OpenAI API
Was ist die OpenAI API? Die OpenAI API ist eine programmatische Schnittstelle, über die Unternehmen und Entwickler auf die KI-Modelle von OpenAI zugreifen können – darunter GPT-4, GPT-4o und weitere Large Language Models. Statt eine eigene KI zu trainieren, lassen sich über die OpenAI API leistungsstarke Sprachmodelle direkt in Produkte, Workflows oder Marketing-Tools einbinden. Die […]
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
Was ist PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)? PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) bezeichnet eine Gruppe von Methoden, mit denen große Sprachmodelle (LLMs) gezielt auf spezifische Aufgaben oder Domänen angepasst werden – ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen. Statt alle Milliarden von Modellparametern zu verändern, werden nur wenige, ausgewählte Bereiche des Modells angepasst. Das spart erhebliche Rechen- und […]
Low-Rank Adaptation (LoRA)
Was ist Low-Rank Adaptation (LoRA)? Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine Methode, um große Sprachmodelle (LLMs) effizient auf spezifische Aufgaben oder Unternehmensdaten anzupassen – ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen. Statt alle Parameter eines Modells zu verändern, werden dabei nur kleine, ergänzende Gewichtsmatrizen trainiert, die gezielt in das bestehende Modell eingefügt werden. LoRA wurde […]
Quantization
Was ist Quantization? Quantization (deutsch: Quantisierung) bezeichnet im Kontext von Large Language Models (LLMs) die Technik, die numerische Präzision eines KI-Modells zu reduzieren, um es kleiner, schneller und ressourcenschonender zu machen. Konkret werden dabei die Gewichte eines neuronalen Netzes von hoher Bittiefe (z. B. 32-Bit-Gleitkommazahlen) auf niedrigere Bitformate (z. B. 8-Bit oder 4-Bit) komprimiert. Quantization […]
Pruning
Was ist Pruning? Pruning bezeichnet im Kontext von KI und Large Language Models (LLMs) das gezielte Entfernen von Gewichten, Neuronen oder Schichten aus einem neuronalen Netz, um das Modell schlanker und effizienter zu machen. Das Fokus-Keyword Pruning stammt ursprünglich aus der Informatik und Biologie – analog zum Beschneiden eines Baumes, bei dem unnötige Äste entfernt […]
Knowledge Distillation
Was ist Knowledge Distillation? Knowledge Distillation ist ein Verfahren aus dem maschinellen Lernen, bei dem ein großes, leistungsstarkes KI-Modell – das sogenannte „Teacher-Modell” – sein Wissen auf ein kleineres, effizienteres „Student-Modell” überträgt. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit des großen Modells in einer kompakteren Form zu erhalten. Im Kontext von Large Language Models (LLMs) spielt Knowledge […]
Model Compression
Was ist Model Compression? Model Compression bezeichnet eine Reihe von Techniken, mit denen große KI-Modelle – insbesondere Large Language Models (LLMs) – verkleinert und effizienter gemacht werden, ohne ihre Leistungsfähigkeit wesentlich zu beeinträchtigen. Das Ziel ist es, Modelle so zu optimieren, dass sie schneller, kostengünstiger und ressourcenschonender betrieben werden können. Im Kontext von LLM-Marketing ist […]
Language Model Training
Was ist Language Model Training? Language Model Training bezeichnet den Prozess, bei dem ein Sprachmodell auf großen Textmengen trainiert wird, um sprachliche Muster, Zusammenhänge und Bedeutungen zu erlernen. Das Modell verarbeitet dabei Milliarden von Wörtern und lernt, Texte zu verstehen, zu generieren und sinnvoll zu vervollständigen. Bekannte Beispiele für trainierte Sprachmodelle sind GPT-4, Claude oder […]
Multimodal Model
Was ist ein Multimodal Model? Ein Multimodal Model ist ein KI-System, das mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeiten und kombinieren kann – darunter Text, Bilder, Audio und Video. Im Unterschied zu klassischen Sprachmodellen, die ausschließlich textbasiert arbeiten, versteht ein multimodales Modell den Zusammenhang zwischen verschiedenen Informationsformen. Der Begriff „multimodal” beschreibt dabei die Fähigkeit, unterschiedliche Modalitäten – also […]
Foundation Model Architecture
Was ist Foundation Model Architecture? Die Foundation Model Architecture bezeichnet die grundlegende technische Bauweise großer KI-Modelle, die als Basis für eine Vielzahl von Anwendungen dienen. Solche Modelle werden auf enormen Datenmengen vortrainiert und können anschließend für spezifische Aufgaben angepasst werden – ohne jedes Mal von Grund auf neu trainiert zu werden. Bekannte Beispiele sind GPT-4, […]