Mikä on LLM? Kielimallien opas yrityksille 2026

LLM eli suuri kielimalli – mistä on kyse?

LLM (Large Language Model) eli suuri kielimalli on tekoälyjärjestelmä, joka on koulutettu biljoonilla tekstidokumenteilla ymmärtämään ja tuottamaan luonnollista kieltä. ChatGPT, Claude ja Gemini ovat kaikki LLM-pohjaisia palveluja. Käytännössä tämä tarkoittaa, että kone ymmärtää ohjeita, kirjoittaa tekstiä ja analysoi dataa – tehtäviä, jotka aiemmin vaativat aina ihmisen.

LLM lyhyesti

Nimitys "suuri" viittaa mallin kokoon: nykyiset huippumallit sisältävät satoja miljardeja parametreja. Kun käytät ChatGPT:tä, Claudea tai Google Geminiä, käytät käytännössä LLM:ää.

Parametrit ovat eräänlaisia säädettäviä "nuppeja" jotka määrittävät, miten malli käsittelee kieltä. Mitä enemmän parametreja ja koulutusdataa, sitä kyvykkäämpi malli yleensä on.

Miten LLM eroaa perinteisestä ohjelmistosta?

Perinteinen ohjelmisto noudattaa tarkkoja sääntöjä: "jos X, tee Y." LLM:t toimivat toisin – ne ovat oppineet kielestä tilastollisia malleja ja tuottavat vastauksia todennäköisyyksien perusteella. Tämä tarkoittaa, että LLM voi käsitellä tehtäviä, joita sille ei ole erikseen ohjelmoitu, mutta se voi myös tehdä virheitä, joita perinteinen ohjelmisto ei tekisi.

Miten LLM toimii?

LLM ennustaa aina seuraavan sanan (tokenin) aiemman tekstin perusteella. Se on oppinut tämän biljoonista dokumenteista – käytännössä merkittävästä osasta internetiä. Koulutus tapahtuu kahdessa vaiheessa: ensin esikoulutus valtavalla tekstiaineistolla, sitten hienosäätö ihmispalautteella (RLHF). Lopputulos on malli, joka tuottaa luonnollista kieltä niin hyvin, että syntyy vaikutelma ymmärryksestä.

Koulutus: miljardeista teksteistä ymmärrykseen

LLM:n koulutus tapahtuu kahdessa vaiheessa. Ensin malli käy läpi valtavan tekstiaineiston – käytännössä merkittävän osan internetistä, kirjoista ja tieteellisistä artikkeleista. Tätä kutsutaan esikoulutukseksi (pre-training). Malli oppii kielen rakenteita, faktoja ja päättelykykyä.

Toisessa vaiheessa mallia hienosäädetään (fine-tuning) ihmisten antaman palautteen avulla. Tämä RLHF-menetelmä (Reinforcement Learning from Human Feedback) opettaa mallin tuottamaan hyödyllisiä, turvallisia ja rehellisiä vastauksia. Taustani finanssisektorilta ML-mallien parissa opetti, miten kriittistä laadukas koulutusdata on – ja sama periaate pätee LLM:iin.

• Esikoulutus

  Biljoonien tokenien tekstiaineisto, viikkojen laskenta-aika

• Hienosäätö (RLHF)

  Ihmisten palaute opettaa mallin tuottamaan hyödyllisiä vastauksia

• Constitutional AI

  Anthropicin menetelmä – malli oppii noudattamaan periaatteita

• Jatkuva päivitys

  Mallit päivitetään säännöllisesti uudella datalla ja palautteella

Tokenit ja konteksti-ikkuna

LLM:t eivät käsittele sanoja vaan tokeneita – tekstin palasia, jotka voivat olla kokonaisia sanoja, sanan osia tai erikoismerkkejä. Suomen kielessä yksi sana vastaa tyypillisesti 1,5–2 tokenia, koska suomen pitkät yhdyssanat jaetaan useampiin osiin.

Konteksti-ikkuna määrittää, kuinka paljon tekstiä malli voi käsitellä kerralla. Tämä on yksi tärkeimmistä eroista mallien välillä. Claude Opus 4.6:n 1 miljoonan tokenin konteksti vastaa noin 700 000 sanaa, kun taas GPT-5.2:n 400 000 tokenia vastaa noin 300 000 sanaa.

