Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe

Einfach erklärt Temperature ist ein Regler für Zufälligkeit beim Text‑, Bild‑ oder Audio‑Generieren. Kurz: Temperature runter = vorsichtig & vorhersehbar.Temperature rauf = kreativ & überraschend. Ganz einfache Beispiele (mit Alltagsbildern): • Würfel‑Regler: Stell dir einen Würfel vor, der lieblingsseitig ist (manche Seiten kommen öfter).– Low Temp: fast immer die Lieblingsseite.– High Temp: auch die seltenen…

Einfach erklärt Das Test-Set ist die Endkontrolle für ein KI-/ML-Modell. Nachdem das Modell fertig trainiert und abgestimmt wurde, bekommt es komplett neue Beispiele, die es noch nie gesehen hat. Wir messen nur noch: Wie gut ist es wirklich? Kein Lernen mehr, kein Nachjustieren mehr – nur prüfen. Kurz: Finales Modell nehmen → auf zurückgehaltenen Daten…

Einfach erklärt Thinking Models sind große Sprach- oder Multimodal-Modelle, die speziell für komplexes, mehrstufiges Denken (Reasoning) optimiert sind. Im Unterschied zu „normalen“ LLMs generieren sie vor der eigentlichen Antwort intern einen ausführlichen Denkprozess, eine Art Kette von Zwischenschritten oder „Gedanken“ und geben danach nur eine verdichtete, aufbereitete Antwort an die Nutzer:innen aus. Technisch heißt das:…

Einfach erklärt Ein Token ist eine kleine Informationseinheit. In der KI‑Sprache (NLP) ist das meist ein Wortteil, ein Wort oder ein Zeichen, in die ein Text zerlegt wird (das nennt man Tokenisierung). KI‑Modelle rechnen auf Token‑Folgen – nicht direkt auf rohem Text. Warum macht man das? Wörter sind unterschiedlich lang (z. B. „KI“, „Energieeffizienzverordnung“). Wenn man…

Einfach erklärt Methoden, wie Text zerlegt wird – Tokenization zerlegt Text in kleine Bausteine (Tokens), damit ein Modell damit rechnen kann. Tokens können Wörter, Wortstücke (Subwords) oder sogar Zeichen/Bytes sein. Kurz: Text → kleine Teile → damit rechnet das Modell. Ganz einfache Beispiele (mit Alltagsbildern) • Satz in Wörter schneiden: „Ich liebe Pizza.“ → [Ich]…

Einfach erklärt Training ist die Lernphase des Modells: Das Modell sieht sehr viele Beispiele mit richtigen Antworten, probiert eine Vorhersage, misst den Fehler und passt seine inneren Gewichte so an, dass es nächstes Mal besser liegt. Dieser Zyklus wiederholt sich tausende bis Milliarden Male, bis das Modell Muster wirklich verinnerlicht. Kurz: Daten rein → Fehler…

Einfach erklärt Transferlernen heißt: Ein bereits vortrainiertes Modell nutzt sein Vorwissen, um eine neue, verwandte Aufgabe schneller und besser zu lösen. Statt bei Null zu starten, baut es auf dem, was es schon kann, auf. Warum ist das nützlich? Ganz einfache Beispiele: Professionelle Definition Transferlernen nutzt Wissen aus Quell‑Domäne/Aufgabe ((\mathcal D_S,\mathcal T_S)) zur Verbesserung des…

1) Einfach erklärt (mit Beispielen) Vertrauenswürdige KI heißt: KI so bauen und betreiben, dass man sich auf sie verlassen kann – sie ist fair, sicher, transparent, datenschonend und unter menschlicher Aufsicht. Beispiele: Merke: Vertrauen entsteht nicht durch Marketing, sondern durch nachweisbare Qualität (Tests, Audits), klare Verantwortlichkeiten und laufende Kontrolle. 2) Professionelle Definition Trustworthy AI umfasst…

Einfach erklärt Der Turing‑Test ist ein Gedanken‑/Praktikums‑Test:Eine fragende Person schreibt über Text mit zwei „Gegenübern“ – einem Menschen und einer Maschine. Wenn die fragende Person nicht zuverlässig unterscheiden kann, wer Mensch und wer Maschine ist, hat die Maschine den Test bestanden. Beispiel: Du chattest parallel mit A und B. Du stellst beliebige Fragen (Witze, Rechnen,…