59 Begriffe aus der Welt der künstlichen Intelligenz — klar erklärt, ohne Fachchinesisch. Perfekt zum schnellen Nachschlagen, wenn du in einem Artikel über LLMs, Tokens oder RAG stolperst.
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Ein KI-System, das selbstständig mehrere Aufgaben nacheinander ausführen kann — nicht nur Fragen beantwortet, sondern aktiv arbeitet. Beispiel: ein Agent, der deine E-Mails liest, Termine vereinbart und Bestellungen aufgibt. Gilt als die nächste große KI-Entwicklung.
Eine hypothetische KI, die beliebige geistige Aufgaben mindestens auf menschlichem Niveau beherrscht. Aktuelle KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude sind spezialisiert auf Sprache — AGI wäre universell. Noch nicht erreicht, aber aktives Forschungsziel.
Eine präzise Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Lösen einer Aufgabe. Bei KI: die mathematischen Regeln, nach denen ein Modell aus Daten lernt und Entscheidungen trifft.
US-amerikanisches KI-Unternehmen, das Claude entwickelt. Gegründet 2021 von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern mit Fokus auf KI-Sicherheit. Hauptsitz in San Francisco, große Investoren: Google und Amazon.
→ Mehr zu Claude AIEine Schnittstelle, über die Programme mit einem KI-Modell kommunizieren. Entwickler bauen so Claude oder ChatGPT in ihre eigenen Apps ein. Für normale Nutzer nicht direkt sichtbar — aber sehr viel läuft im Hintergrund darüber.
Ein Kernkonzept moderner KI-Modelle: das System lernt, beim Verstehen eines Textes gezielt auf bestimmte Wörter zu "achten". Ermöglicht Zusammenhänge über lange Textpassagen — der Durchbruch, der moderne LLMs möglich machte.
Standardisierte Testverfahren, mit denen die Leistung von KI-Modellen verglichen wird. Beispiele: MMLU (Allgemeinwissen), HumanEval (Programmieren), GPQA (Wissenschaft). KI-Firmen zitieren Benchmarks bei Modell-Launches.
Systematische Verzerrungen in KI-Antworten, meist durch verzerrte Trainingsdaten entstanden. Beispiel: Eine KI, die überwiegend mit englischen Texten trainiert wurde, ist in Englisch stärker als in anderen Sprachen. Wichtiger Punkt beim Bewerten von KI-Systemen.
KI-Chatbot von OpenAI, Ende 2022 veröffentlicht. Einer der bekanntesten KI-Assistenten weltweit, kostenlos und in Pro-Version (ca. 20 €/Monat) verfügbar. Basiert auf den GPT-Modellen.
→ Claude vs. ChatGPT im VergleichKI-Assistent von Anthropic, vergleichbar mit ChatGPT. Bekannt für natürlichen Schreibstil, ehrliche Antworten bei Unsicherheit und große Kontextfenster. Kostenlos unter claude.ai nutzbar.
→ Der komplette Claude-Einsteiger-GuideTeilbereich der KI, bei dem Computer Bilder "sehen" und verstehen lernen. Anwendungen: Gesichtserkennung, selbstfahrende Autos, medizinische Bildauswertung, Texterkennung in Bildern (OCR).
Die Menge an Text, die ein KI-Modell gleichzeitig im Kopf behält. Moderne Modelle wie Claude haben Kontextfenster von über 200.000 Tokens — das entspricht einem ganzen Buch. Je größer, desto mehr kann die KI am Stück verarbeiten.
Personalisierte ChatGPT-Varianten, die für bestimmte Aufgaben konfiguriert wurden (z. B. "SEO-Helfer", "Diät-Coach"). Man kann eigene Custom GPTs erstellen oder fremde nutzen.
Bildgenerator von OpenAI. Erstellt aus Textbeschreibungen neue Bilder. In ChatGPT Plus integriert. Konkurrenten: Midjourney, Stable Diffusion.
