Stell dir vor, du betrittst eine Bibliothek. Die eine ist prall gefüllt mit aktuellen Fachbüchern, Romanen in mehreren Sprachen und sauber sortierten Nachschlagewerken. Die andere besteht eher aus alten Zeitschriften, ein paar Comics und einigen Büchern ohne Inhaltsverzeichnis. In beiden Fällen handelt es sich um Bibliothek , doch welche wird dir wohl verlässlichere Antworten auf deine Fragen liefern?
Genau so verhält es sich auch mit KI-Basismodellen. Sie wirken von außen vielleicht ähnlich, unterscheiden sich aber oft drastisch in ihrem Wissen, ihrem Stil und ihrer Nützlichkeit. Woran liegt das?
In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die drei entscheidenden Faktoren, die erklären, warum sich Basismodelle so stark voneinander unterscheiden: die Trainingsdaten, die Modellarchitektur und -größe sowie die Art und Weise, wie die Modelle auf menschliche Präferenzen nachtrainiert werden. Keine Sorge, das klingt komplexer, als es ist. Wir brechen es verständlich und unterhaltsam herunter.
1. Die Trainingsdaten: Das Gedächtnis der KI
Wenn man ein KI-Modell trainiert, bedeutet das im Grunde: Es wird mit gigantischen Mengen an Text gefüttert. Alles, was es liest, prägt sein „Weltbild“.
Quellenmix: Enthält das Training viel Programmiercode, wird das Modell gut im Coden. Ist mehr wissenschaftliche Literatur enthalten, glänzt es bei Fachfragen. Fehlen bestimmte Sprachen oder Themen, fällt es dort schnell ab.
Qualität: Daten aus vertrauenswürdigen Quellen führen zu präziseren Antworten. Enthält das Training jedoch viel Spam oder fragwürdige Inhalte, spiegelt sich das später im Verhalten wider.
Aktualität: odelle, die mit neueren Daten trainiert wurden, kennen aktuelle Technologien oder Ereignisse besser. DeepSeek-V3 wurde beispielsweise auf 14,8 Billionen Token trainiert, während ältere Modelle deutlich weniger Daten gesehen haben und manchmal wie ein Freund wirken, der noch glaubt, man müsse Filme auf DVD kaufen.
Kurz gesagt: Die Daten sind der Rohstoff. Sie entscheiden, was die KI überhaupt wissen kann.
2. Die Modellarchitektur und -größe: Das Gehirn der KI
Neben dem „Was“ (den Daten) spielt auch das „Wie“ eine Rolle. Damit ist die Architektur gemeint – also die Art, wie das neuronale Netz aufgebaut ist. Stell dir das wie den Bauplan eines Hauses vor: Zwei Häuser können beide aus Ziegeln bestehen, aber wenn eines drei Stockwerke hat und ein anderes nur eins, sind die Nutzungsmöglichkeiten völlig unterschiedlich.
Größe: Je mehr Parameter ein Modell hat (das sind die kleinen Stellschrauben im Netzwerk), desto komplexere Muster kann es erkennen. Zum Vergleich: DeepSeek-V3 hat 671 Milliarden Parameter, Llama 3.1 405B kommt auf 405 Milliarden Parameter, während kleinere Modelle wie GPT-4o-mini deutlich weniger Parameter haben und dadurch schneller, aber weniger leistungsstark sind.
Architektur-Tricks: Mit speziellen Anpassungen können Modelle längere Texte verstehen (moderne Modelle wie Claude oder GPT-4o schaffen bis zu 128.000 Token, das sind etwa 96.000 Wörter am Stück), sparsamer mit Rechenleistung umgehen oder stabiler auf schwierige Eingaben reagieren.
Kapazität vs. Effizienz: Ein riesiges Modell ist nicht automatisch das Beste. Wenn es nicht genug oder nicht die richtigen Daten gesehen hat, bleibt das Potenzial ungenutzt.
Man könnte sagen: Die Architektur bestimmt, wie leistungsfähig das „Gehirn“ der KI ist, und wie viel Information es sinnvoll verarbeiten kann.
