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KI-Glossar – Künstliche Intelligenz einfach erklärt

Verstehe die wichtigsten Begriffe der Künstlichen Intelligenz. Unser KI-Glossar erklärt ChatGPT, LLM, Prompt, Token, Machine Learning und viele weitere Begriffe einfach und verständlich.

Das Wichtigste in 30 Sekunden

Künstliche Intelligenz bringt viele neue Fachbegriffe mit sich. In diesem Glossar erklären wir die wichtigsten Begriffe verständlich – ohne Fachchinesisch. Ideal für Einsteiger, Selbstständige, Unternehmen und alle, die KI besser verstehen möchten.

  • Über 150 Begriffe aus der KI-Welt verständlich erklärt
  • Von A wie Algorithmus bis Z wie Zero-Shot Prompting
  • Ideal für Einsteiger, Selbstständige und Unternehmen
  • Ohne Fachchinesisch – kurz, klar und praxisnah
  • Regelmäßig erweitert mit neuen Begriffen

Einleitung

Wer sich mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt, stößt schnell auf Begriffe wie:

  • LLM
  • Prompt
  • Token
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Transformer
  • RAG
  • Halluzination
  • Fine-Tuning

Viele dieser Begriffe wirken kompliziert.

Dabei lassen sie sich meist einfach erklären.

Genau dafür gibt es dieses Glossar.

Hier findest du über 150 Begriffe aus der Welt der Künstlichen Intelligenz – kurz, klar und praxisnah erklärt. Von A wie Algorithmus bis Z wie Zero-Shot Prompting.

Glossar von A bis Z

Nutze die alphabetische Navigation, um schnell zum gewünschten Buchstaben zu springen:

A

Begriffe mit A

AGI (Artificial General Intelligence)

AGI beschreibt eine hypothetische Form der Künstlichen Intelligenz, die jede geistige Aufgabe ähnlich gut wie ein Mensch lösen könnte. Solche Systeme existieren derzeit nicht.

Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, nach der ein Computer Aufgaben löst oder Entscheidungen trifft.

API

Eine API (Application Programming Interface) ermöglicht es verschiedenen Programmen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.

Agent

Ein KI-Agent ist ein System, das eigenständig Aufgaben erledigt, Entscheidungen trifft und dabei Werkzeuge oder Datenquellen nutzt.

AI Act

Der AI Act ist die europäische Verordnung zur Regulierung von KI-Systemen. Er legt je nach Anwendungsrisiko unterschiedliche Anforderungen fest.

AI Literacy

AI Literacy beschreibt das Verständnis dafür, wie KI funktioniert, wo sie hilft und welche Grenzen sie hat.

Alignment

Alignment bedeutet, ein KI-Modell so auszurichten, dass seine Ziele mit menschlichen Absichten und Werten übereinstimmen.

Anonymisierung

Anonymisierung macht Daten nicht mehr einer Person zuordenbar. Sie ist wichtig für Datenschutz und KI-Training.

API-Key

Ein API-Key ist ein geheimer Schlüssel, der den Zugriff auf eine Programmierschnittstelle ermöglicht und kontrolliert.

ASR (Automatic Speech Recognition)

ASR wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um. Es ist die Grundlage von Sprachassistenten und Diktierfunktionen.

Attention Mechanism

Attention ermöglicht es einem Modell, besonders relevante Teile einer Eingabe stärker zu gewichten – etwa wichtige Wörter in einem Satz.

AutoML

AutoML (Automated Machine Learning) automatisiert Teile des Modelltrainings, damit auch Nicht-Experten KI-Lösungen entwickeln können.

Autoregressives Modell

Ein autoregressives Modell erzeugt Inhalte Schritt für Schritt, basierend auf den vorherigen Elementen – so arbeiten viele Sprachmodelle.

Activation Function

Eine Activation Function entscheidet in einem neuronalen Netzwerk, ob und wie stark ein Neuron aktiviert wird.

Adversarial Attack

Ein Adversarial Attack ist ein gezielter Versuch, ein KI-Modell durch manipulierte Eingaben zu täuschen.

B

Begriffe mit B

Bias

Bias bezeichnet systematische Verzerrungen in Daten oder KI-Modellen. Dadurch können Ergebnisse unbeabsichtigt einseitig oder unfair ausfallen.

Benchmark

Ein Benchmark ist ein standardisierter Test, mit dem die Leistungsfähigkeit verschiedener KI-Modelle verglichen wird.

Backpropagation

Backpropagation ist ein Verfahren, mit dem neuronale Netze während des Trainings ihre internen Gewichte anpassen.

Batch

Ein Batch ist eine Gruppe von Daten, die ein Modell gemeinsam verarbeitet. Batch-Größen beeinflussen Trainingsgeschwindigkeit und Speicherverbrauch.

Black Box

Black Box bezeichnet ein KI-System, dessen Entscheidungen nicht leicht nachvollziehbar sind. Erklärbare KI setzt hier an.

Bot

Ein Bot ist ein automatisiertes Programm, das Aufgaben ausführt – etwa Antworten in Chats oder Beiträge in sozialen Medien.

Brain-Computer-Interface

Ein Brain-Computer-Interface ermöglicht die direkte Kommunikation zwischen Gehirn und Computer, oft unterstützt durch KI.

Bagging

Bagging ist eine Ensemble-Methode, bei der mehrere Modelle auf unterschiedlichen Teildatensätzen trainiert und ihre Ergebnisse kombiniert werden.

Bayesian Network

Ein Bayesian Network ist ein probabilistisches Modell, das Zusammenhänge zwischen Variablen und deren Unsicherheiten abbildet.

