KI verstehen.
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Begriffe mit A
11 EinträgeA/B-Testing
Beim A/B-Test werden zwei Varianten unter möglichst gleichen Bedingungen verglichen. Vorher festgelegte Kriterien verhindern eine Entscheidung nur nach Bauchgefühl.
Prompt A und Prompt B laufen mit denselben Eingaben und demselben Modell.
Accuracy
Accuracy ist der Anteil aller korrekten Vorhersagen. Bei stark ungleichen Klassen kann dieser Wert ein falsches SicherheitsgefĂĽhl geben.
Wenn 99 von 100 Fällen harmlos sind, erreicht „immer harmlos“ bereits 99 Prozent Accuracy.
Adversarial Attack
Ein adversarialer Angriff verändert Eingaben gezielt so, dass ein Modell eine falsche Entscheidung trifft, obwohl die Änderung für Menschen klein wirken kann.
Manipulierte Bildmuster täuschen eine Objekterkennung.
Agentic AI
Agentic AI bezeichnet Systeme, die Aufgaben eigenständiger planen, ausführen und anhand von Rückmeldungen anpassen können.
Das System entscheidet selbst, wann es recherchiert, rechnet oder nachfragt.
Agentic Workflow
Ein agentischer Workflow verbindet feste Prozessschritte mit flexiblen KI-Entscheidungen. Dadurch bleiben wichtige Kontrollen vorgegeben, während Teilaufgaben variabel gelöst werden.
Vor dem Versand ist immer eine menschliche Freigabe nötig, die Recherche plant der Agent selbst.
AI Alignment
Alignment untersucht, wie KI-Systeme zuverlässig im Sinne menschlicher Ziele und Grenzen handeln können. Schwieriger wird das bei offenen Zielen und wachsender Autonomie.
Eine Optimierung auf Geschwindigkeit darf Sicherheitsregeln nicht verdrängen.
Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine eindeutige Folge von Rechenschritten. KI entsteht erst dann, wenn solche Verfahren Daten nutzen, um Muster zu erkennen oder Entscheidungen abzuleiten.
Eine Sortierregel ist ein Algorithmus; ein lernendes Empfehlungssystem kombiniert viele davon.
API
Eine API ist eine fest definierte Schnittstelle, über die Programme Daten oder Funktionen austauschen. KI-Modelle werden häufig über solche Schnittstellen eingebunden.
Eine Website sendet einen Prompt an einen Anbieter und erhält strukturiert die Antwort zurück.
Attention
Attention lässt ein Modell für jeden Verarbeitungsschritt bestimmen, welche anderen Teile des Kontexts gerade besonders wichtig sind.
Bei einer Frage zu einer Zahl richtet das Modell mehr Gewicht auf den passenden Abschnitt im Dokument.
Automatisierung
Automatisierung lässt wiederkehrende Schritte nach Regeln ohne manuelle Ausführung ablaufen. KI erweitert das um den Umgang mit variablen, unstrukturierten Inhalten.
Eingehende Formulare werden gelesen, sortiert und zuständigen Teams zugewiesen.
AVV (Auftragsverarbeitungsvertrag)
Ein AVV regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten durch einen Dienstleister im Auftrag eines Verantwortlichen. Ob er nötig ist, hängt von Rollen und Datenfluss ab.
Vor dem Unternehmenseinsatz eines Cloud-Dienstes werden Vertrag und Unterauftragnehmer geprĂĽft.
Begriffe mit B
3 EinträgeBenchmark
Ein Benchmark ist ein standardisierter Test für Modelle oder Systeme. Er erlaubt Vergleiche, bildet aber selten den vollständigen Alltagseinsatz ab.
Ein Modell kann in einem öffentlichen Test stark und in deinen Dokumenten trotzdem ungeeignet sein.
Bias (Verzerrung)
Bias ist eine systematische Verzerrung in Daten, Modell oder Anwendung. Sie kann dazu fĂĽhren, dass bestimmte Gruppen oder Situationen wiederholt schlechter behandelt werden.
Historische Auswahlentscheidungen werden unkritisch als Trainingsziel ĂĽbernommen.
Black Box
Als Black Box gilt ein System, dessen innerer Entscheidungsweg fĂĽr Nutzende kaum nachvollziehbar ist. Eingabe und Ausgabe sind sichtbar, die genaue Herleitung nicht.
Bei folgenreichen Entscheidungen braucht es deshalb zusätzliche Kontrollen und Dokumentation.
