abhängigkeit von den Trainingsdaten
Die Qualität der verwendeten Trainingsdaten ist entscheidend für die Ergebnisse eines Large Language Models. Sind diese unvollständig, fehlerhaft oder veraltet, kann sich das in den Antworten des Modells widerspiegeln.
Datenschutz und Datensicherheit
Werden persönliche, vertrauliche oder unternehmensinterne Daten in ein LLM eingegeben, können Datenschutz- und Sicherheitsrisiken entstehen. Du solltest daher prüfen, wie der jeweilige Anbieter Eingaben speichert und verarbeitet.
Begrenztes Verständnis
LLMs können den Eindruck erwecken, Sprache zu verstehen, indem sie sprachliche Muster und Zusammenhänge erkennen, besitzen jedoch kein menschliches Verständnis. Sie können Zusammenhänge falsch interpretieren und berücksichtigen nicht automatisch den gesamten fachlichen oder situativen Kontext.
Kosten und Ressourcenverbrauch
Large Language Models können sehr leistungsstark sein, ihre Entwicklung und ihr Betrieb benötigen jedoch große Mengen an Rechenleistung und Energie. Auch die Nutzung externer Modelle kann abhängig von Anbieter und Nutzungsumfang mit erheblichen Kosten verbunden sein.
Einsatzmöglichkeiten von Large Language Models
Chatbots und virtuelle Assistenten
LLMs ermöglichen Chatbots, natürlich formulierte Fragen zu verstehen und passende Antworten zu generieren. So können sie deinen Kund:innen rund um die Uhr Auskunft zu Produkten, Bestellungen oder Rückgabebedingungen geben. Bei komplexen Anliegen sollte das Gespräch jedoch an Mitarbeiter:innen weitergeleitet werden.
Erstellung von Inhalten
Large Language Models können Produktbeschreibungen, Blogbeiträge, E-Mails oder Inhalte für soziale Medien entwerfen. Händler:innen können die gewünschten Inhalte und Anforderungen in einem Prompt festhalten und den generierten Text anschließend prüfen und an die eigene Markenstimme anpassen.
Personalisierte Einkaufserlebnisse
Auf Grundlage von Interessen, bisherigen Käufen oder dem Verhalten im Onlineshop können LLMs personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen erstellen. Dadurch erhalten Kund:innen Angebote, die besser zu ihren individuellen Bedürfnissen passen.
Optimierung der Produktsuche
LLMs können Suchanfragen in natürlicher Sprache semantisch verarbeiten und ihre Bedeutung aus dem jeweiligen Kontext ableiten. Kund:innen müssen dadurch nicht immer die exakte Produktbezeichnung eingeben, um passende Ergebnisse zu erhalten. Das erleichtert die Produktsuche und kann die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöhen.
Analyse von Daten
Large Language Models können unstrukturierte Textdaten wie Produktbewertungen, Supportanfragen oder Kommentare aus sozialen Medien auswerten. Sie helfen dabei, häufige Probleme, wiederkehrende Fragen, Stimmungen und Kundenbedürfnisse zu erkennen.
Automatisierung administrativer Aufgaben
Auch bei wiederkehrenden Aufgaben können LLMs unterstützen. Sie können beispielsweise Informationen aus Dokumenten zusammenfassen, Berichte vorbereiten, E-Mails formulieren oder Daten für weitere Arbeitsschritte strukturieren. In Verbindung mit anderen Systemen lassen sich daraus automatisierte Workflows entwickeln.
Übersetzung und Lokalisierung
Large Language Models können Produkttexte und weitere Inhalte in verschiedene Sprachen übersetzen. Darüber hinaus können sie Formulierungen an sprachliche und kulturelle Besonderheiten eines Zielmarkts anpassen. Vor der Veröffentlichung sollten die Ergebnisse dennoch überprüft werden.
Erkennung betrügerischer Inhalte
LLMs können sprachliche Muster in verdächtigen Nachrichten erkennen und beispielsweise bei der Identifizierung von Phishing-E-Mails unterstützen. Für die allgemeine Betrugserkennung werden sie meist mit weiteren Sicherheitssystemen kombiniert.
