RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)? Kurzdefinition RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine KI-Architektur, bei der ein Large Language Model externe Datenquellen abruft und diese in die Antwortgenerierung integriert. Dadurch entstehen präzisere und kontextbezogene Antworten. Technische Erklärung Ein klassisches Large Language Model greift ausschließlich auf sein trainiertes Wissen zurück. Bei RAG wird zusätzlich ein Retrieval-System eingesetzt. […]
Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Kurzdefinition – LLM Ein Large Language Model (LLM) ist ein großes KI-Sprachmodell, das natürliche Sprache versteht, verarbeitet und generiert. Es basiert auf Deep Learning und wird mit enormen Textmengen trainiert. Technische Erklärung LLMs nutzen meist Transformer-Architekturen. Sie analysieren Text in Token und berechnen Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort im Kontext. Moderne Modelle werden mit […]
Temperature KI
Was ist Temperature in der KI? Temperature ist ein Parameter in Large Language Models, der steuert, wie kreativ oder vorhersehbar die generierten Antworten sind. Wie funktioniert der Temperature-Parameter? Ein LLM berechnet Wahrscheinlichkeiten für mögliche nächste Wörter. Die Temperature beeinflusst, wie stark diese Wahrscheinlichkeiten gewichtet werden: Niedrige Temperature (z. B. 0–0,3) → sehr vorhersehbare, konsistente […]
Deep Learning KI
Was ist Deep Learning (KI)? Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mit mehrschichtigen neuronalen Netzen arbeitet, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Wie funktioniert Deep Learning? Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten. Der Ablauf vereinfacht: Eingabedaten werden verarbeitet Mehrere Netzwerkschichten analysieren Muster Jede Schicht extrahiert […]
Generative Engine Optimization (GEO)
Was ist Generative Engine Optimization (GEO)? Generative Engine Optimization (GEO) bezeichnet die Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity. Wie unterscheidet sich GEO von klassischem SEO? Klassisches SEO optimiert Inhalte für Suchmaschinen-Rankings. GEO optimiert Inhalte für: Zitierfähigkeit in KI-Antworten strukturierte Definitionen klare Entity-Signale semantische Vollständigkeit vertrauenswürdige Quellenstruktur GEO ergänzt […]
Human-in-the-Loop (Machine Learning)
Was ist Human-in-the-Loop (in Machine Learning/ KI)? Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet einen Ansatz, bei dem menschliche Kontrolle oder Überprüfung in KI-Prozesse integriert wird. Wie funktioniert Human-in-the-Loop (in ML/KI)? Bei diesem Modell übernimmt ein KI-System zunächst eine Aufgabe, etwa die Generierung eines Textes oder die Analyse von Daten. Ein Mensch prüft anschließend: Richtigkeit Relevanz Compliance Kontextangemessenheit […]
Foundation Model auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI)
Was ist ein Foundation (KI) Model? Ein Foundation Model auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein groß angelegtes, vortrainiertes KI-Modell, das als Basis für viele unterschiedliche Anwendungen dient. Wie funktioniert ein Foundation Model? Ein Foundation Model wird mit sehr großen, vielfältigen Datensätzen vortrainiert. Dabei lernt es allgemeine Muster in Sprache, Bildern oder anderen […]
Top-p (Nucleus Sampling)
Was ist Top-p? Top-p, auch Nucleus Sampling genannt, ist ein Parameter in Large Language Models (LLMs) und anderen Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI), der steuert, welche Wortoptionen bei der Textgenerierung berücksichtigt werden. Wie funktioniert Top-p? Ein Sprachmodell berechnet Wahrscheinlichkeiten für mögliche nächste Wörter. Beim Nucleus Sampling wählt das Modell nur so viele Wörter aus, bis […]
Few-Shot Learning (KI)
Was ist Few-Shot Learning? Few-Shot Learning ist eine Methode im Bereich Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI), bei der ein Modell eine neue Aufgabe mithilfe weniger Beispiele korrekt ausführt. Im Kontext von Large Language Models (LLMs) bedeutet Few-Shot Learning, dass im Prompt einige Beispiel-Eingaben und -Ausgaben mitgegeben werden, damit das Modell das gewünschte Muster erkennt. […]
Halluzination (in der KI)
Was ist eine Halluzination in der KI? Eine Halluzination bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz eine falsche oder frei erfundene Information, die von einem Sprachmodell plausibel klingend generiert wird. Warum entstehen KI-Halluzinationen? Large Language Models berechnen Wahrscheinlichkeiten für Textfolgen. Sie prüfen nicht aktiv, ob eine Aussage wahr ist. Wenn Trainingsdaten unvollständig oder widersprüchlich sind, kann […]