Prompt ja vastaus

Kun kirjoitat kysymyksen tai pyynnön tekoälylle, se on prompt. LLM käsittelee promptin, käyttää koulutustietoaan ja konteksti-ikkunan sisältöä, ja tuottaa vastauksen tokeni kerrallaan. Vastauksen laatu riippuu vahvasti promptin laadusta – siksi prompt engineering on oma taitonsa.

Tärkeimmät LLM-mallit 2026

Helmikuussa 2026 johtavia kaupallisia malleja ovat Claude Opus 4.6 (koodaus, agentit), GPT-5.2 (monipuolisin ekosysteemi), Gemini 3 Pro (multimodaalisuus) ja Grok 4 Fast (2M konteksti). Avoimista malleista Llama 4 Scout (10M konteksti) ja Mistral Large 3 pärjäävät jo kaupallisten rinnalla. Kattavammassa työkaluvertailussamme käymme läpi näiden taustalla olevat palvelut ja hinnat.

Kaupalliset mallit

Kaupallisten mallien joukossa Claude Opus 4.6 johtaa koodauksessa ja agenttitehtävissä, GPT-5.2 on monipuolisin yleismalli, Gemini 3 Pro on vahvin multimodaalisuudessa ja Grok 4 tarjoaa suurimman kontekstin. Kaikilla on omat vahvuutensa – oikea valinta riippuu käyttötarkoituksesta.

Avoimet mallit

Avoimen lähdekoodin mallit ovat edenneet valtavasti. Ne ovat erityisen kiinnostavia yrityksille, jotka haluavat ajaa malleja omilla palvelimillaan tietoturva- tai sääntelysyistä.

Reasoning-mallit

Reasoning-mallit ovat LLM:ien erikoisversioita, jotka "ajattelevat pidempään" ennen vastausta. Ne käyttävät ketjutettua päättelyä (chain-of-thought) monimutkaisissa tehtävissä. Tärkeimmät ovat OpenAI:n o3, Claude Opus 4.6:n extended thinking ja Gemini 3 Pron thinking-ominaisuus.

LLM vs perinteinen tekoäly

LLM:t käsittelevät luonnollista kieltä ja tuottavat tekstiä, kun taas perinteinen koneoppiminen (regressiomallit, päätöspuut) ennustaa numeerisia arvoja strukturoidusta datasta. Käytännössä ne täydentävät toisiaan: esimerkiksi perinteinen ML laskee luottoriskin, LLM kirjoittaa siitä raportin. Olen työskennellyt molempien parissa – finanssisektorilla merkkasin koulutusdataa ML-malleille rahanpesun torjunnassa, nyt rakennan LLM-pohjaisia tuotteita.

Käytännössä LLM:t ja perinteinen ML täydentävät toisiaan. Esimerkiksi Arvento-yritystyökalualustassamme yhdistämme molempia: ArventoApp-arvonmäärityksessä perinteinen ML hoitaa numeerisen laskennan ja LLM tuottaa luonnolliskielisen raportin. Tämä on usein tehokkain tapa hyödyntää tekoälyä yrityksissä - ja juuri tässä AI-palvelumme auttavat löytämään oikean yhdistelmän.

Käyttötapaukset yrityksille

Yritysten viisi yleisintä LLM-käyttötapausta ovat sisällöntuotanto (markkinointi, raportit), koodaus (30–50 % tehostus), asiakaspalvelu (AI-chatbotit 24/7), data-analyysi (sopimusten ja palautteiden käsittely) ja automaatio (AI-agentit). Olen nähnyt nämä konkreettisesti asiakasprojekteissamme ja omassa työssämme.

Sisällöntuotanto ja viestintä

LLM:t nopeuttavat merkittävästi tekstien kirjoittamista: markkinointisisältö, sähköpostit, raportit, esitykset ja dokumentaatio. Tärkeää on ymmärtää, että LLM on työkalu – ei kirjoittaja. Paras tulos syntyy kun ihminen ohjaa, tarkistaa ja muokkaa AI:n tuotosta. Hyvät promptit tekevät tässä valtavan eron.