Begriffe mit C
5 EinträgeCI/CD
CI/CD automatisiert Prüfung und Auslieferung von Softwareänderungen. Für KI-Anwendungen gehören dazu neben Code-Tests auch Evals und Sicherheitsprüfungen.
Eine neue Prompt-Version wird nur veröffentlicht, wenn definierte Testfälle bestehen.
Clustering
Clustering gruppiert Daten anhand ihrer Ă„hnlichkeit, ohne dass die Gruppen vorher feststehen mĂĽssen.
Offene RĂĽckmeldungen werden zu wiederkehrenden Themen gebĂĽndelt.
Computer Use
Computer Use ermöglicht einem Modell, grafische Oberflächen über sichtbare Elemente, Maus und Tastatur zu bedienen. Wegen möglicher Fehlklicks sind enge Rechte und Bestätigungen wichtig.
Ein Agent überträgt geprüfte Daten in ein Webformular.
Computer Vision
Computer Vision umfasst Verfahren, die Bilder und Videos analysieren oder interpretieren.
Ein System erkennt Bauteile, Textbereiche oder Schäden auf Fotos.
Context Engineering
Context Engineering gestaltet die gesamte Informationsumgebung eines Modells: Anweisungen, Dokumente, Werkzeuge, Speicher und Reihenfolge der Inhalte.
Ein Agent bekommt nur die fĂĽr den aktuellen Schritt relevanten Dateien und Regeln.
Begriffe mit D
9 EinträgeData Augmentation
Data Augmentation erzeugt leicht veränderte Trainingsbeispiele, deren Bedeutung erhalten bleibt. Dadurch lernt ein Modell robuster gegen normale Variationen zu werden.
Bilder werden gedreht, zugeschnitten oder in der Helligkeit verändert.
Datenlabeling
Datenlabeling versieht Beispiele mit Kategorien, Markierungen oder Zielwerten. Klare Anweisungen und Qualitätskontrollen sind dabei entscheidend.
Menschen markieren relevante Stellen in Dokumenten fĂĽr ein Extraktionsmodell.
Datensatz
Ein Datensatz ist eine geordnete Sammlung von Beispielen oder Messwerten. Für KI zählt nicht nur Größe, sondern auch Herkunft, Abdeckung und Qualität.
Eine Tabelle mit Kundenanfragen und ihren Kategorien bildet einen Datensatz.
Datenschutz
Datenschutz schützt Menschen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten. Beim KI-Einsatz zählen unter anderem Zweck, Datenminimierung, Zugriff, Löschung und Empfänger.
Vertrauliche Fallangaben gehören nicht ungeprüft in einen öffentlichen KI-Dienst.
Deepfake
Ein Deepfake ist ein synthetisch erzeugter oder veränderter Medieninhalt, der eine reale Person oder Situation glaubwürdig vortäuscht.
Stimme und Gesicht einer Person werden in einem erfundenen Video nachgebildet.
Deep Learning
Deep Learning nutzt neuronale Netze mit vielen Verarbeitungsschichten. Dadurch können sehr komplexe Muster in Sprache, Bildern, Ton und anderen großen Datensätzen gelernt werden.
Moderne Sprach- und Bildmodelle beruhen ĂĽberwiegend auf Deep Learning.
Diffusionsmodell
Ein Diffusionsmodell lernt, schrittweise Rauschen aus Daten zu entfernen. Bei der Erzeugung startet es mit Rauschen und formt daraus etwa ein Bild oder Audio.
Viele Bildgeneratoren arbeiten mit Varianten dieses Verfahrens.
DSGVO
Die Datenschutz-Grundverordnung regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten in der EU. KI ändert diese Pflichten nicht, sondern kann zusätzliche Risiken schaffen.
FĂĽr eine Verarbeitung braucht es weiterhin eine Rechtsgrundlage und transparente Information.
Durchsatz
Durchsatz misst, wie viele Anfragen oder Datenmengen ein System in einer Zeitspanne verarbeitet.
Ein Stapelprozess optimiert auf viele Dokumente pro Minute statt auf die schnellste Einzelantwort.
Begriffe mit E
5 EinträgeEdge AI
Edge AI fĂĽhrt KI-Berechnungen nahe am Entstehungsort der Daten aus, etwa auf Smartphone, Fahrzeug oder Maschine. Das kann Latenz und DatenĂĽbertragung reduzieren.
Eine Kamera erkennt Ereignisse lokal, ohne jedes Bild in die Cloud zu senden.
Embedding
Ein Embedding übersetzt Inhalte in Zahlenlisten, in denen ähnliche Bedeutungen räumlich nahe beieinanderliegen. Dadurch wird semantische Suche möglich.
