Instruct- vs. Thinking-Modelle

🧠 Instruct- vs. Thinking-Modelle

Nicht alle KI-Modelle "denken" auf die gleiche Weise. Die Unterscheidung zwischen sogenannten Instruct-Modellen und neueren Thinking-Modellen ist entscheidend für eine vollständige KI-Sichtbarkeitsstrategie.

Historisch gesehen basierten fast alle kommerziellen KI-Modelle auf einem "Instruct"-Paradigma (Anweisungs-Paradigma). Man gab ihnen eine Anweisung, und sie generierten sofort eine Antwort basierend auf Mustererkennung und ihren Trainingsdaten.

Kürzlich hat sich ein neues Paradigma herausgebildet: "Thinking"-Modelle (Denkmodelle, auch als Reasoning-Modelle oder Schlussfolgerungsmodelle bekannt). Diese Modelle halten inne, um nachzudenken, bevor sie antworten, und zerlegen komplexe Probleme in Einzelschritte.

AICarma verfolgt beide Typen, denn Ihre potenziellen Kunden nutzen ebenfalls beide. Im Folgenden wird erläutert, wie sie sich voneinander unterscheiden und warum die Sichtbarkeit bei beiden wichtig ist.

Instruct-Modelle (Die Sprinter)

Instruct-Modelle sind auf Geschwindigkeit, Effizienz und Direktheit ausgelegt. Sobald man ihnen eine Frage stellt, beginnen sie augenblicklich damit, basierend auf ihrem Training das nächste logische Wort hervorzusagen.

Wie sie funktionieren: Generierung in einem Durchgang (Single-Pass Generation). Sie besitzen keinen inneren Monolog und führen keinen bewussten, schrittweisen Schlussfolgerungsprozess durch, bevor sie den Text ausgeben.
Das Nutzererlebnis: Schnelle, direkte Antworten. Ideal für unkomplizierte Fragen, das Verfassen von E-Mails, Programmierhilfen und allgemeine Wissensabfragen.
Die Zielgruppe: Die große Mehrheit der alltäglichen KI-Suchen von Verbrauchern nutzt derzeit Instruct-Modelle, bedingt durch ihre Schnelligkeit und die geringeren Rechenkosten.

Von AICarma verfolgte Instruct-Modelle

AICarma überwacht kontinuierlich die Sichtbarkeit in den führenden Instruct-Modellen:

ChatGPT (GPT-4o): OpenAIs schnelles Flaggschiff-Modell.
Claude 3.5 Sonnet: Anthropics hochintelligentes und schnelles Modell.
Gemini 1.5 Pro: Googles primäres, sehr leistungsfähiges Modell, das tief in in deren Ökosystem integriert ist.
Llama 3 (Meta): Das führende Open-Source Instruct-Modell.

Thinking-Modelle (Die Schachspieler)

Thinking-Modelle (wie die o1- und o3-Serie von OpenAI) stellen einen fundamentalen Wandel dar. Sie wurden mittels Reinforcement Learning darauf trainiert, ein sogenanntes „Chain-of-Thought“-Reasoning (Gedankengänge/Schlussfolgerungsketten) durchzuführen, bevor sie eine endgültige Antwort ausgeben.

Wie sie funktionieren: Sobald sie einen Prompt (Eingabeaufforderung) erhalten, erschaffen sie einen internen, verborgenen Monolog. Sie zerlegen das Problem, testen verschiedene Hypothesen, erkennen Fehler und korrigieren ihren Kurs, bevor sie die endgültige Ausgabe für den Benutzer generieren.
Das Nutzererlebnis: Langsamere Antworten (sie benötigen oft einige Sekunden oder sogar Minuten zum "Nachdenken"), aber mit signifikant höherer Genauigkeit bei komplexer Logik, Programmierung, Mathematik und strategischen Planungsaufgaben.
Die Zielgruppe: Power-User, Entwickler, Forscher und Fachexperten, die mit komplexen Multivariablen-Problemen arbeiten. Auch wenn das Publikum kleiner ist als das der Instruct-Modelle, treffen sie häufig die wertvollsten Kaufentscheidungen (High-Value Decision-Makers).

Von AICarma verfolgte Thinking-Modelle

AICarma bietet umfassendes Sichtbarkeits-Tracking für führende Reasoning-Modelle, u. a.:

OpenAI o1: OpenAIs erstes großes Schlussfolgerungsmodell.
OpenAI o3-mini: Ein schnelleres, kosteneffizienteres Schlussfolgerungsmodell.
(Wird erweitert, sobald weitere Anbieter Thinking-Modelle veröffentlichen)

Warum Sie beide verfolgen müssen

Es ist ein gefährliches Versäumnis davon auszugehen, dass Sie, wenn Sie in einem Instruct-Modell sichtbar sind, dies auch automatisch in einem Thinking-Modell sind. Sie liefern oft völlig unterschiedliche Empfehlungen.

1. Unterschiedliche Bewertungskriterien

Ein Instruct-Modell könnte ein Software-Tool schlicht deshalb empfehlen, weil dessen Name in seinen Trainingsdaten häufig zusammen mit dem Schlüsselwort auftauchte (ein Popularitätswettbewerb).

Ein Thinking-Modell hingegen könnte über einen komplexen Prompt wie "Ich benötige ein CRM für ein Gesundheitsunternehmen mit 50 Mitarbeitern, das vor allem HIPAA-Konformität bietet und sich in Epic integrieren lässt" erst einmal intensiv nachdenken.

Das Thinking-Modell wird den Prozess aufschlüsseln:

CRMs identifizieren.
Nach HIPAA-Konformität filtern.
Die Möglichkeiten zur Integration in Epic prüfen.
Eignung für ein Team von 50 Personen bewerten.

Sofern Ihre Marketingmaterialien exakt diese spezifischen Punkte deutlich klarstellen, wird Sie ein Thinking-Modell bei einer komplexen Suchanfrage mit ungleich höherer Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen als ein Instruct-Modell, das möglicherweise nur die namhaftesten CRM-Größen ausspuckt.

2. Die Volatilität des "Denkens"

Thinking-Modelle operieren in hohem Maße nicht-deterministisch. Da sie mehrere logische Pfade erkunden, bevor sie antworten, können bereits minimale Anpassungen im Prompt dazu führen, dass sie völlig unterschiedliche Gedankengänge einschlagen und dementsprechend zu unterschiedlichen Ausgaben (Outputs) kommen.

Genau das macht kontinuierliches Monitoring für Thinking-Modelle noch essenzieller. Ein einmaliger Check ist fast wirkungslos, da sich der "Gedankengang" des Modells in Bezug auf Ihre Marke schon bei der nächsten Generierung ändern könnte. Das repetitive, zustandslose Tracking (Stateless Tracking) von AICarma glättet diese Unbeständigkeit (Varianz) und zeigt auf, wie häufig das Modell bei seinen Ableitungen letztendlich zu dem Entschluss kommt, dass Sie die beste aller angebotenen Wahlmöglichkeiten darstellen.