KI-Wissen
Token, Embedding, Agent, Harness: Begriffe, die in jedem Gespräch über KI fallen. Zu jedem Begriff erfährst du, was dahintersteckt, wie man es sich vorstellen kann und was es für deine Arbeit bedeutet.
5 Begriffe
Attention ist der Mechanismus, mit dem eine KI für jedes Wort entscheidet, welche anderen Wörter im Text dafür gerade wichtig sind.
Erklärung lesen →Ein Embedding übersetzt ein Wort oder einen Text in eine lange Reihe von Zahlen. Was ähnlich gemeint ist, bekommt ähnliche Zahlen.
Erklärung lesen →Ein Token ist das kleinste Textstück, mit dem eine KI arbeitet: ein ganzes Wort, ein Wortteil oder ein einzelnes Zeichen.
Erklärung lesen →Der Tokenizer ist das Werkzeug, das einen Text in Tokens zerschneidet, bevor die KI ihn überhaupt zu sehen bekommt.
Erklärung lesen →Der Transformer ist die Bauweise, auf der fast alle heutigen Sprachmodelle beruhen. Das „T“ in ChatGPT steht dafür.
Erklärung lesen →4 Begriffe
Von einer Halluzination spricht man, wenn eine KI etwas Falsches oder Erfundenes so überzeugend formuliert, als wäre es eine Tatsache.
Erklärung lesen →Das Kontextfenster ist die Menge an Text, die eine KI in einem Moment gleichzeitig im Blick hat: Anweisungen, das bisherige Gespräch und angehängte Dokumente, gemessen in Tokens.
Erklärung lesen →Ein Prompt ist die Anweisung, die du einer KI gibst: deine Frage oder Aufgabe, mit allem, was sie dafür wissen muss.
Erklärung lesen →Die Temperatur ist ein Regler, der bestimmt, wie vorhersehbar oder wie überraschend eine KI ihre Wörter wählt.
Erklärung lesen →8 Begriffe
Bei der Destillation lernt ein kleines Modell von einem großen: Es übt mit dessen Antworten und wird so fast so gut, braucht aber viel weniger Rechenleistung.
Erklärung lesen →Finetuning ist das Nachtraining eines fertigen Grundmodells mit ausgewählten Beispielen, damit es eine bestimmte Aufgabe oder Art zu antworten lernt.
Erklärung lesen →Ein Frontier-Modell ist eines der leistungsstärksten KI-Modelle seiner Zeit, also ein Modell an der vordersten Front der Entwicklung.
Erklärung lesen →Bei einem Open-Source-Modell sind nicht nur die fertigen Gewichte frei, sondern auch der Code und genaue Angaben zu den Trainingsdaten. So können andere nachvollziehen, wie es entstanden ist, und es nachbauen.
Erklärung lesen →Bei einem Open-Weight-Modell sind die trainierten Zahlenwerte des Modells, die Gewichte, frei herunterladbar. So lässt es sich auch auf eigenen Rechnern betreiben.
Erklärung lesen →Pretraining ist das Grundtraining eines Sprachmodells: Es liest riesige Mengen Text und übt dabei immer wieder, das nächste Token vorherzusagen.
Erklärung lesen →Reasoning heißt, dass eine KI vor der eigentlichen Antwort Schritt für Schritt nachdenkt, Zwischenergebnisse prüft und erst dann antwortet.
Erklärung lesen →RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) heißt: Menschen vergleichen Antworten der KI, und das Modell lernt aus diesen Urteilen, welche Antworten bevorzugt werden.
Erklärung lesen →6 Begriffe
Die Harness ist alles rund um das KI-Modell, was es arbeitsfähig macht: Anweisungen, Werkzeuge, Gedächtnis und der Ablauf, in dem es Schritt für Schritt arbeitet.
Erklärung lesen →Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel selbstständig in mehreren Schritten: Er plant, nutzt Werkzeuge, prüft das Ergebnis und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist.
Erklärung lesen →MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, mit dem sich KI-Anwendungen an andere Programme und Datenquellen anschließen lassen, etwa an Kalender, Notion oder eine Datenbank.
Erklärung lesen →RAG (Retrieval-Augmented Generation) heißt: Bevor die KI antwortet, sucht sie in deinen eigenen Unterlagen nach passenden Stellen und baut sie in ihre Antwort ein.
Erklärung lesen →Ein Skill ist eine Arbeitsmappe für die KI: ein Ordner mit Anleitung, Vorlagen und Hilfsmitteln für eine bestimmte Aufgabe, den sie erst aufschlägt, wenn sie ihn braucht.
Erklärung lesen →Ein Tool ist ein Werkzeug, das eine KI aufrufen kann, um etwas zu tun, das sie allein nicht kann: im Web suchen, genau rechnen, eine Datei lesen oder einen Termin eintragen.
Erklärung lesen →10 Begriffe
Ein Benchmark ist ein standardisierter Test, mit dem man KI-Modelle vergleicht: dieselben Aufgaben für alle, am Ende eine Punktzahl.
Erklärung lesen →Bias heißt Verzerrung: Eine KI übernimmt Schieflagen und Klischees aus ihren Trainingsdaten und gibt sie in ihren Antworten weiter, manchmal sogar verstärkt.
Erklärung lesen →Datenabfluss heißt, dass vertrauliche Informationen über eine KI dorthin gelangen, wo sie nicht hingehören: zum Anbieter, in Trainingsdaten oder in die Antworten an andere.
Erklärung lesen →Ein Deepfake ist ein mit KI erzeugtes oder verändertes Bild, Video oder Tonstück, das echten Personen, Orten, Dingen oder Ereignissen so ähnelt, dass man es für echt halten könnte.
Erklärung lesen →Guardrails sind Schutzplanken rund um eine KI: Regeln, Filter und Freigaben, die verhindern, dass Eingaben oder Antworten Schaden anrichten.
Erklärung lesen →Ein Jailbreak ist der Versuch, eine KI mit geschickten Formulierungen dazu zu bringen, ihre eigenen Schutzregeln zu umgehen.
Erklärung lesen →LLM-as-a-Judge heißt, dass eine KI die Antworten einer anderen KI bewertet: nach festgelegten Kriterien, mit Punkten und einer Begründung.
Erklärung lesen →Bei einer Prompt Injection schmuggelt jemand Anweisungen in einen Text, den die KI liest, damit sie etwas tut, das du nicht willst.
Erklärung lesen →Beim Red Teaming greift ein Team eine KI absichtlich an, um ihre Schwächen zu finden, bevor es jemand anderes tut.
Erklärung lesen →Schatten-KI heißt, dass Mitarbeitende KI-Werkzeuge im Job nutzen, die das Unternehmen weder kennt noch freigegeben hat, oft über private Gratis-Konten.
Erklärung lesen →Kein passender Begriff gefunden. Probier es mit einem anderen Wort.