Unterschiedliche KI-Architekturen: LLMs, CNNs und Reinforcement Learning im Vergleich

Künstliche Intelligenz wird häufig als einheitliche Technologie wahrgenommen. In der Praxis basiert moderne KI jedoch auf grundlegend unterschiedlichen Architekturen, die jeweils für klar abgegrenzte Problemklassen optimiert sind. Ob ein System Texte analysiert, Bilder erkennt oder autonome Entscheidungen trifft, hängt nicht von einer allgemeinen „Intelligenz“ ab, sondern von der strukturellen Auslegung des Modells.

Dieser Artikel erklärt die drei zentralen KI-Modelle – Large Language Models (LLMs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und Reinforcement Learning (RL) – und zeigt, was sie leisten, warum sie so gut funktionieren und wo sie eingesetzt werden.

Warum es nicht „die eine KI“ gibt

Jede KI-Architektur ist eine technische Antwort auf eine bestimmte Art von Daten und Aufgaben:

Sprache ist sequenziell, symbolisch und kontextabhängig
Bilder sind räumlich strukturiert und lokal korreliert
Entscheidungen sind zeitabhängig, zielorientiert und feedbackgetrieben

Moderne KI unterscheidet sich daher weniger durch Rechenleistung als durch die Art der Weltmodellierung. Fortschritt entsteht nicht durch ein universelles Modell, sondern durch spezialisierte Architekturen, die gezielt kombiniert werden.

Noch kein Mitglied?
Verpasse keine neuen Artikel!

Kostenlos Mitglied werden

Large Language Models (LLMs): Strukturierung von Sprache und Wissen

Was sind Large Language Models?

Large Language Models sind neuronale Netze auf Basis der Transformer-Architektur. Ihr Trainingsziel ist die Vorhersage des nächsten Tokens in einer Sequenz auf Grundlage des bisherigen Kontexts.

Transformer-Strukturen sind neuronale Netzwerkarchitekturen, die Sequenzen verarbeiten, indem sie über Self-Attention alle Elemente eines Kontexts gleichzeitig zueinander in Beziehung setzen, statt Informationen Schritt für Schritt weiterzureichen.

Dadurch können sie globale Abhängigkeiten und komplexe Strukturen in Daten wie Sprache oder Code effizient modellieren und sehr gut skalieren.

Ein LLM modelliert damit keine Bedeutungen, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Symbolfolgen. Was wie „Verstehen“ wirkt, ist das Ergebnis statistisch gelernter Strukturen in Sprache.

Falls Sie mehr über LLM's erfahren wollen, lesen sie hier unseren Artikel zu dem Thema.

Warum LLMs so gut im Strukturieren sind

Der zentrale Mechanismus von LLMs ist die eben genannte Self-Attention. Jedes Token kann alle anderen Tokens im Kontext gewichten.

Tokens sind die diskreten Einheiten, in die ein Text vor der Verarbeitung zerlegt wird. Je nach Tokenizer können das ganze Wörter, Wortteile (Subwords), Satzzeichen oder sogar einzelne Zeichen sein.

Ein LLM arbeitet nicht direkt mit „Wörtern“, sondern mit diesen Token-IDs und lernt, aus dem bisherigen Token-Kontext das nächste Token wahrscheinlich vorherzusagen.

Dadurch entstehen:

globale Kontextsicht statt lokaler Abhängigkeiten
flexible Priorisierung relevanter Informationen
emergente Strukturen wie Syntax, Argumentationslogik und semantische Beziehungen

LLMs sind daher besonders leistungsfähig bei Aufgaben, die komplexe symbolische Ordnungen erfordern.

Typische Einsatzfelder von LLMs

Textanalyse, Zusammenfassungen und Generierung
Code-Analyse, Dokumentation und Refactoring
Research-Workflows und Wissensmanagement
Strukturierung unstrukturierter Textdaten
Sprachbasierte Steuerung anderer KI-Module

In komplexen Systemen fungieren LLMs häufig als koordinierende oder planende Ebene.

Convolutional Neural Networks (CNNs): Wahrnehmung und Mustererkennung

Grundidee von Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural Networks wurden speziell für räumlich strukturierte Daten entwickelt. Statt globale Zusammenhänge zu modellieren, arbeiten CNNs mit lokalen Filtern, die systematisch über das Eingabebild angewendet werden.

Dabei entstehen hierarchische Repräsentationen:

frühe Schichten erkennen Kanten und Texturen
mittlere Schichten erfassen Formen und Konturen
tiefe Schichten identifizieren Objektstrukturen

CNNs sind damit klassische Wahrnehmungssysteme.