3. Nachtrainierung: Die Erziehung der KI
Stell dir nun zwei Menschen vor, die beide eine exzellente Ausbildung genossen haben. Der eine hat zusätzlich Rhetorik-Training, Coaching für Konfliktlösung und einen Kurs in guter Kinderstube. Der andere nicht. Wer wird im Gespräch angenehmer sein? Genau!
Auch bei KI-Modellen gibt es diesen Schritt der „Erziehung“. Fachlich nennt man das Alignment oder Fine-Tuning auf menschliche Präferenzen. Hier werden die Basismodelle gezielt nachtrainiert:
Instruktionslernen: Das Modell bekommt viele Beispiele, wie man auf Befehle und Fragen klar und hilfreich antwortet.
Feedback von Menschen: Tester bewerten Antworten und helfen so, das Modell höflicher, sicherer und relevanter zu machen.
Sicherheit & Stil: Durch gezieltes Nachtrainieren lernen Modelle, problematische Inhalte zu vermeiden und in einem Ton zu antworten, der für Nutzer:innen angenehm ist.
Das Ergebnis: Zwei identische Basismodelle können durch unterschiedliche Nachtrainierung völlig andere „Persönlichkeiten“ entwickeln. Eines ist sachlich-nüchtern, das andere humorvoll-plaudernd.
Wie alles zusammenspielt
Das Spannende ist: Diese drei Faktoren wirken nicht isoliert, sondern verstärken sich gegenseitig. Ein Modell mit tollen Daten und viel Kapazität, aber ohne gutes Alignment, ist zwar schlau, aber nicht wirklich nutzerfreundlich. Ein anderes Modell mit perfektem Alignment, aber schwachen Daten, wirkt zwar höflich, aber kann viele Fragen schlicht nicht beantworten.
Die Kunst besteht also darin, alle drei Stellschrauben ins richtige Verhältnis zu bringen:
- Daten = das Wissen und die Erfahrungen
- Architektur & Größe = die kognitive Leistungsfähigkeit
- Nachtrainierung = die soziale Kompetenz und Hilfsbereitschaft
Ein kurzer Realitätscheck
Vielleicht fragst du dich: Muss ich all das wissen, um KI sinnvoll einzusetzen? Nein, nicht unbedingt. Aber es hilft enorm, die Unterschiede besser einzuordnen. Wenn du also das nächste Mal zwei Modelle ausprobierst und feststellst, dass das eine super präzise antwortet, während das andere ausweicht oder viel umständlicher klingt, weißt du jetzt: Dahinter steckt kein Mysterium, sondern meistens eine bewusste Entscheidung bei Daten, Architektur oder Alignment.
Warum es sich lohnt, genauer hinzuschauen
KI-Modelle sind keine Blackbox-Magie, auch wenn es manchmal so wirkt. Sie sind vielmehr das Ergebnis von Designentscheidungen: Welche Daten bekommt das Modell? Welche Architektur und Größe wählt man? Und wie wird es an menschliche Erwartungen angepasst?
Die Antwort auf diese drei Fragen bestimmt, wie nützlich, wie präzise und wie angenehm ein Modell im Alltag ist. Oder um es bildhaft zu sagen: Ein gutes KI-Modell ist nicht nur eine große Bibliothek mit modernem Lesesaal, es hat auch eine freundliche Bibliothekarin, die dir die richtigen Bücher zeigt und im passenden Ton erklärt, was drinsteht.
Für uns User bedeutet das: Je besser wir diese Unterschiede verstehen, desto gezielter können wir KI-Tools auswählen und einsetzen. Denn am Ende geht es nicht darum, das „größte“ Modell zu haben, sondern dasjenige, das am besten zu unserem Anwendungsfall passt.
Und wer weiß, vielleicht wirst du beim nächsten KI-Testlauf ja selbst zum scharfsinnigen „Modellkritiker“ und erkennst sofort, woran ein Verhalten liegt: Daten, Architektur oder Erziehung.
Hinweis: Dieser Artikel enthält Inhalte, die mit Unterstützung eines KI-Systems erstellt wurden. Die Inhalte wurden anschließend von einem Menschen mit ❤️ überprüft und bearbeitet, um Qualität und Richtigkeit sicherzustellen.