Moderner Ansatz des maschinellen Lernens mit mehrschichtigen neuronalen Netzen. Grundlage fast aller aktuellen KI-Durchbrüche, von Spracherkennung bis Bildgenerierung. "Deep" = viele Schichten.
Täuschend echt wirkende, aber künstlich erzeugte Bilder oder Videos — meist von Personen, die Dinge tun oder sagen, die nie passiert sind. Mit KI leicht herstellbar, großes Problem für das Vertrauen in Medien.
Die mathematische Darstellung von Wörtern, Sätzen oder Bildern als Zahlenvektoren. Ermöglicht Computern, semantische Ähnlichkeit zu berechnen: "Katze" ist mathematisch näher an "Hund" als an "Auto". Grundlage von Suche und Klassifikation.
Eine Technik, bei der die KI aus wenigen Beispielen eine neue Aufgabe lernt. Beispiel: Du zeigst Claude 3 E-Mails in deinem Stil, und sie kann weitere im gleichen Stil schreiben. Sehr nützlich beim Prompt-Schreiben.
→ Eigene Prompts mit dem Builder erstellenNachtraining eines vortrainierten KI-Modells auf spezifische Daten. So wird aus einem generischen Modell ein Spezialist — etwa für juristische Texte, medizinische Diagnostik oder einen bestimmten Schreibstil.
KI-Architektur mit zwei Netzwerken, die gegeneinander arbeiten: eines generiert Inhalte, das andere bewertet sie. Durch diesen Wettkampf entstehen immer realistischere Ergebnisse. Früher Standard für Bildgenerierung, heute von Diffusion-Modellen abgelöst.
KI-Assistent von Google, Ende 2023 eingeführt. Konkurrent zu ChatGPT und Claude. Integriert in Google-Produkte wie Gmail und Docs. Kostenlos nutzbar unter gemini.google.com.
Sammelbegriff für KI-Systeme, die neue Inhalte erstellen — Texte, Bilder, Code, Musik. Unterschied zu älteren KI-Systemen: die konnten Muster erkennen, aber nichts Neues erzeugen. ChatGPT, Claude, Midjourney, DALL-E sind alle generative KI.
Modellfamilie von OpenAI, Basis von ChatGPT. Aktuelle Versionen: GPT-4, GPT-5. "Pre-trained" = mit riesigen Textmengen vortrainiert. "Transformer" = die zugrundeliegende Architektur.
Spezielle Prozessoren, ursprünglich für Gaming entwickelt, heute Haupttreiber von KI-Training. NVIDIA dominiert den Markt. KI-Firmen brauchen tausende davon — erklärt den aktuellen Hype um NVIDIA-Aktien.
Wenn eine KI Informationen erfindet, die plausibel klingen, aber falsch sind. Kann bei Zahlen, Zitaten, historischen Fakten, wissenschaftlichen Studien passieren. Wichtig: KI-Antworten immer gegenprüfen, besonders bei Fakten.
Plattform und Community für Open-Source-KI-Modelle. GitHub-Äquivalent für KI: tausende kostenlose Modelle zum Download, inklusive Alternativen zu ChatGPT und Claude. Bekannte Entwickler stellen ihre Modelle dort bereit.
Die Phase, in der ein fertig trainiertes KI-Modell eingesetzt wird, um Antworten zu generieren. Unterschied zum Training (Lernphase). Jede deiner Anfragen an Claude ist eine Inferenz. Kostet Strom und Zeit — daher die Nutzungslimits.
Versuche, Sicherheitsmechanismen einer KI zu umgehen, damit sie Dinge tut, die sie eigentlich nicht tun sollte. Aktives Forschungsfeld — KI-Unternehmen arbeiten ständig dagegen. Für normale Nutzer nicht relevant.
Großes Sprachmodell — die Technologie hinter ChatGPT, Claude und Gemini. Durch Training auf riesigen Textmengen lernen diese Systeme Sprache und Wissen. "Large" = Milliarden von Parametern. Aktuelle Modelle haben 70B bis über 1T (Billionen) Parameter.