Koodaus ja ohjelmistokehitys

Koodaus on yksi LLM:ien vahvimmista käyttötapauksista. Claude Opus 4.6 johtaa koodausbenchmarkeissa, ja GitHub Copilot tuo LLM:n suoraan editoriin. LLM:t auttavat koodin kirjoittamisessa, debuggauksessa, refaktoroinnissa ja dokumentoinnissa. Tutkimusten mukaan AI-avusteinen koodaus voi nopeuttaa kehitystyötä 30–50 %.

Asiakaspalvelu ja chatbotit

AI-chatbotit ovat LLM:ien näkyvin yrityskäyttötapaus. Ne voivat vastata asiakkaiden kysymyksiin 24/7, ohjata oikealle osastolle ja käsitellä yksinkertaisia palvelupyyntöjä. Olemme rakentaneet Puhelyn avulla myös ääni-AI-ratkaisuja, joissa LLM käsittelee puheluita reaaliajassa.

Data-analyysi ja raportointi

LLM:t voivat analysoida tekstimuotoista dataa tavalla, joka ei aiemmin ollut mahdollista automaattisesti: sopimukset, asiakaspalautteet, tutkimusraportit, sähköpostit. Yhdistettynä perinteiseen data-analytiikkaan LLM tuottaa luonnolliskielisiä yhteenvetoja ja selityksiä datasta. Copilot 365 tuo tämän suoraan Exceliin ja PowerPointiin.

Automaatio ja AI-agentit

AI-agentit ovat LLM:ien kehittynein käyttömuoto. Ne eivät vain vastaa kysymyksiin vaan suorittavat monivaiheisia tehtäviä itsenäisesti: datan keräys, päätöksenteko, työkalujen käyttö ja raportointi. Yhdistettynä automaatioalustoihin kuten n8n, LLM-pohjaiset agentit voivat automatisoida kokonaisia työprosesseja.

LLM:ien rajoitukset

Kolme kriittisintä rajoitusta ovat hallusinaatiot (malli tuottaa uskottavaa mutta väärää tietoa), tietoturva (data lähtee ulkoiselle palvelimelle) ja kustannukset (API-hinnat nousevat nopeasti suurissa volyymeissa). Nämä eivät estä käyttöä, mutta jokaisen LLM:iä hyödyntävän yrityksen pitää tuntea ne ja varautua niihin.

Hallusinaatiot

LLM:t voivat tuottaa uskottavan näköistä sisältöä, joka on täysin väärin – tätä kutsutaan hallusinoinniksi. Malli ei "tiedä" milloin se ei tiedä, vaan tuottaa vastauksen todennäköisyyksien perusteella. Tämä on erityisen vaarallista faktoihin perustuvissa tehtävissä: lakitulkinnoissa, lääketieteellisissä suosituksissa ja taloudellisissa laskelmissa.

Hallusinaatioita voi vähentää hyvillä prompteilla, lähteiden pyytämisellä ja manuaalisella tarkistuksella. Reasoning-mallit (o3, Opus 4.6 Adaptive Thinking) hallusinoivat vähemmän monimutkaisissa tehtävissä, koska ne "ajattelevat pidempään" ennen vastausta.

Tietoturva ja yksityisyys

Kun syötät tekstiä LLM:lle, se lähtee organisaatiostasi mallin palveluntarjoajalle. Ilmaisten versioiden kohdalla dataa saatetaan käyttää mallien koulutukseen. Tietoturvaoppaassamme käymme läpi parhaat käytännöt. Tiivistetysti: käytä vähintään Team/Enterprise-tason tilauksia yritysdatalle ja harkitse avoimia malleja (Llama 4, Mistral) arkaluontoisimpiin käyttötapauksiin.

Kustannukset

LLM:ien käyttö ei ole ilmaista – varsinkaan suurissa volyymeissa. API-hinnoittelu perustuu tokeneihin, ja kustannukset voivat nousta nopeasti. Esimerkiksi Claude Opus 4.6:n API-hinta on 5 $/M input-tokenia ja 25 $/M output-tokenia (yli 200K kontekstissa 10 $/M ja 37,50 $/M). Kustannusten hallinta vaatii oikean mallin valintaa: rutiinitehtäviin edullisempi malli (Haiku, GPT-5.2 Instant), vaativiin tehtäviin tehokkain.