KI Grundbegriffe im Überblick

Meist werden im KI-Bereich englische Begriffe verwendet. Zudem sind die Bezeichnungen meist nicht unbedingt intuitiv, wenn man sie zum ersten mal hört.

Deshalb habe ich hier die wichtigsten zusammengestellt:

Compute

"Rechenleistung", die zur Verfügung steht um KI-Modelle zu trainieren oder zu verwenden. Häufig ist hiermit die Anzahl an verfügbarer Hardware gemeint

Parameters/Weights

Interne Stellschrauben des KI-Modells. Technisch gibt es einen Unterschied zwischen Parameters und Weights, allerdings werden die Begriffe häufig als Synonym verwendet.

Training

Anpassung der Parameter eines KI-Modells. Während dem Training lernt das KI-Modell nach und nach, eine mit immer höherer Erfolgsrate auszuführen.

Inference

Nachdem ein KI-Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden. Bei diesem Abrufen der KI-Fähigkeiten, spricht man von Inference.

GPU

Graphical Processing Unit - ein Hardware-Modul, dass ursprünglich zur Berechnung von Grafik verwendet wurde. Allerdings eignen sich GPUs auf Grund ihrer Eigenschaften ebenso gut zum Training und der Inference von KI-Modellen.

Foundation Model

Großes Modell, das auf einer immensen Datengrundlage trainiert wurde. Diese Modelle eignen sich sehr gut als Start-Punk zur Entwicklung von spezialisierten Anwendungen. Foundation Models haben eine sehr große Anzahl von Parameters und sind sehr teuer zu trainieren. Einige Beispiele sind: o1, Claude, Gemini und llama.

LLM

Bei Large Language Models spricht man von KI-Modellen die auf einen großen Menge von Text-Eingaben trainiert wurden. Diese Modelle "verstehen" menschliche Sprache und können Texte erstellen und verändern.

AI Wrapper

Software oder eine Bibliothek, die die Interaktion mit KI-Modellen (meist LLMs) einfacher. Du hast sicher schonmal von Copilot gehört, das ist ein klassischer AI Wrapper.

AI Agents

LLM Anfragen, die in einer Endlosschleife laufen. Also KI-Systeme, die selbstständig entscheiden können, welche Datengrundlagen und Werkzeuge sie verwenden, um Anfragen zu bearbeiten und Probleme zu lösen.

Prompt Engineering

Strategisches Formulieren von Anweisungen für KI-Systeme. Prompting wird zunehmend zur Schlüsselkompetenz, die den Unterschied zwischen durchschnittlichen und herausragenden KI-Ergebnissen ausmacht.

Hallucination

Generiert ein KI-System Antworten, die plausibel erscheinen, aber nicht der Wahrheit entsprechen, spricht man von Hallucination. Es gibt viele Möglichkeiten, diesem Phänomen entgegenzuwirken, unter anderem Prompt Engineering.

Aktualisierung

Die Konzepte sind hier stark vereinfacht, sollten aber einen guten Überblick und Einstieg bieten.

→ Diese Liste wird stetig aktualisiert und erweitert.

Falls dir Begriffe unklar sind, die noch nicht in der Liste erfasst sind, melde dich gerne bei uns. Wir werden den Artikel zeitnah um häufig angefragte Fachwörter ergänzen.