Die Begriffe Auto und Fahrzeug erhalten ähnlichere Vektoren als Auto und Banane.
EU AI Act
Der EU AI Act ordnet KI-Systeme nach Risiken und legt je nach Rolle und Einsatz unterschiedliche Pflichten fest. Die konkrete Einordnung hängt vom Anwendungskontext ab.
Ein allgemeines Schreibwerkzeug ist anders zu bewerten als KI in Personalentscheidungen.
Evals
Evals sind wiederholbare Prüfungen mit Aufgaben, erwarteten Eigenschaften und messbaren Kriterien. Gute Evals orientieren sich an echten Nutzungsfällen.
Jede neue Prompt-Version muss dieselben 30 Testfälle bestehen.
Explainability (XAI)
Explainability umfasst Methoden, die Einflussfaktoren und Grenzen einer KI-Entscheidung nachvollziehbarer machen. Eine Erklärung ist nicht automatisch ein Beweis, dass die Entscheidung richtig war.
Ein System zeigt, welche Merkmale eine Risikoeinstufung besonders geprägt haben.
Begriffe mit F
7 EinträgeF1-Score
Der F1-Score verbindet Precision und Recall zu einem Wert. Er ist nĂĽtzlich, wenn beide Seiten gleichzeitig wichtig sind.
Ein sehr schwacher Recall kann nicht durch hohe Precision versteckt werden.
Fairness
Fairness beschreibt den Versuch, KI-Ergebnisse nach transparenten Gerechtigkeitskriterien zu beurteilen. Unterschiedliche Fairnessziele können miteinander in Konflikt stehen.
Fehlerquoten werden nicht nur insgesamt, sondern getrennt nach betroffenen Gruppen geprĂĽft.
Feature
Ein Feature ist ein Merkmal, das ein Modell als Eingabe nutzt. Bei modernen tiefen Netzen werden viele nĂĽtzliche Merkmale automatisch gelernt.
Alter eines Vertrags, Zahlungsverlauf oder Textlänge können Features sein.
Few-Shot Prompting
Few-Shot Prompting zeigt dem Modell einige passende Ein- und Ausgabebeispiele. Dadurch werden Muster, Ton oder Klassengrenzen konkreter.
Zwei gute Produktbeschreibungen dienen als Stilreferenz fĂĽr eine dritte.
Fine-Tuning
Fine-Tuning passt ein vortrainiertes Modell mit zusätzlichen Beispielen an eine Aufgabe oder einen Stil an. Es verändert Modellgewichte und ist aufwendiger als Prompting.
Ein Modell lernt eine klar definierte Klassifikation aus unternehmenseigenen Beispielen.
Foundation Model
Ein Foundation Model wird breit auf sehr groĂźen Datenmengen vortrainiert und anschlieĂźend fĂĽr viele Anwendungen angepasst oder direkt genutzt.
Ein Grundmodell kann die Basis fĂĽr Chat, Suche, Klassifikation und Agenten bilden.
Function Calling
Beim Function Calling wählt ein Modell eine erlaubte Programmfunktion und liefert passende strukturierte Argumente. Die Anwendung prüft diese und führt sie aus.
Aus „Wie ist das Wetter?“ entsteht ein Funktionsaufruf mit Ort und Datum.
Begriffe mit G
6 EinträgeGAN (Generative Adversarial Network)
Ein GAN trainiert einen Generator und einen PrĂĽfer gegeneinander. Der Generator erzeugt Beispiele, der PrĂĽfer versucht echte und kĂĽnstliche Daten zu unterscheiden.
GANs wurden fĂĽr realistische Bildsynthese und Datenaugmentation eingesetzt.
Generalisierung
Generalisierung beschreibt, wie gut ein Modell mit neuen, bisher ungesehenen Fällen zurechtkommt. Gute Trainingswerte allein reichen dafür nicht aus.
Ein Bildermodell erkennt auch Katzen, die nicht in den Trainingsfotos vorkamen.
Generative KI
Generative KI erstellt neue Inhalte, statt Daten nur zu sortieren oder vorherzusagen. Die Ausgabe basiert auf gelernten Mustern und der aktuellen Eingabe.
Texte, Bilder, Audio, Video und Code können generiert werden.
Grounding
Grounding bindet eine KI-Antwort an konkrete, überprüfbare Informationen. Das können bereitgestellte Dokumente, Datenbanken oder aktuelle Suchergebnisse sein.
Eine Richtlinienauskunft darf nur Aussagen aus der freigegebenen Fassung verwenden.
