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Das LLM-Marketing-Lexikon


KI-Systeme verändern, wie Informationen gefunden, bewertet und ausgespielt werden. Begriffe wie Retrieval-Augmented Generation, Embeddings oder Agentic AI sind keine IT-Konzepte – sie bestimmen heute, welche Marken in KI-Antworten erscheinen und welche nicht.
Dieses Lexikon erklärt die zentralen Fachbegriffe aus KI, Large Language Models und digitalem Marketing. Präzise, ohne Vereinfachung, mit direktem Bezug zur Marketing-Praxis.

 

Wie dieses Lexikon aufgebaut ist

Jeder Eintrag folgt derselben Struktur: Definition, Funktionsweise, Abgrenzung zu verwandten Begriffen, Unternehmensrelevanz, Praxisbeispiel. Kein Eintrag wiederholt, was der vorherige bereits erklärt hat.
Das Lexikon wächst kontinuierlich – mit Fokus auf Begriffe, die für Marketing-Entscheidungen direkt relevant sind.

 

Für wen dieses Lexikon ist

Für Marketing-Verantwortliche, die verstehen wollen, wie KI-Systeme Inhalte bewerten und empfehlen.
Für Strategen, die Budgets, Kanäle und Content an einer Realität ausrichten, in der LLMs zunehmend als Entscheidungsfilter fungieren.
Für alle, die Fachbegriffe nicht nachschlagen wollen, um mitreden zu können – sondern um besser zu entscheiden.

Model Monitoring – Überwachung von Modellen
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Model Monitoring

Was ist Model Monitoring? Model Monitoring bezeichnet die kontinuierliche Überwachung von maschinellen Lernmodellen und Large Language Models (LLMs) im produktiven Einsatz. Ziel ist es, Leistungsabweichungen,

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Model Parameter – während des Trainings gelernte Gewichtungen
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Model Parameter

Was ist ein Model Parameter? Ein Model Parameter (auch: Modellparameter) ist ein interner, numerischer Wert innerhalb eines KI-Modells, der während des Trainingsprozesses erlernt wird und

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Model Registry – Definition und Erklärung auf llm-marketing.de
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Model Registry

Was ist eine Model Registry? Eine Model Registry ist ein zentrales Verwaltungssystem für KI- und Machine-Learning-Modelle. Sie fungiert als strukturiertes Verzeichnis, in dem alle Modellversionen,

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Model Retraining – erneutes Training
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Model Retraining

Was ist Model Retraining? Model Retraining bezeichnet den Prozess, ein bereits trainiertes KI- oder Machine-Learning-Modell mit neuen oder aktualisierten Daten erneut zu trainieren. Ziel ist

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Model Robustness – Stabilität von KI-Modellen
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Model Robustness

Was ist Model Robustness? Model Robustness bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Modells, unter variierenden, unvollständigen oder bewusst manipulierten Eingabebedingungen stabile und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Im

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Model Scaling – Skalierung von Modellgröße und Trainingsdaten
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Model Scaling

Was ist Model Scaling? Model Scaling bezeichnet die gezielte Vergrößerung von KI-Modellen – insbesondere von Large Language Models (LLMs) – durch die Erhöhung von Parameterzahl,

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Model Sharding – Definition und Erklärung auf llm-marketing.de
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Model Sharding

Was ist Model Sharding? Model Sharding bezeichnet eine Technik zur Verteilung eines großen KI-Modells auf mehrere Recheneinheiten oder Hardware-Knoten. Statt ein vollständiges Sprachmodell auf einer

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Model Versioning – Definition und Erklärung auf llm-marketing.de
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Model Versioning

Was ist Model Versioning? Model Versioning bezeichnet die systematische Verwaltung und Nachverfolgung verschiedener Versionen eines KI- oder Large-Language-Models (LLM) über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg. Ähnlich

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Moderation API – Inhaltsprüfung durch KI
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Moderation API

Was ist eine Moderation API? Eine Moderation API ist eine programmierbare Schnittstelle, die automatisch prüft, ob Texte, Bilder oder andere Inhalte gegen festgelegte Richtlinien verstoßen.

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Multi-Agent System – Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten
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Multi-Agent System

Was ist ein Multi-Agent System? Ein Multi-Agent System (MAS) ist eine Architektur, in der mehrere autonome KI-Agenten koordiniert zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen, die

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Multi-Head Attention – Mehrere parallele Attention-Mechanismen
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Multi-Head Attention

Was ist Multi-Head Attention? Multi-Head Attention ist ein zentraler Mechanismus in Transformer-Architekturen, der es einem neuronalen Netz ermöglicht, Beziehungen zwischen Tokens in einer Sequenz gleichzeitig

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Multi-Shot Learning – Definition und Erklärung auf llm-marketing.de
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Multi-Shot Learning

Was ist Multi-Shot Learning? Multi-Shot Learning bezeichnet eine Methode, bei der ein KI-Sprachmodell durch mehrere Beispiele innerhalb eines Prompts auf eine bestimmte Aufgabe vorbereitet wird.

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