Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe

Einfach erklärt Gradientenabstieg ist ein Verfahren, mit dem ein Modell seine Fehler Schritt für Schritt verringert. Nach jeder Vorhersage wird der Fehler mit einer Verlustfunktion gemessen. Dann werden die Modellwerte ein kleines Stück in die Richtung verändert, in der der Fehler am stärksten abnimmt. Das macht man viele Male, bis sich der Fehler kaum noch…

Einfach erklärt Greedy Decoding heißt: Immer die gerade beste Wahl nehmen. Bei jedem nächsten Wort nimmt das Modell das wahrscheinlichste – ohne Alternativen aufzubewahren oder zu würfeln. Es ist schnell und einfach, liefert oft solide, aber manchmal langweilige Texte. Kurz: Greedy = „Top‑Wort jetzt sofort“. Ganz einfache Beispiele (mit Alltagsbildern) • Autovervollständigen auf „streng“: Deine…

Einfach erklärt Grokking heißt: Ein KI‑Modell wirkt lange wie „festgefahren“ (es lernt nur die Trainingsdaten auswendig und macht bei Testdaten viele Fehler) – und dann, plötzlich nach sehr vielen weiteren Trainingsschritten, versteht es die allgemeine Regel und wird auf neuen Daten sehr gut. Alltagsbild: Du lernst eine Vokabelliste auswendig und bestehst knapp. Wochen später begreifst…

Einfach erklärt (LLMs – Large Language Models) Große Sprachmodelle sind KI‑Programme, die mit sehr viel Text trainiert wurden. Sie lernen Muster der Sprache und können dadurch Texte verstehen und erzeugen – z. B. fragen beantworten, zusammenfassen, übersetzen, Code vorschlagen oder E‑Mails schreiben. Wie funktioniert das grob? Das Modell sagt Wort für Wort (genauer: Token für Token)…