In der Welt der Künstlichen Intelligenz und speziell im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) dominieren aktuell Large Language Models (LLMs) die Diskussion. Ihre beeindruckenden Fähigkeiten zur Textgenerierung und Bedeutungsrepräsentation haben sie zu einem der spannendsten Werkzeuge der Technologiebranche gemacht. Doch während viele Entwickler und Unternehmen versucht sind, sämtliche NLP-Aufgaben komplett und ausschließlich mit LLMs zu lösen, gibt es gewichtige Gründe, die gegen diese sogenannte LLM-Maximalismus-Strategie sprechen. Stattdessen gewinnt ein pragmatischer, modularer Ansatz zunehmend an Bedeutung, der LLMs als hilfreiche, aber eingebettete Bausteine innerhalb eines gut durchdachten Systems verwendet. Diese Herangehensweise steht für nachhaltige, zuverlässige und vor allem wartbare Softwarelösungen.
Die beeindruckenden Fähigkeiten von LLMs sind unbestritten. Sie erzeugen flüssige, zusammenhängende und oft sehr überzeugende Texte, die bis vor einigen Jahren noch undenkbar schienen. Damit haben sie eine neue Qualität der Bedeutungsvermittlung erreicht, die viele praktische Anwendungen revolutionieren kann. Gerade beim Prototyping von NLP-Anwendungen bieten sie riesige Vorteile: Schnell lassen sich verschiedene Designs ausprobieren, Eingaben verstehen oder zunächst ungeklärte Aufgabenstellungen bearbeiten. Die gezielte Nutzung von LLMs kann so die Entwicklungszeit signifikant verkürzen und Ideen umsetzbar machen.
Trotz dieses Potenzials stellen LLMs jedoch keine Universallösung dar. Für viele etablierte Geschäftsanforderungen im NLP-Bereich sind sie weder besonders effizient noch immer zuverlässig genug. Die Nutzung aufwändiger Prompt-Konstruktionen, hohes Kosten- und Laufzeitaufkommen sowie eine eingeschränkte Modulierbarkeit der Systeme führen häufig zu Problemen, sobald es darum geht, Anwendungen zu skalieren oder flexibel an erweiterte Anforderungen anzupassen. Die Maximalisten, die allen Aufgaben direkt mit einem einzigen großen Modell begegnen wollen, unterschätzen hier oft die Komplexität und die praktischen Anforderungen moderner Softwareentwicklung. Performance und Geschwindigkeit sind wesentliche Faktoren, die gegen eine allumfassende LLM-Nutzung sprechen.
Viele Anwendungen, zum Beispiel im Monitoring von Online-Reputationen, benötigen eine Echtzeit- oder zumindest nahezu verzögerungsfreie Verarbeitung großer Datenmengen. Die direkte Einspeisung tausender Textelemente in ein LLM ist nicht nur kostspielig, sondern auch aufgrund der begrenzten Input-Länge und Rechenzeit schlichtweg nicht machbar. Die Rechenintensität und Latenzzeiten von LLM-Anfragen machen sie großteils nur für wenige, selektive oder besonders komplexe Aufgaben im Prozess geeignet. Für viele Routineaufgaben sind kleinere, spezialisierte Modelle oder regelbasierte Systeme weit leistungsfähiger. Ein weiterer wesentlicher Kritikpunkt ist die fehlende Modularität im LLM-Maximalismus.
Ein monolithisches System, das alle Funktionen in einem großen Modell abbildet, erschwert spätere Änderungen, Erweiterungen oder Fehleranalysen. Wenn zum Beispiel zwei verschiedene Aufgaben – etwa das Erkennen von Unternehmensnennungen und die anschließende Zusammenfassung relevanter Kommentare – beide direkt im LLM und über unterschiedliche Prompts abgewickelt werden, besteht die Gefahr, dass die Ergebnisse inkonsistent sind. Verlinkungen von Zusammenfassungen zu ihren zugrundeliegenden Texten werden schwer nachvollziehbar, da unterschiedliche Prompt-Varianten zu abweichenden Erkennungsresultaten führen können. Das macht das System anfällig für Fehler und erschwert die Weiterentwicklung. Nachhaltige Software zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass sie nachvollziehbar, wartbar und modular ist.
Modulare Programmierung erlaubt es, einzelne Komponenten unabhängig voneinander zu entwickeln, zu testen und zu verbessern. Statt alle NLP-Aufgaben in einem einzigen großen Modell abzubilden, empfiehlt es sich, den Gesamtprozess in kleinere Teilschritte zu zerlegen und nur dort LLMs einzusetzen, wo sie wirklich einen klaren Mehrwert bringen. Die übrigen Aufgaben lassen sich oft mit effizienteren und exakt spezifizierten Methoden, etwa klassischen regelbasierten Algorithmen oder spezialisierten kleineren Modellen, deutlich besser lösen. Das sorgt für kürzere Antwortzeiten, geringere Kosten und bessere Kontrollmöglichkeiten. Konkrete NLP-Aufgaben wie das Erkennen von Satzgrenzen oder das Identifizieren von Named Entities gehören häufig nicht zu den Fällen, die ein LLM zwingend lösen muss.