Ground Truth
Ground Truth ist die bestmögliche Referenz, gegen die Vorhersagen geprüft werden. Auch diese Referenz kann Messfehler oder menschliche Uneinigkeit enthalten.
Fachleute markieren in Testdaten, welche Befunde tatsächlich vorliegen.
Guardrails
Guardrails sind technische und organisatorische Leitplanken, die Eingaben, Ausgaben oder Aktionen begrenzen und prĂĽfen.
Sensible Daten werden vor dem Modellaufruf entfernt und riskante Aktionen brauchen Bestätigung.
Begriffe mit H
2 EinträgeHalluzination
Eine Halluzination ist eine plausibel klingende, aber unbelegte oder falsche KI-Ausgabe. Sprachliche Sicherheit ist kein Beweis fĂĽr Richtigkeit.
Das Modell erfindet eine Quelle, ein Urteil oder eine Produktfunktion.
Human in the Loop (HITL)
Human in the Loop baut bewusste menschliche PrĂĽf- oder Entscheidungsstellen in einen KI-Prozess ein.
Eine KI bereitet eine KĂĽndigung vor, versendet sie aber niemals ohne Freigabe.
Begriffe mit I
1 EinträgeInferenz
Inferenz ist die Nutzung eines bereits trainierten Modells fĂĽr eine konkrete Eingabe. Dabei wird nicht neu trainiert, sondern aus dem Gelernten eine Ausgabe berechnet.
Das Erzeugen einer Antwort auf deinen Prompt ist ein Inferenzlauf.
Begriffe mit J
1 EinträgeJailbreak
Ein Jailbreak ist eine Eingabestrategie, die Sicherheitsregeln eines Modells umgehen soll. Schutz muss deshalb mehrstufig sein und darf nicht nur auf einem Prompt beruhen.
Eine Anwendung prüft zusätzlich Rechte, Werkzeuge und Ausgabeinhalte.
Begriffe mit K
7 EinträgeKI-Agent
Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel über mehrere Schritte, wählt passende Aktionen und nutzt dafür Werkzeuge oder Datenquellen. Er ist mehr als ein einzelner Chat-Antwortlauf.
Ein Agent sammelt Angebote, prĂĽft Kriterien und erstellt eine Vergleichstabelle.
KI-Wasserzeichen
Ein KI-Wasserzeichen soll synthetische Inhalte technisch oder sichtbar kennzeichnen. Kein Verfahren ist allein vollkommen zuverlässig.
Kennzeichnung wird mit Metadaten und redaktioneller Transparenz kombiniert.
Klassifikation
Klassifikation ordnet eine Eingabe einer oder mehreren vorgegebenen Klassen zu.
Eine Anfrage wird als Rechnung, Support oder KĂĽndigung erkannt.
Konfusionsmatrix
Eine Konfusionsmatrix zeigt, welche Klassen ein Modell korrekt trifft und welche es miteinander verwechselt.
Man erkennt, ob Kündigungen häufig fälschlich als allgemeine Anfragen gelten.
Kontextfenster
Das Kontextfenster ist die maximale Menge an Eingabe und bisheriger Ausgabe, die ein Modell in einem Lauf berĂĽcksichtigen kann.
Ist ein Dokument zu lang, muss es gekĂĽrzt, aufgeteilt oder ĂĽber eine Suche angebunden werden.
Kosinus-Ă„hnlichkeit
Die Kosinus-Ähnlichkeit vergleicht den Winkel zwischen zwei Vektoren. Sie wird häufig genutzt, um semantisch ähnliche Embeddings zu finden.
Zwei gleich ausgerichtete Bedeutungsvektoren erhalten einen hohen Ă„hnlichkeitswert.
KĂĽnstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben bearbeiten, für die Menschen normalerweise Wahrnehmung, Sprache, Lernen oder Urteilsvermögen einsetzen.
Eine KI fasst ein langes Dokument zusammen oder erkennt Objekte auf einem Foto.
Begriffe mit L
4 EinträgeLabel
Ein Label ist die gewĂĽnschte Zuordnung oder richtige Antwort zu einem Trainingsbeispiel.
Eine Nachricht trägt das Label „Beschwerde“ oder „Anfrage“.
Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model verarbeitet und erzeugt Sprache, indem es wahrscheinliche Fortsetzungen in langen Tokenfolgen berechnet. Es kann viele Sprachaufgaben lösen, ohne für jede einzeln programmiert zu sein.
LLMs unterstĂĽtzen beim Schreiben, Analysieren, Ăśbersetzen oder Programmieren.
