Das KI-Wiki, ganz ohne Fachjargon
Einundzwanzig Konzepte, die 90 % aller Gespräche über künstliche Intelligenz erklären. Jedes mit Vergleich, technischem Detail und Beispiel.
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LLM (großes Sprachmodell)
Der Motor hinter ChatGPT, Claude und Gemini.
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Tokens
Die Bausteine, in die KI jeden Text zerlegt.
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Kontextfenster
Das Arbeitsgedächtnis des Modells: Was nicht hineinpasst, existiert nicht.
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Temperatur
Der Regler, der bestimmt, wie viel das Modell wagt.
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MCP (Model Context Protocol)
Das USB-C der KI: ein Standardanschluss für Werkzeuge und Daten.
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RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Das Modell hört auf zu memorieren und fängt an nachzuschlagen.
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Fine-Tuning (Feinabstimmung)
Aus einem Generalisten-Modell deinen Spezialisten machen.
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KI-Agenten
Vom Beantworten von Fragen zum Erledigen von Missionen.
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Halluzinationen
Wenn die KI mit voller Überzeugung antwortet … und alles erfindet.
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System-Prompt
Die unsichtbaren Anweisungen, die die KI vor deinen erhält.
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Schritt-für-Schritt-Denken
Die KI bitten, laut zu denken, bevor sie antwortet.
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Embeddings
Bedeutung in Koordinaten verwandeln, die eine Maschine vergleichen kann.
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Multimodale KI
Modelle, die nicht nur lesen: Sie sehen, hören und zeichnen.
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Parameter
Die Millionen internen „Regler“, in denen das Gelernte steckt.
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Offene und geschlossene Modelle
Wer darf das Modell herunterladen, verändern und betreiben?
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Prompt-Injection
Wenn jemand Befehle in dem Text versteckt, den die KI gleich liest.
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Transformer
Die Architektur, die alles andere möglich machte.
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Training
Wie ein Modell vom Nichtswissen zum Über-alles-Reden kommt.
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Inferenz
Der Moment, in dem das Modell für dich arbeitet.
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Benchmarks
Die Prüfungen, mit denen man Modelle vergleicht.
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AGI (allgemeine künstliche Intelligenz)
Die hypothetische KI, die jede menschliche Denkaufgabe beherrscht.
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