In 6 Schritten zum Einsatz eines Large Language Models
Damit ein Large Language Model dein Unternehmen sinnvoll unterstützt, solltest du nicht direkt mit der vollständigen Automatisierung beginnen. Mit den folgenden Schritten kannst du einen geeigneten Anwendungsfall auswählen, die Umsetzung vorbereiten und die Ergebnisse kontrollieren.
- Lege einen konkreten Anwendungsfall fest
- Prüfe deine Daten und technischen Voraussetzungen
- Wähle ein passendes Modell oder Tool
- Erstelle klare Vorgaben
- Teste das LLM in einem begrenzten Bereich
- Überwache und optimiere den Einsatz
1. Lege einen konkreten Anwendungsfall fest
Überlege zunächst, welche Aufgabe das LLM übernehmen oder erleichtern soll. Du kannst es beispielsweise zur Erstellung von Produktbeschreibungen, zur Analyse von Kundenfeedback oder für einen Chatbot einsetzen. Definiere außerdem, welches Ergebnis du erreichen möchtest und anhand welcher Kennzahlen du den Erfolg bewertest.
2. Prüfe deine Daten und technischen Voraussetzungen
Ermittle, welche Informationen das Modell für die gewünschte Aufgabe benötigt und in welcher Qualität diese vorliegen. Prüfe zudem, ob das LLM über eine Schnittstelle oder eine vorhandene App mit deinem Onlineshop und den benötigten Datenquellen verbunden werden kann.
3. Wähle ein passendes Modell oder Tool
Vergleiche verschiedene Lösungen anhand ihrer Funktionen, Kosten sowie der Möglichkeiten zur Implementierung und Integration. Berücksichtige dabei auch die unterstützten Sprachen, die Qualität der Ergebnisse sowie die Datenschutz- und Sicherheitsbedingungen des jeweiligen Anbieters. In vielen Fällen genügt eine bestehende KI-Anwendung, sodass du kein eigenes LLM entwickeln musst.
4. Erstelle klare Vorgaben
Lege fest, welche Aufgaben das Modell ausführen darf und welche Anforderungen seine Ergebnisse erfüllen müssen. Formuliere aussagekräftige Prompts und hinterlege bei Bedarf Informationen zu deiner Zielgruppe, deinen Produkten und deiner Markenstimme. Bestimme zusätzlich, welche Daten nicht eingegeben oder verarbeitet werden dürfen.
5. Teste das LLM in einem begrenzten Bereich
Beginne mit einer überschaubaren Aufgabe und prüfe die Ergebnisse unter realistischen Bedingungen. Achte dabei beispielsweise auf die fachliche Genauigkeit, Verständlichkeit, Tonalität und mögliche Verzerrungen. Fehler lassen sich in dieser Phase leichter erkennen und beheben, bevor das LLM in größerem Umfang eingesetzt wird.
6. Überwache und optimiere den Einsatz
Kontrolliere die generierten Ergebnisse auch nach der Einführung regelmäßig. Werte Rückmeldungen und zuvor festgelegte Kennzahlen aus und passe Prompts, Datenquellen oder Arbeitsabläufe bei Bedarf an. Bei wichtigen Entscheidungen und sensiblen Inhalten sollte weiterhin eine Person die abschließende Prüfung übernehmen.
Fazit: Large Language Models sinnvoll nutzen
Large Language Models können dein Unternehmen dabei unterstützen, Texte zu erstellen, große Informationsmengen auszuwerten und wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Im E-Commerce reichen die Einsatzmöglichkeiten von Chatbots und personalisierten Einkaufserlebnissen bis hin zur Optimierung der Produktsuche.
Damit LLMs einen echten Mehrwert bieten, sollten sie gezielt für klar definierte Aufgaben eingesetzt werden. Ebenso wichtig sind geeignete Datenschutzmaßnahmen und eine regelmäßige Kontrolle der Ergebnisse. Denn auch wenn die Modelle überzeugende Inhalte generieren können, ersetzen sie weder menschliches Fachwissen noch verantwortungsvolle Entscheidungen. Richtig eingesetzt können Large Language Models Arbeitsabläufe effizienter gestalten und Händler:innen dabei unterstützen, ihren Onlineshop innovativ weiterzuentwickeln.