Latenz
Latenz ist die Zeit zwischen Anfrage und Antwort. Sie umfasst Modellrechnung, Netzwerk und weitere Verarbeitungsschritte.
Ein schneller Chat braucht geringe Latenz, ein Nachtlauf darf länger dauern.
LoRA
LoRA passt ein Modell über kleine zusätzliche Gewichtsmatrizen an, während der Großteil des Grundmodells unverändert bleibt. Das spart Speicher und Trainingsaufwand.
Mehrere spezialisierte Adapter können dasselbe Basismodell ergänzen.
Begriffe mit M
11 EinträgeMachine Learning
Beim maschinellen Lernen werden Regeln nicht vollständig von Hand programmiert. Ein Verfahren leitet sie aus Beispieldaten ab und kann sie anschließend auf neue Fälle anwenden.
Ein Spamfilter lernt aus markierten Nachrichten, verdächtige E-Mails zu erkennen.
Memory bei KI-Agenten
Memory speichert ausgewählte Informationen über einen einzelnen Lauf hinaus. Gute Systeme unterscheiden klar zwischen kurzfristigem Kontext, Nutzerpräferenzen und dauerhaftem Wissen.
Ein Assistent merkt sich eine bevorzugte Ausgabeform, nicht ungefragt jedes Gesprächsdetail.
Menschliche Aufsicht
Menschliche Aufsicht bedeutet, dass verantwortliche Personen KI-Ergebnisse verstehen, stoppen, korrigieren und überstimmen können.
Eine Sachbearbeitung entscheidet selbst und kann die Empfehlung vollständig verwerfen.
Mixture of Experts (MoE)
Bei Mixture of Experts werden pro Eingabe nur ausgewählte Teilnetze aktiviert. So kann ein Modell viele Parameter besitzen, ohne für jeden Token alle davon zu berechnen.
Ein Router wählt je nach Inhalt passende Expertenbereiche aus.
MLOps
MLOps überträgt verlässliche Betriebspraktiken auf den Lebenszyklus von Modellen und Daten. Es verbindet Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Monitoring.
Daten- und Modellversionen bleiben für spätere Fehleranalysen nachvollziehbar.
Model Context Protocol (MCP)
MCP ist ein offenes Protokoll, über das KI-Anwendungen Werkzeuge und Kontextquellen in einer einheitlichen Form anbinden können.
Ein Client kann mehrere kompatible Datei-, Datenbank- oder Geschäftssysteme ähnlich ansprechen.
Model Drift
Model Drift bedeutet, dass ein Modell mit der Zeit schlechter passt, weil sich reale Daten oder Zusammenhänge verändert haben.
Ein Betrugsmodell erkennt neue Angriffsmuster nicht mehr zuverlässig.
Modell
Ein KI-Modell ist das trainierte Rechensystem, das aus Eingaben Vorhersagen oder neue Inhalte erzeugt. Es enthält gelernte Zahlenwerte statt einer Sammlung fertiger Antworten.
Dasselbe Chat-Produkt kann je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle verwenden.
Modell-Deployment
Deployment bringt ein Modell in eine nutzbare Betriebsumgebung. Dazu gehören Schnittstelle, Skalierung, Überwachung, Versionierung und Rückfallplan.
Eine neue Modellversion wird schrittweise statt sofort fĂĽr alle aktiviert.
Multi-Agent-System
Ein Multi-Agent-System verteilt Rollen oder Teilaufgaben auf mehrere Agenten. Der zusätzliche Abstimmungsaufwand lohnt sich nur bei wirklich trennbaren Aufgaben.
Ein Agent recherchiert, ein zweiter prĂĽft Quellen und ein dritter redigiert.
Multimodales Modell
Ein multimodales Modell kann mehrere Medienarten wie Text, Bild, Audio oder Video gemeinsam verarbeiten oder erzeugen.
Du lädst ein Diagramm hoch und lässt es in natürlicher Sprache erklären.
Begriffe mit N
1 EinträgeNeuronales Netz
Ein neuronales Netz verbindet viele kleine Recheneinheiten in Schichten. Beim Training werden ihre Verbindungen so angepasst, dass aus Eingaben möglichst passende Ausgaben entstehen.
Ein Netz kann lernen, handgeschriebene Ziffern zu unterscheiden.
Begriffe mit O
4 EinträgeOCR (Texterkennung)
OCR wandelt sichtbare Schrift in Bildern oder Scans in durchsuchbaren, bearbeitbaren Text um.
Eine gescannte Rechnung wird automatisch auslesbar.
Open-Source-KI
Open-Source-KI stellt mindestens wesentliche Bestandteile wie Code oder Modellgewichte unter einer nutzbaren Lizenz bereit. Die tatsächlichen Rechte unterscheiden sich jedoch deutlich.
