ML vs. LLM. Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht gleich künstliche Intelligenz. Wer sich mit dem Thema beschäftigt, stösst schnell auf Begriffe wie Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLM). Doch was genau steckt hinter diesen Technologien und welche eignet sich für welchen Anwendungsfall?

Was ist Machine Learning (ML)?

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem ein Algorithmus aus bestehenden Daten lernt, um Muster zu erkennen und daraus zukünftige Ereignisse vorherzusagen oder Entscheidungen abzuleiten. Dazu wird das Modell mit Trainingsdaten gefüttert und lernt durch Optimierung, welche Merkmale für das Ergebnis relevant sind.

• ML nutzt strukturierte Daten wie Tabellen, Zahlen oder Sensorwerte
• Ziel ist es, präzise Vorhersagen zu treffen oder Daten zu klassifizieren
• ML basiert auf Statistik und modellbasierten Verfahren wie Regression oder Entscheidungsbäumen
• Typische Anwendungsbeispiele sind Prognosen, Anomalieerkennung, Klassifikation und Regressionsmodelle

Was ist ein LLM (Large Language Model)?

Ein Large Language Model ist ein spezialisiertes KI-Sprachmodell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde, um Sprache zu verstehen, zu interpretieren und neue Inhalte zu generieren. LLMs basieren auf sogenannten Transformer-Architekturen, die in der Lage sind, Kontext über grosse Textbereiche hinweg zu erfassen.

• LLMs sind riesige neuronale Netze, trainiert auf umfangreichen Textkorpora
• Ziel ist das Verstehen, Interpretieren und Erzeugen menschlicher Sprache
• LLMs sind besonders stark bei Aufgaben wie Textklassifikation, Zusammenfassungen, Frage-Antwort-Systemen oder Chatbots
• Bekannte Beispiele sind GPT-4, Claude, Gemini oder Perplexity

Machine Learning ist die bessere Wahl, wenn strukturierte Daten vorliegen, zum Beispiel Zahlen, Tabellen oder Messwerte. Wenn es darum geht, präzise Vorhersagen zu treffen, etwa zur Erkennung von Anomalien oder zur Planung von Nachfrage und Ressourcen, ist ML oft effizienter. Auch bei begrenzten IT-Ressourcen bietet ML Vorteile, da der Rechenaufwand in der Regel geringer ist.

LLMs lohnen sich besonders dann, wenn unstrukturierte Texte analysiert oder erzeugt werden sollen. Sie eignen sich, um Sprache zu verstehen, Inhalte zusammenzufassen oder neue Texte zu schreiben. Bei Anwendungen mit direkter Nutzerinteraktion, wie etwa Chatbots oder intelligente Assistenzsysteme, sind LLMs meist die bessere Wahl.

Typische Anwendungsfälle für Machine Learning

• Qualitätsüberwachung in Produktionsumgebungen
• Predictive Maintenance und Ausfallprognosen
• Segmentierung und Analyse von Kundendaten
• Nachfrageprognosen in Handel und Industrie
• Betrugserkennung in Versicherungs- und Finanzsystemen

Typische Anwendungsfälle für LLMs

• Automatisierte Kundenkommunikation über Chatbots
• Generierung von Produkttexten, Berichten oder E-Mails
• Analyse und Klassifikation grosser Mengen an Textdaten
• Zusammenfassungen von Meetings, E-Mails oder Support-Tickets
• Wissensmanagement durch semantische Suche in Dokumentationen und FAQs