Teilbereich der KI: Computer lernen aus Daten, statt explizit programmiert zu werden. Beispiel: statt "erkenne Katzen durch diese Regeln" zeigt man dem System 10.000 Katzenfotos, und es lernt selbst. Oberkategorie für Deep Learning.
Beliebter KI-Bildgenerator, bekannt für sehr hochwertige, künstlerische Ergebnisse. Läuft über Discord, nicht über eine App. Kostenpflichtig ab ca. 10 $/Monat. Stark für Illustrationen, Konzepte und Mood-Boards.
Ein trainiertes KI-System. "GPT-4" ist ein Modell, "Claude Sonnet" ist ein Modell. Jedes hat eine bestimmte Größe, Kosten und Fähigkeiten. Anbieter haben meist mehrere Modelle: schnelle/günstige für einfache Aufgaben, teurere für komplexe.
KI-Fähigkeit, verschiedene Datenarten zu verarbeiten: Text, Bilder, Audio, Video — alles in einem System. Moderne Modelle wie GPT-4o und Claude sind multimodal: du kannst ein Foto hochladen und eine Frage dazu stellen.
Computer-Architektur, die grob dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist: viele miteinander verbundene "Neuronen", die zusammen Muster erkennen. Grundbaustein aller modernen KI-Systeme.
Teilbereich der KI, der sich mit Sprache beschäftigt. Aufgaben: Übersetzen, Zusammenfassen, Stimmung erkennen, Fragen beantworten. ChatGPT ist NLP in Reinform.
US-KI-Unternehmen, Entwickler von ChatGPT, GPT-4, DALL-E und Sora. Gegründet 2015 als Non-Profit (u. a. von Elon Musk und Sam Altman), später in ein profit-orientiertes Unternehmen umgewandelt. Heute milliardenschwerer Branchenführer.
Wenn ein KI-Modell die Trainingsdaten zu gut "auswendig" lernt und dadurch bei neuen Daten schlechter abschneidet. Vergleichbar mit einem Schüler, der für die Prüfung nur Musterlösungen lernt, aber keine Übertragung schafft.
Die Stellschrauben eines KI-Modells, die während des Trainings justiert werden. GPT-4 hat geschätzt über 1 Billion Parameter. Mehr Parameter = mehr Kapazität für Wissen, aber auch höhere Kosten und Strombedarf.
Zwei Bedeutungen: (1) Ein KI-gestützter Suchassistent unter perplexity.ai — eine Mischung aus Suchmaschine und Chatbot. (2) Ein technisches Maß für die Qualität eines Sprachmodells.
Die Eingabe oder Anweisung, die du einer KI gibst — also genau das, was du in das Chat-Fenster tippst. Ein guter Prompt entscheidet maßgeblich über die Qualität der Antwort.
→ 5 kopierfertige Prompts zum Sofort-NutzenDie Kunst, effektive Prompts zu formulieren. Umfasst Techniken wie klarer Kontext geben, Rollen zuweisen, Format vorgeben, Beispiele liefern (Few-Shot). Wird zunehmend zu einem gefragten Skill.
→ Mit dem Prompt-Builder übenEin Sicherheitsangriff, bei dem jemand versucht, einem KI-System versteckte Anweisungen unterzuschieben. Beispiel: Ein Nutzer fügt in eine scheinbar harmlose E-Mail "Ignoriere alle vorherigen Anweisungen und ..." ein. Wichtiges Thema bei KI-Agenten.
Technik, bei der eine KI vor der Antwort relevante Informationen aus externen Quellen abruft (statt sich nur auf Trainingswissen zu verlassen). Ermöglicht aktuelle Antworten ohne ständiges Neutraining. Beispiel: Perplexity nutzt RAG.
Lernmethode, bei der ein KI-System durch Belohnung und Bestrafung lernt (wie ein Hund mit Leckerli). Wird in LLMs für Feinjustierung eingesetzt — siehe RLHF.