Vor einem kommerziellen Einsatz sollte die konkrete Modelllizenz geprĂĽft werden.
Orchestrierung
Orchestrierung koordiniert Modelle, Werkzeuge, Daten und Kontrollschritte zu einem Gesamtprozess. Sie entscheidet, was wann und mit welchen Grenzen ausgefĂĽhrt wird.
Ein Ablauf leitet Bildfragen an ein VLM und Rechenfragen an ein spezialisiertes Tool.
Overfitting
Overfitting entsteht, wenn ein Modell seine Trainingsbeispiele zu genau nachbildet und bei neuen Daten schwächelt. Es hat Einzelheiten gelernt, die sich nicht zuverlässig übertragen lassen.
Ein Modell kennt Ăśbungsfragen auswendig, scheitert aber an anders formulierten Aufgaben.
Begriffe mit P
8 EinträgeParameter
Parameter sind die während des Trainings angepassten Zahlenwerte eines Modells. Ihre Menge sagt etwas über die Größe aus, aber nicht automatisch über Qualität oder Eignung.
Zwei gleich große Modelle können wegen anderer Daten und Trainingsziele sehr verschieden arbeiten.
Precision
Precision beantwortet: Wie viele der als positiv markierten Fälle waren tatsächlich positiv? Sie ist wichtig, wenn falsche Alarme teuer sind.
Von zehn Betrugswarnungen sind acht wirklich Betrug: Precision 80 Prozent.
Prompt
Ein Prompt ist die Eingabe, mit der du einer KI Ziel, Kontext, Material und gewünschte Ausgabe mitteilst. Gute Prompts reduzieren unnötige Annahmen.
Nicht nur „Schreib einen Text“, sondern Zielgruppe, Zweck, Ton und Format nennen.
Prompt-Template
Ein Prompt-Template ist eine wiederverwendbare Eingabestruktur mit klar benannten Variablen. Es sorgt für konsistentere Abläufe und weniger vergessene Angaben.
Branche, Zielgruppe und Ton werden vor jedem Durchlauf eingesetzt.
Prompt Chaining
Prompt Chaining teilt eine komplexe Aufgabe in mehrere aufeinander aufbauende Eingaben. Das Ergebnis eines Schritts wird zum Material des nächsten.
Erst recherchieren, dann gliedern, anschlieĂźend schreiben und zuletzt prĂĽfen.
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist das systematische Entwerfen, Testen und Verbessern von Eingaben. Entscheidend ist nicht eine Zauberformel, sondern ein ĂĽberprĂĽfbarer Arbeitsprozess.
Varianten werden mit denselben Testfällen und Qualitätskriterien verglichen.
Prompt Injection
Prompt Injection ist der Versuch, Anweisungen einer KI-Anwendung durch manipulierte Eingaben oder eingebettete Texte zu umgehen.
Eine Webseite enthält versteckte Befehle, die ein lesender Agent nicht ausführen darf.
Provenienz
Provenienz dokumentiert Herkunft und Bearbeitungsschritte eines Inhalts oder Datensatzes. Sie hilft bei Prüfung, Verantwortlichkeit und Rechteklärung.
Ein Bild trägt nachvollziehbare Angaben zu Quelle und späteren Veränderungen.
Begriffe mit Q
1 EinträgeQuantisierung
Quantisierung speichert Modellwerte mit geringerer numerischer Genauigkeit. Das reduziert Speicher und Rechenbedarf, kann aber einen kleinen Qualitätsverlust verursachen.
Ein quantisiertes Modell läuft eher lokal auf einem Laptop.
Begriffe mit R
9 EinträgeRAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG sucht zuerst passende Inhalte in einer Wissensquelle und gibt sie anschlieĂźend dem Sprachmodell fĂĽr die Antwort mit.
Ein interner Assistent beantwortet Fragen anhand aktueller HandbĂĽcher statt nur aus Modellwissen.
Reasoning-Modell
Ein Reasoning-Modell ist auf mehrstufige Problemlösung optimiert und investiert häufig zusätzliche Rechenzeit in Planung, Prüfung oder Zwischenberechnungen.
Es eignet sich eher fĂĽr komplexe Logik oder Codeanalyse als fĂĽr eine kurze Standardantwort.
Recall
Recall beantwortet: Wie viele der tatsächlich positiven Fälle wurden gefunden? Er zählt besonders, wenn Übersehen schwerwiegend ist.
Von zehn echten Betrugsfällen erkennt das System neun: Recall 90 Prozent.
