Wie sich – als Algorithmus – LLM von LRM unterscheidet
Google's KI Gemini antwortet mir darauf (im September 2025) wie folgt:Large Language Models (LLMs) und Large Reinforcement Models (LRMs) sind beides KI-Modelle, die sich jedoch grundlegend in ihren Algorithmen und Anwendungsbereichen unterscheiden.
- LLMs sind Deep-Learning-Algorithmen, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, um menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren [2]. Sie sind Experten für textbasierte Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails, Übersetzungen oder die Beantwortung von Fragen [1].
- Ein LRM hingegen ist ein KI-Modell, das durch Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) trainiert wird. Dabei lernt das Modell, Entscheidungen zu treffen, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, indem es für gute Entscheidungen Belohnungen und für schlechte Entscheidungen Strafen erhält. Dies unterscheidet sich fundamental von den Algorithmen der LLMs, die hauptsächlich auf der Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz basieren. Während LLMs textorientiert sind, werden LRMs oft für die Lösung komplexer Probleme oder in Simulationsumgebungen eingesetzt, bei denen es um strategische Entscheidungen geht.
- Da keine Informationen über die spezifischen Algorithmen von LRMs in den bereitgestellten Suchergebnissen enthalten sind, ist die genaue Unterscheidung auf Algorithmus-Ebene durch Gemini nicht vollständig darstellbar.
- 1. Das richtige KI-Werkzeug wählen
- 2. Was ist ein Large Language Model (LLM)?
- 3. Erklärung der Unterschiede
- 4. Was versteht man unter generativer KI und Large Language Models?
- 5. Top LLMs im Vergleich
- 6. Was ist ein LLM?
- Was LLMs von GenAI unterscheidet
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