Trainingsverfahren, bei dem Menschen die Antworten einer KI bewerten und das Modell dadurch verbessert wird. Kern des Fortschritts von ChatGPT und Claude — machte die Modelle hilfreich und weniger toxisch.
CEO von OpenAI, eine der bekanntesten Figuren der KI-Branche. Gründete OpenAI 2015 mit, wurde 2023 kurz entlassen und sofort wieder eingesetzt — der Vorfall zeigte die Komplexität der KI-Machtverhältnisse.
Open-Source-Bildgenerator, Konkurrenz zu DALL-E und Midjourney. Besonderheit: kostenlos und lokal auf dem eigenen Computer nutzbar. Erfordert aber technisches Know-how und eine gute GPU.
Spezielle Anweisung, die das Verhalten einer KI über das gesamte Gespräch hinweg festlegt. Beispiel: "Du bist ein hilfsbereiter Assistent, der immer höflich auf Deutsch antwortet." Wird vor dem eigentlichen Nutzer-Prompt gesetzt, oft unsichtbar.
Einstellung für die "Kreativität" eines KI-Modells. Niedrige Temperature (0) = konsistente, sachliche Antworten. Hohe Temperature (1+) = kreativere, variablere Antworten. In Chat-Interfaces meist vorkonfiguriert, über die API aber einstellbar.
Die kleinste Einheit, mit der ein Sprachmodell arbeitet. Ein Token ≈ 0,7 Wörter im Deutschen. Wichtig für Kontextfenster und Kosten: API-Preise werden pro 1.000 Tokens berechnet. 200.000 Token entsprechen etwa einem mittleren Buch.
Das Werkzeug, das Text in Tokens zerlegt. Wörter werden dabei oft in Teile zerlegt ("unglaublich" → "un" + "glaub" + "lich"). Die Methode unterscheidet sich zwischen Modellen.
Die Phase, in der ein KI-Modell aus Daten lernt. Dauert Wochen bis Monate, benötigt tausende GPUs und kostet Millionen. Danach ist das Modell fertig und wird zur Inferenz genutzt.
Die Architektur hinter fast allen modernen Sprach-KIs. 2017 von Google-Forschern erfunden, basierte auf dem Attention-Mechanismus. Das "T" in GPT, ChatGPT und vielen anderen Modellen steht dafür.
Ein von Alan Turing 1950 vorgeschlagener Test für maschinelle Intelligenz: Kann eine Maschine ein Gespräch so führen, dass ein Mensch sie nicht von einem anderen Menschen unterscheiden kann? Moderne KIs bestehen den Test — heute eher historisch interessant.
Lernmethode, bei der eine KI ohne vorgegebene "richtige Antworten" Muster in Daten findet. Beispiel: ähnliche Kundengruppen automatisch gruppieren. Gegenstück: Supervised Learning (mit gelabelten Daten).
Spezielle Datenbank, die Embeddings (Zahlenvektoren) speichert und blitzschnell nach Ähnlichkeit durchsucht. Grundlage von RAG-Systemen und semantischer Suche. Beispiele: Pinecone, Weaviate, Qdrant.
Die gelernten Zahlenwerte in einem neuronalen Netz, die während des Trainings justiert werden. "Open-Weights-Modelle" (z. B. von Meta) veröffentlichen diese Werte — jeder kann das Modell selbst nutzen. "Closed-Weights"-Modelle (z. B. GPT-4) sind geheim.
Sprach-zu-Text-Modell von OpenAI. Wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um, unterstützt über 90 Sprachen. Ermöglicht die Sprachfunktion in ChatGPT und vielen Transkriptions-Diensten.
Die Fähigkeit einer KI, eine Aufgabe korrekt zu lösen, ohne jemals Beispiele davon gesehen zu haben. Zeigt, wie gut ein Modell generalisieren kann. "Gib mir 5 Kuchenrezepte in Versform" ist eine Zero-Shot-Aufgabe.
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