Neueste Entwicklungen im Bereich der LLM

Entdecke hier die neuesten Durchbrüche im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) – von Google Gemini Pro 1.5, OpenAI GPT-4 Turbo bis Mistral 8x22B.

Drei Updates von Sprachmodellen innerhalb von 24 Stunden

In den letzten 24 Stunden hat die Welt der KI und der Large Language Models (LLM) bemerkenswerte Fortschritte erlebt.

 

Hier ein Überblick über die spannendsten Entwicklungen:

Google hat die allgemeine Verfügbarkeit von Gemini Pro 1.5 angekündigt. Dieses Update für ihr GPT-4-Klassenmodell bietet nun eine Kontextgröße von 1 Million Token und steht in 180 Ländern zur Verfügung – Europa und das Vereinigte Königreich ausgenommen.

Besonders hervorzuheben ist die Einführung eines kostenlosen Tarifs, der bis zu 50 Anfragen pro Tag ermöglicht. Für weitere Anfragen werden Gebühren erhoben, die im Vergleich zu vorherigen Modellen leicht angepasst wurden. Außerdem unterstützt Gemini Pro jetzt auch Audioeingaben und Systemaufforderungen.

 

OpenAI hat die finale Version von GPT-4 Turbo vorgestellt, die GPT-4 Vision direkt integriert – eine Neuerung, denn bisher war dies ein separater Service. Die Vision-Funktion unterstützt jetzt sowohl Funktions- als auch JSON-Ausgaben für Bildinputs. Das Modell wurde laut OpenAI erheblich verbessert, wobei die genauen Verbesserungen noch nicht im Detail bekannt sind.

Mistral AI hat einen Link zu einem 281GB großen BitTorrent-Magnet von Mixtral 8x22B geteilt, ihrem neuesten offen lizenzierten Modell, das deutlich größer ist als das bisherige Spitzenmodell Mixtral 8x7B. Obwohl erste Tests noch ausstehen, sind die Erwartungen hoch, basierend auf der Leistung des Originalmodells Mixtral.

Zusätzlich erreichte das Modell Command R+ von Cohere, das ebenfalls offen lizenziert ist, den 6. Platz im LMSYS Chatbot Arena Leaderboard.

 

Diese Entwicklungen markieren einen signifikanten Fortschritt im Bereich der KI-Forschung und -Anwendung. Sie zeigen, wie schnell sich die Landschaft der Großsprachmodelle verändert und welche neuen Möglichkeiten sich dadurch eröffnen.





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Hintergrund

Was die Update-Flut für dich praktisch bedeutet

Drei große Modell-Updates in so kurzer Zeit zeigen vor allem eins: Dein KI-Stack bleibt beweglich. Größere Kontextfenster ermöglichen längere Briefings, Styleguides oder ganze Produktkataloge in einem Rutsch. Multimodalität (Text ↔ Bild/Audio) macht Use-Cases wie Bildbeschreibung, QA von Mockups oder Meeting-Notizen möglich. Und offen lizenzierte Modelle senken Hürden für Self-Hosting (Datenschutz, Kostenkontrolle), während kommerziell gehostete Modelle meist die beste Out-of-the-box-Qualität liefern.

Unser Fazit: Prinzip „Right tool for the job“ – je Anwendungsfall das passende Modell wählen und sauber einkapseln.

Typische Einsatzfelder für Website, Shop & Entwicklung

  • Content-Produktion „human-in-the-loop“: Kategorietexte, Produktbeschreibungen, Metadaten, FAQ-Snippets – angestoßen durch Briefings & Vorlagen, fachlich freigegeben.

  • On-Site-Assistent: Produktberater im Shop (Größe, Material, Kompatibilität), Redaktions-Copilot im CMS (z. B. Schema.org-Entwürfe, Alt-Texte, Hreflang-Checks).

  • Datenaufbereitung: Attribute normalisieren (Farbe „petrol“ → „türkis“), Varianten mappen, EAN/GTIN-Abgleich, Dubletten finden.

  • Support & Vertrieb: Triage von Anfragen, Entwürfe für Antworten, Zusammenfassungen von Tickets oder Angeboten.

  • Qualität & Barrierefreiheit: Alt-Text-Vorschläge, Kontrast-Hinweise, Link-Texte, Lesbarkeitscheck – alles mit menschlicher Endkontrolle.

Architektur, die in der Praxis funktioniert

  • RAG statt „Halluzination“: Inhalte werden vor der Antwort aus deinem PIM/CMS/Helpdesk abgerufen (Retrieval), das Modell formuliert nur aus deiner Quelle.

  • Guardrails & Policies: Prompts mit klaren Grenzen, sensible Daten filtern, Ausgaben validieren (z. B. nur JSON/Schema).

  • Evaluation: Kleine Gold-Samples (Frage → „richtige“ Antwort) helfen, Qualität messbar zu verbessern.

  • Vendor-Abstraktion: Eine dünne Integrationsschicht erlaubt das Wechseln von Modellen, ohne die Anwendung neu zu bauen.

Recht & Sicherheit – komprimierte Checkliste

  • Datenminimierung: Nur nötige Inhalte ans Modell geben; Logs prüfen/deaktivieren.

  • AV-Verträge & Speicherort: DSGVO-konform, ggf. EU-Hosting / Self-Hosting erwägen.

  • PII-Filter & Moderation: Persönliche Daten maskieren, Richtlinien durchsetzen.

  • Transparenz: KI-generierte Inhalte intern kennzeichnen, fachlich freigeben.

Hintergrund

Beispiel: Möbel-Onlineshop „Nordholz“

Ausgangslage: 1.200 Produkte, uneinheitliche Beschreibungen, viele Varianten (Holzart, Maße).

Lösung:

  • Redaktions-Copilot im CMS: generiert Variantentexte (Holzart, Pflege, Montage), Meta-Title/Description, Alt-Texte – immer basierend auf PIM-Feldern (RAG).

  • On-Site-Assistent: beantwortet Fragen zu Lieferzeit, Pflege, Maßanfertigung, verlinkt auf passende Kategorien.
  • QA-Pipeline: prüft automatisch Styleguide (Ton, Längenlimits), verbietet Superlative, schlägt interne Links vor.

Ergebnis: konsistente Produktseiten, weniger Rückfragen im Support, höhere CTR der Snippets – bei gleicher Redaktionskapazität.

Quick-Tabelle: Use-Case, Modellwahl, Messgröße

Use-Case Passende Modellstrategie Woran du Qualitaet misst
Produkt-/SEO-Texte Proprietaer (Qualitaet) oder Hybrid (offen + RAG) SERP-CTR, Conversion-Rate, Redaktionszeit
On-Site-Assistent RAG mit strenger Quellenbindung Abdeckungsquote Antworten, Hand-over an Support, Zufriedenheit
Daten-Normalisierung Offen/self-hosted (Kostenkontrolle) + Regeln Fehlerquote Felder, Zeit pro 1.000 Datensaetze
Support-Triage Proprietaer mit Tools/JSON-Ausgabe Antwortzeit, Erstloesungsrate, CSAT

Unser Angebot

Als Schwiha GmbH (Website-Erstellung,  Onlineshop, Programmierung) bauen wir dir KI-Workflows, die wirklich tragen: vom Redaktions-Copilot über RAG-Assistenten bis zur Daten-Normalisierung – integriert in dein CMS/Shop-System, DSGVO-konform und messbar in deinen KPIs.

Roadmap