Red Teaming
Red Teaming versucht ein KI-System gezielt zu Fehlverhalten, Datenpreisgabe oder Regelumgehung zu bringen. Die Funde flieĂźen in SchutzmaĂźnahmen ein.
Tester probieren manipulierte Dokumente und mehrdeutige Anweisungen aus.
Regression
Regression sagt einen kontinuierlichen Zahlenwert statt einer Klasse voraus.
Ein Modell schätzt Energieverbrauch oder Lieferdauer.
Reinforcement Learning
Beim bestärkenden Lernen probiert ein System Handlungen aus und erhält dafür Belohnungen oder Abzüge. Es lernt eine Strategie, die langfristig möglichst gute Ergebnisse erzielt.
Ein Agent lernt, ein Spiel zu lösen oder einen Roboterarm zu steuern.
Responsible AI
Responsible AI bündelt Grundsätze und Maßnahmen für einen verantwortbaren KI-Einsatz, etwa Fairness, Sicherheit, Transparenz, Datenschutz und klare Zuständigkeit.
Nicht nur das Modell, sondern der gesamte Prozess wird regelmäßig geprüft.
Robustheit
Robustheit beschreibt, ob ein System auch bei Tippfehlern, ungewöhnlichen Formulierungen oder leicht veränderten Daten zuverlässig bleibt.
Eine kleine Umformulierung darf die Klassifikation nicht völlig umkehren.
Role Prompting
Role Prompting weist der KI eine fachliche Perspektive oder Aufgabe zu. Eine Rolle hilft nur, wenn zusätzlich Ziel, Material und Prüfkriterien klar sind.
„Prüfe den Text aus Sicht einer verständlichen Verbraucherkommunikation.“
Begriffe mit S
7 EinträgeSemantische Suche
Semantische Suche sucht nach Bedeutung statt nur nach identischen Zeichenfolgen. Sie kann Synonyme und verwandte Formulierungen besser erfassen.
„Auto finanzieren“ findet auch Inhalte über Fahrzeugkredite.
Semi-Supervised Learning
Dieser Ansatz kombiniert wenige beschriftete mit vielen unbeschrifteten Beispielen. So lässt sich Lernleistung verbessern, wenn hochwertige Labels knapp oder teuer sind.
Ein kleiner Teil medizinischer Bilder wird von Fachleuten markiert, der Rest nicht.
Spracherkennung (ASR)
Automatic Speech Recognition überträgt gesprochene Sprache in Text. Akzent, Nebengeräusche und Fachwörter beeinflussen die Qualität.
Ein Meeting wird transkribiert und anschlieĂźend zusammengefasst.
Structured Output
Structured Output zwingt eine Antwort in ein festes, maschinenlesbares Schema. Dadurch können Programme Felder verlässlich weiterverarbeiten.
Die KI liefert immer JSON mit Titel, Zusammenfassung und Risikostufe.
Supervised Learning
Ăśberwachtes Lernen trainiert mit Beispielen, bei denen die richtige Antwort bereits bekannt ist. Das Modell versucht, die Verbindung zwischen Eingabe und Zielwert zu lernen.
Fotos sind vorab als Katze oder Hund beschriftet.
Synthetische Daten
Synthetische Daten werden künstlich erzeugt, um reale Daten zu ergänzen oder sensible Inhalte zu vermeiden. Sie müssen auf unrealistische Muster geprüft werden.
Simulierte Fehlersituationen erweitern seltene Trainingsfälle.
System-Prompt
Ein System-Prompt legt ĂĽbergeordnete Regeln, Rolle und Grenzen einer KI-Anwendung fest. Er steht in der Regel ĂĽber der normalen Nutzereingabe.
Ein Support-Assistent darf nur aus freigegebenen Hilfetexten antworten.
Begriffe mit T
11 EinträgeTemperatur
Die Temperatur beeinflusst, wie stark ein Modell zwischen wahrscheinlichen Fortsetzungen variiert. Niedrige Werte wirken meist gleichförmiger, hohe experimenteller.
Für Datenextraktion wählt man meist weniger Variation als für Ideenfindung.
Text-to-Image
Text-to-Image erzeugt Bilder aus sprachlichen Beschreibungen und optionalen Referenzen.
Aus Motiv, Perspektive, Licht und Farbwelt entsteht ein Entwurf.
Text-to-Speech (TTS)
Text-to-Speech erzeugt aus geschriebenem Text eine synthetische Stimme. Moderne Systeme können Sprechtempo, Ausdruck und Aussprache steuern.
