KI verstehen: Alle Begriffe einfach erklärt

KI-Grundlagen

• Künstliche Intelligenz (KI) — Oberbegriff für schlaue Software
• Machine Learning — Lernen aus Beispielen
• Deep Learning — Lernen mit tiefen Netzen
• Neuronales Netz — Rechenknoten in Schichten
• Training — Teures einmaliges Lernen
• Inferenz — Anwenden statt Lernen
• Modell — Ergebnis des Trainings

LLMs verstehen

• LLM (Large Language Model) — Sprachmodell hinter Chatbots
• Token — kleinster Textbaustein
• Kontextfenster — Textmenge im Blick
• Parameter — trainierte Stellschrauben
• Halluzination — überzeugend, aber falsch
• Temperature — Regler für Kreativität
• Knowledge Cutoff — Stichtag des Trainingswissens
• Reasoning-Modell — denkt vor der Antwort nach

Prompting-Profi

• Prompt — Anweisung an die KI
• Prompt Engineering — Prompts gezielt bauen
• System Prompt — Versteckte Grundanweisung
• Few-Shot-Prompting — Beispiele im Prompt mitgeben
• Chain-of-Thought — Schritt für Schritt lösen lassen
• Rollen-Prompt — „Du bist ein…“-Anweisung
• Iterieren — Antwort schrittweise nachschärfen

Die Modell-Landschaft

• Modell-Familie — Modellreihe von klein bis mächtig
• Frontier-Modell — die stärksten Modelle an der Spitze
• Benchmark — genormter Test zum Modellvergleich
• Guardrails — eingebaute Grenzen eines Modells
• KI-Wrapper — hübsche Hülle um ein fremdes Modell
• Token-Kosten — Preis pro verarbeitetem Baustein

Modelle vergleichen

• Intelligenz-Index — Gesamtnote aus vielen Tests
• Arena-Elo — Rangzahl aus direkten Duellen
• Tokens pro Sekunde — Ausgabe-Tempo des Modells
• Time to First Token — Wartezeit bis zum ersten Wort
• Preis pro Million Token — Preis je Million Bausteine
• Preis-Leistung — Leistung pro ausgegebenem Euro

Unter der Haube

• Next-Token-Prediction (Wortvorhersage) — rät immer das nächste Wort
• Trainingsdaten — die Zutaten der KI
• Transformer — Bauart moderner KIs
• Self-Attention (Aufmerksamkeit) — wichtet zusammengehörige Wörter
• Pre-Training & RLHF (Feedback-Schliff) — roh lernen, dann Benimm-Schliff
• Diffusionsmodell — aus Rauschen zum Bild

KI & Gesellschaft

• Generative KI (GenAI) — erzeugt Neues statt nur zu sortieren
• AGI (Allgemeine KI) — die Alleskönner-KI von morgen
• Deepfake — täuschend echte KI-Fälschung
• KI-Bias (Verzerrung) — KI erbt Vorurteile der Daten
• Alignment (KI-Ausrichtung) — KI tut, was wir wirklich meinen
• KI-Kennzeichnungspflicht — KI-Inhalte müssen markiert werden

KI erweitert

• RAG — Nachschlagen vor dem Antworten
• Embedding — Bedeutung als Zahlenreihe
• Vektordatenbank — Speicher für Ähnlichkeitssuche
• Chunking — Dokumente in Häppchen teilen
• Fine-Tuning — Modell dauerhaft nachtrainieren
• Multimodal — Versteht Text, Bild, Audio
• Open-Weight-Modelle — Modell zum Selbst-Betreiben

In welcher Reihenfolge lernen?

Die Units bauen aufeinander auf: Starte oben bei „KI-Grundlagen“ und arbeite dich nach unten durch — genau in dieser Reihenfolge führt dich auch der Lernpfad in der Britzel-App durch die Themenwelt.