Moderne Libraries wie spaCy bieten hier erprobte Lösungen, die sehr schnell, genau und ressourcenschonend sind. Werden solche bewährten Komponenten mit LLM-gestützten Erweiterungen kombiniert, entsteht eine flexible Pipeline, die an wechselnde Anforderungen angepasst werden kann. LLMs können eher als intelligente Bausteine verstanden werden, die Unterstützung bieten, etwa bei komplexen Zusammenfassungen oder der Generierung von Freitexten. Diese pragmatische Herangehensweise fordert zudem eine sorgfältige, systematische Evaluation der einzelnen Module sowohl einzeln – also intrinsisch – als auch im Gesamtkontext, also extrinsisch. Intrinsische Evaluation funktioniert vergleichbar mit Unit-Tests im Softwareengineering, sie prüft die Qualität und Korrektheit jeder Komponente isoliert anhand von sorgfältig annotierten Daten.
Extrinsische Evaluation bewertet, wie die einzelnen Teile zusammenspielen und ob das Gesamtsystem die gesetzten Ziele erreicht. Nur mit dieser strukturierten Messung lassen sich Verbesserungen verlässlich umsetzen und Änderungen gezielt vornehmen, ohne versehentlich neue Fehler einzuführen. Sehr wichtig ist auch der Einsatz von supervised learning mit annotierten Trainingsdaten für wiederkehrende, nicht-generative Aufgaben. Kleinere, auf eine einzige Aufgabe spezialisierte Modelle, die mit exakten Annotationen trainiert wurden, erzielen in der Regel eine deutlich höhere Genauigkeit und sind effizienter als das generische In-Context-Lernen von LLMs, bei dem lediglich Beispiele im Prompt gezeigt werden. Diese spezialisierte Feinabstimmung ermöglicht es, präzisere und robustere Komponenten zu schaffen, die sich auch an veränderte Bedingungen anpassen lassen.
Ein weiterer Vorteil der modularen Entwicklung liegt in der besseren Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit der Systeme. Bei Änderungen oder Erweiterungen müssen nicht gleich komplette Promptbäume angepasst werden, sondern oftmals reicht es, einzelne Module zu modifizieren. So können Teams schneller auf neue Anforderungen reagieren und deren Effektivität messen, ohne das gesamte System zu gefährden. Neben technischen Aspekten spielt auch der Kostenfaktor eine zentrale Rolle. LLM-Anfragen verursachen durch die große Rechenleistung und die oft notwendige Nutzung teurer Cloud-Services höhere laufende Kosten.
Das limitiert ihre Verwendung insbesondere in Umgebungen mit hohem Datenaufkommen oder Echtzeitanforderungen. Effizientere, schlankere Komponenten ermöglichen dagegen günstigeren Betrieb und machen Anwendungen skalierbarer. Die Arbeit mit LLMs sollte deshalb nicht darin bestehen, „alles eingeben und hoffen“, sondern vielmehr darin, LLMs gezielt und intelligent einzusetzen. Sie sind hervorragende Werkzeuge, um Wissensbarrieren zu überwinden, die Entwicklung zu beschleunigen und komplexe generative Aufgaben zu lösen. Doch ihre Stärken entfalten sie am besten als Teil einer sorgfältig konzipierten modularen Architektur.
So lassen sich Vorteile der LLM-Technologie und bewährte Methoden der Softwareentwicklung optimal miteinander verbinden. Das Offenlegen und systematische Nutzen des vorhandenen Wissens über Softwaredesign, Datenannotation und Evaluation fördert langfristig bessere Produkte. Dies zeigt sich besonders in der Verfügbarkeit von Open-Source-Bibliotheken wie spaCy oder Hugging Face Transformers, sowie Werkzeugen für Annotation und Trainingsdatenerstellung, die das Zusammenspiel von LLMs und spezialisierten Modellen ermöglichen. Neue Entwicklungen im Bereich LLM-unterstützter Pipelines tragen zu einem reibungsloseren Workflow bei und erhöhen die Qualität der Anwendungen spürbar. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass der LLM-Maximalismus zwar eine verlockende Vision darstellt, aber in der Praxis viele Hürden und Probleme mit sich bringt.
Es zeigt sich, dass eine pragmatische Nutzung von LLMs, die diese als Module in einem modularen System einbindet und mit bewährten NLP-Methoden kombiniert, der nachhaltigere und erfolgversprechendere Weg ist. Dieser Ansatz bietet nicht nur bessere Leistung, geringere Kosten und mehr Skalierbarkeit, sondern auch eine robustere Basis für stetige Weiterentwicklung und Anpassung an zukünftige Anforderungen in der dynamischen Welt der natürlichen Sprachverarbeitung.