Warum CNNs besonders gut für Bilder geeignet sind

CNNs nutzen explizite Eigenschaften visueller Daten:

lokale räumliche Abhängigkeiten
Parameter-Sharing über das gesamte Bild
Robustheit gegenüber Verschiebungen und Skalierung

Dadurch sind CNNs:

daten-effizient
stabil gegenüber Bildvariationen
hochpräzise in visueller Klassifikation

Ein CNN „versteht“ kein Bild semantisch, sondern erkennt statistisch stabile visuelle Muster.

Typische Einsatzfelder von CNNs

Computer Vision und Objekterkennung
Medizinische Bilddiagnostik
Video- und Bewegungsanalyse
Industrielle Qualitätskontrolle
Wahrnehmung autonomer Systeme

CNNs bilden häufig die Perception-Layer größerer KI-Architekturen.

Noch kein Mitglied?
Verpasse keine neuen Artikel!

Kostenlos Mitglied werden

Reinforcement Learning: Lernen durch Interaktion und Feedback

Das Reinforcement-Learning-Paradigma

Reinforcement Learning unterscheidet sich grundlegend von LLMs und CNNs. Es arbeitet nicht mit einem festen Datensatz, sondern mit Interaktion. Ein Agent trifft Entscheidungen in einer Umwelt und erhält dafür Belohnungen oder Strafen.

Zentrale Elemente sind:

ein Agent, der handelt
eine Umwelt, die reagiert
ein Aktionsraum
eine Reward-Funktion
eine Entscheidungsstrategie (Policy)

Warum Reinforcement Learning so mächtig ist

Reinforcement Learning optimiert sequenzielle Entscheidungen unter Unsicherheit. Das Modell lernt:

welche Aktionen kurzfristig negativ sind
aber langfristig positive Effekte haben
wann Exploration notwendig ist
und wann bekannte Strategien ausgenutzt werden sollten

Dadurch eignet sich RL besonders für dynamische und nicht-deterministische Systeme.

Typische Einsatzfelder von Reinforcement Learning

Robotik und autonome Steuerung
Spiel-KI
Logistik- und Routenoptimierung
Energiemanagement
Simulation komplexer Entscheidungsprozesse

Im wirtschaftlichen Kontext wird RL häufig in Simulationsumgebungen eingesetzt, um Strategien unter kontrollierten Annahmen zu testen.

Zentrale Unterschiede zwischen LLMs, CNNs und Reinforcement Learning

Die drei Architekturen unterscheiden sich fundamental in ihrer Funktion:

Large Language Models

arbeiten mit symbolischen Sequenzen
erkennen und erzeugen Struktur in Sprache
sind stark in Analyse, Planung und Wissensaggregation

Convolutional Neural Networks

arbeiten mit räumlichen Daten
erkennen visuelle Muster und Objekte
bilden die Wahrnehmungsebene moderner KI

Reinforcement Learning

arbeitet mit Entscheidungen über Zeit
optimiert Handlungen anhand von Feedback
eignet sich für Steuerung und Strategieentwicklung

Keine dieser Architekturen ist universell einsetzbar. Ihre Stärke ergibt sich aus der Passung zwischen Problemstruktur und Modellannahme.

Kombination moderner KI-Systeme

Aktuelle KI-Systeme kombinieren diese Architekturen gezielt:

CNNs liefern Wahrnehmung
LLMs strukturieren Informationen und Wissen
Reinforcement Learning trifft Entscheidungen

Diese Kombinationen bilden die Grundlage für autonome Systeme, multimodale Assistenten und agentenbasierte KI-Architekturen.

Bedeutung für Wirtschaft, Finance und Technologie-Strategie

Für Unternehmen, Analysten und Entscheider ist entscheidend:

KI-Leistung ist architekturabhängig
Fehlanwendungen entstehen durch falsche Modellwahl
Erfolgreicher KI-Einsatz erfordert Systemverständnis, nicht Tool-Orientierung

Gerade im Finance- und Wirtschaftsbereich gilt:

Wer KI einsetzen will, muss verstehen, welche Art von Problem eigentlich modelliert wird.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist kein einheitliches System, sondern ein Baukasten spezialisierter Architekturen.

LLMs strukturieren Sprache, CNNs ermöglichen Wahrnehmung und Reinforcement Learning optimiert Entscheidungen.

Der entscheidende Hebel liegt nicht in größeren Modellen, sondern in klarer Architekturwahl und sauberem Systemdesign.