KI-Modelle verstehen: Unterschiede, Stärken und wann du welches nutzt
„AI-Modelle“ ist ein Sammelbegriff: Je nach Problem (Text, Bilder, Tabellen, Entscheidungen) sind völlig unterschiedliche Modellfamilien sinnvoll, und oft ist die beste Lösung eine Kombination. Unten findest du eine praxisnahe Einordnung, die dir bei der Auswahl hilft.
Modelltypen kurz erklärt
Transformer-basierte Sprachmodelle (LLMs) erzeugen und verstehen Text, indem sie in ihrer Kernarchitektur (Multi-Head-)Attention nutzen, um Beziehungen zwischen Tokens zu gewichten. Diffusionsmodelle sind generative Bildmodelle, die typischerweise aus Rauschen starten und das Bild schrittweise „entrauschen“, bis ein plausibles Ergebnis entsteht. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist kein „neues Modell“, sondern eine Architektur, die ein Sprachmodell während der Antwort mit extern abgerufenen Dokumenten/Evidenz konditioniert.
LLM (Transformer): Text generieren, zusammenfassen, klassifizieren, Code erzeugen.
CNN (Convolutional Neural Network): Bildverarbeitung mit lokalen „Receptive Fields“/lokaler Konnektivität für visuelle Muster.
Gradient Boosted Decision Trees (GBDT): sehr starke Baseline für tabellarische Daten, oft hohe Genauigkeit ohne „Deep-Learning-Overkill“.
Reinforcement Learning (RL): Agent lernt durch Interaktion mit einer Umgebung über Aktionen und Rewards (Feedback-Schleife).
Wann nutze ich welches?
Die Wahl hängt weniger von „bestes Modell“ ab, sondern von Datenform, Fehlertoleranz, Kosten/Latenz und ob du Ground Truth (Labels, Regeln, Dokumente) hast.
Aufgabe
Gute Wahl
Warum
Typische Falle
Kundenservice-Chat mit internen Docs
LLM + RAG
Antwort wird an abgerufene Quellen gebunden (faktischer, aktueller)
„Ähnlich“ ist nicht gleich „richtig“; Domain-Sprache braucht gute Daten
Scoring/Forecasting auf Tabellen (CRM, Shop, Finance)
GBDT
stark auf Tabular-Setups, gut für nichtlineare Interaktionen
Datenlecks/Zeitleakage schlagen jedes Modell
Bildklassifikation (Defekt ja/nein)
CNN (oder moderne Vision-Backbones)
lernt lokale visuelle Merkmale über Filter/Receptive Fields
Zu wenig/zu einseitige Daten → schlechte Generalisierung
Bildgenerierung (Mockups, Variationen)
Diffusion
iterative Denoising-Generierung aus Rauschen
Rechte/Brand-Consistency und kontrollierbare Outputs
Steuerung/Optimierung in Simulation/Robotik
RL
lernt Policy über Reward-getriebene Interaktion
Setup/Reward-Design ist der eigentliche „Schwierigkeitsgrad“
LLMs: Bausteine, die du wirklich auswählst
„Welches LLM?“ ist oft zweitrangig gegenüber „welche Strategie drumherum?“—weil viele Projekte an Aktualität, Verlässlichkeit oder Skalierung scheitern, nicht an Roh-Intelligenz.
Embeddings: Wort-/Textrepräsentationen als reellwertige Vektoren; Nähe im Vektorraum steht für Bedeutungsähnlichkeit.
RAG: kombiniert ein LLM mit Retrieval-Modulen, die während der Inferenz externe Evidenz holen und die Generierung darauf stützen.
Prompt Engineering vs. Fine-Tuning: Prompting ist schnell und flexibel, Fine-Tuning lohnt sich eher für stabile, wiederholte Aufgaben mit klarer Zieldefinition und wenn du Kontrolle/Robustheit brauchst.
Mixture of Experts (MoE): Architektur, bei der pro Input (z. B. Token) nur wenige „Experten“-Subnetze aktiv sind, ausgewählt durch ein Routing/Gating.
Praxisbeispiele (so würdest du entscheiden)
„Wir wollen interne FAQs + Tickets + Handbuch durchsuchen und Antworten ausgeben.“ → Embeddings für Retrieval + RAG für Antworten; optional ein kleines Fine-Tuning erst später, wenn du ein stabiles Format brauchst.
„Wir wollen Kaufwahrscheinlichkeit / Churn aus CRM-Daten vorhersagen.“ → Starte mit GBDT, weil Tabular oft der Sweet Spot ist; LLM nur ergänzend (z. B. Freitextfelder in Features umwandeln).
„Wir wollen Produktbilder generieren (Mood, Varianten, Hintergründe).“ → Diffusion für Generierung; für Erkennung/Qualitätsprüfung eher CNN/klassische Vision-Modelle.
