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 […]
Fine-Tuning (KI)
Fine-Tuning (Feinabstimmung von KI-Modellen)Was ist Fine-Tuning? Fine-Tuning bezeichnet die gezielte Weiterentwicklung eines bereits vortrainierten KI-Modells durch zusätzliche, spezifische Trainingsdaten. Dabei wird ein Foundation Model oder Large Language Model (LLM) auf einen bestimmten Anwendungsbereich angepasst. Wie funktioniert Fine-Tuning? Ein vortrainiertes Modell der Künstlichen Intelligenz wird mit neuen, spezialisierten Datensätzen weitertrainiert. Der Ablauf: Auswahl eines geeigneten […]
Machine Learning
Was ist Machine Learning (Maschinelles Lernen)? Machine Learning, auf Deutsch Maschinelles Lernen, ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Dabei lernen Computersysteme aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden. Wie funktioniert Maschinelles Lernen? Beim Machine Learning analysiert ein Algorithmus große Datenmengen und erkennt darin Muster. Der typische Ablauf: Datensammlung Training eines Modells Optimierung anhand […]