Ein Artikel wird als barrierearme Audiofassung angeboten.
Text-to-Video
Text-to-Video erzeugt oder erweitert Videosequenzen anhand von Text, Bildern oder vorhandenen Clips.
Ein Storyboard wird als kurze Konzeptanimation visualisiert.
Token
Ein Token ist eine Verarbeitungseinheit fĂĽr ein Sprachmodell. Es kann einem kurzen Wort, einem Wortteil, einem Satzzeichen oder einer Zahlenfolge entsprechen.
Kosten und Kontextgrenzen von Sprachmodellen werden häufig in Tokens angegeben.
Tokenisierung
Tokenisierung zerlegt Text in die Einheiten, die ein Modell verarbeiten kann. Verschiedene Modelle können denselben Satz unterschiedlich aufteilen.
Ein seltenes langes Wort wird möglicherweise in mehrere Wortstücke zerlegt.
Tool Use
Tool Use bedeutet, dass ein Modell externe Funktionen auslösen kann, statt nur Text zu erzeugen. Das Werkzeug führt die eigentliche Aktion aus.
Kalender prĂĽfen, Datenbank durchsuchen oder eine Berechnung starten.
Top-P Sampling
Top-P begrenzt die Auswahl auf die kleinste Gruppe möglicher Tokens, deren gemeinsame Wahrscheinlichkeit einen Schwellenwert erreicht.
Die Einstellung steuert Vielfalt, ohne eine feste Anzahl von Kandidaten vorzugeben.
Trainingsdaten
Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen ein Modell Muster lernt. Auswahl, Qualität, Aktualität und Rechte an diesen Daten prägen die späteren Fähigkeiten und Fehler.
Fehlen bestimmte Perspektiven, kann das Modell in diesen Fällen schlechter reagieren.
Trainingsdaten-Vergiftung
Bei Data Poisoning werden Trainings- oder Lerndaten manipuliert, um spätere Fehler oder versteckte Verhaltensweisen zu erzeugen.
Absichtlich falsch markierte Beispiele verschieben eine Klassengrenze.
Transformer
Der Transformer ist eine Modellarchitektur, die Beziehungen zwischen vielen Teilen einer Eingabe parallel gewichtet. Sie bildet die technische Grundlage der meisten modernen Sprachmodelle.
Ein Transformer kann den Bezug eines Pronomens zu einem weit entfernten Wort erfassen.
Begriffe mit U
2 EinträgeUnsupervised Learning
Unüberwachtes Lernen sucht selbstständig Strukturen in Daten, ohne vorgegebene richtige Antworten. Häufig geht es um Gruppen, Ähnlichkeiten oder ungewöhnliche Fälle.
Kundendaten werden nach ähnlichem Verhalten gruppiert.
Urheberrecht und KI
Urheberrechtliche Fragen können Trainingsmaterial, Eingaben, Ausgaben und deren Nutzung betreffen. Ob Schutz oder Verletzung vorliegt, hängt vom konkreten Inhalt und Kontext ab.
Vor Veröffentlichung werden fremde Figuren, Logos und nahezu identische Stilkopien geprüft.
Begriffe mit V
4 EinträgeVektor
Ein Vektor ist eine geordnete Liste von Zahlen. KI-Systeme stellen damit Eigenschaften, Bedeutungen oder Modellzustände mathematisch dar.
Ein Text-Embedding ist ein Vektor mit vielen Dimensionen.
Vektordatenbank
Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet Einträge anhand semantischer Nähe. Sie ist ein häufiger Baustein für RAG und Ähnlichkeitssuche.
Eine Frage findet den inhaltlich passenden Absatz, obwohl nicht dieselben Wörter vorkommen.
Vektorraum
Ein Vektorraum ist der mathematische Raum, in dem Vektoren liegen und Abstände oder Richtungen verglichen werden können.
Ă„hnliche Dokumente bilden im Embedding-Raum oft nahe Punkte.
Vision Language Model (VLM)
Ein Vision Language Model verbindet Bildverständnis mit Sprache. Es kann visuelle Inhalte beschreiben, vergleichen oder anhand einer Frage untersuchen.
Ein VLM liest eine Oberfläche und nennt mögliche Bedienprobleme.
Begriffe mit Z
1 EinträgeZero-Shot Prompting
Beim Zero-Shot Prompting erhält das Modell eine Aufgabe ohne vorgemachtes Beispiel. Die Anweisung muss deshalb Ziel und Ausgabe besonders klar beschreiben.
„Ordne diese Rückmeldung einer von fünf genannten Kategorien zu.“
Noch kein passender Begriff.
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