C

Begriffe mit C

Chatbot

Ein Chatbot ist ein Programm, das Gespräche mit Menschen führen kann. Moderne Chatbots nutzen häufig Künstliche Intelligenz, um Fragen zu verstehen und passende Antworten zu formulieren.

Computer Vision

Computer Vision bezeichnet die Fähigkeit von KI-Systemen, Bilder oder Videos zu analysieren und Inhalte zu erkennen.

Chain-of-Thought

Chain-of-Thought ist eine Prompting-Technik, bei der das Modell gebeten wird, seinen Lösungsweg Schritt für Schritt darzulegen.

ChatGPT

ChatGPT ist ein KI-Chatbot von OpenAI, der auf einem Large Language Model basiert und natürliche Gespräche führen kann.

Checkpoint

Ein Checkpoint ist ein gespeicherter Zustand eines trainierten Modells, zu dem man später zurückkehren oder den das man als Basis weiterverwenden kann.

Cloud AI

Cloud AI bezeichnet KI-Dienste, die über das Internet in der Cloud bereitgestellt werden, statt lokal auf dem eigenen Gerät zu laufen.

Clustering

Clustering ist ein Verfahren des unüberwachten Lernens, bei dem Daten in Gruppen ähnlicher Objekte eingeteilt werden.

Cognitive Computing

Cognitive Computing beschreibt Systeme, die menschenähnliche Fähigkeiten wie Sprachverständnis oder Lernen nachahmen sollen.

Conversational AI

Conversational AI umfasst Technologien für natürliche Dialoge zwischen Mensch und Maschine, wie Sprachassistenten oder Chatbots.

Copilot

Ein Copilot ist ein KI-Assistent, der Nutzer bei einer bestimmten Aufgabe unterstützt, etwa beim Programmieren, Schreiben oder in Büroanwendungen.

Corpus

Ein Corpus ist eine Sammlung von Texten, die zum Trainieren oder Testen von Sprachmodellen verwendet wird.

Cross-Validation

Cross-Validation ist eine Methode, um die Qualität eines Modells zu testen, indem die Daten mehrfach in Trainings- und Testsets aufgeteilt werden.

Confusion Matrix

Eine Confusion Matrix zeigt, wie oft ein Modell richtig oder falsch klassifiziert hat, und hilft bei der Fehleranalyse.

Convolution

Convolution ist eine mathematische Operation, die besonders in Bilderkennungsmodellen verwendet wird, um Muster zu erkennen.

Cost Function

Eine Cost Function misst, wie stark die Vorhersage eines Modells von der gewünschten Ausgabe abweicht.

D

Begriffe mit D

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Dabei werden künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten genutzt, um komplexe Zusammenhänge zu erkennen.

Daten

Daten sind die Rohstoffe für KI. Je mehr qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind, desto besser kann ein Modell lernen.

Datensatz

Ein Datensatz ist eine strukturierte Sammlung von Daten, die zum Trainieren, Testen oder Validieren eines KI-Modells genutzt wird.

Datenschutz

Datenschutz bei KI bedeutet, personenbezogene Daten zu schützen und sicherzustellen, dass sie nicht missbraucht werden.

Diffusion

Diffusion ist ein Verfahren zur Bild- oder Tonerzeugung. Das Modell lernt schrittweise, aus Rauschen klare Inhalte zu erzeugen.

Digital Twin

Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines realen Objekts oder Prozesses, das mit KI analysiert oder simuliert werden kann.

Domain

Eine Domain ist ein bestimmtes Fachgebiet oder Anwendungsbereich, für den ein KI-Modell trainiert oder eingesetzt wird.

Downstream Task

Ein Downstream Task ist eine konkrete Aufgabe, die ein vortrainiertes Modell nach dem Fine-Tuning erledigen soll.

Data Augmentation

Data Augmentation erzeugt zusätzliche Trainingsdaten, indem bestehende Daten leicht verändert werden – etwa Bilder gedreht oder Texte umformuliert.

Decision Tree

Ein Decision Tree ist ein Modell, das Entscheidungen in Form einer Baumstruktur darstellt und Schritt für Schritt zu einer Klassifikation führt.

E

Begriffe mit E

Embedding

Embeddings sind mathematische Darstellungen von Wörtern, Sätzen oder Dokumenten. Sie helfen KI-Systemen dabei, Bedeutungen und Zusammenhänge besser zu erkennen.

Epoch

Eine Epoch beschreibt einen vollständigen Durchlauf des Trainingsdatensatzes während des Modelltrainings.

Explainable AI

Explainable AI (XAI) beschäftigt sich damit, Entscheidungen von KI-Systemen verständlich und nachvollziehbar zu machen.

Edge AI

Edge AI läuft direkt auf lokalen Geräten wie Smartphones oder Kameras, statt Daten in die Cloud zu senden.

Ensemble Learning

Ensemble Learning kombiniert mehrere Modelle, um die Vorhersagequalität zu verbessern.

Ethik

KI-Ethik beschäftigt sich mit Fragen von Fairness, Transparenz, Verantwortung und den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI.

Encoder

Ein Encoder wandelt Eingabedaten in eine kompakte, interne Darstellung um, die ein Modell weiterverarbeiten kann.

Epoch

Eine Epoch beschreibt einen vollständigen Durchlauf des Trainingsdatensatzes während des Modelltrainings.

F

Begriffe mit F

Fine-Tuning

Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes KI-Modell mit zusätzlichen Daten an eine bestimmte Aufgabe angepasst.

Foundation Model

Ein Foundation Model ist ein großes, vortrainiertes KI-Modell, das als Basis für viele verschiedene Aufgaben dient.

Feature

Ein Feature ist ein einzelnes Merkmal oder eine Eigenschaft in den Daten, die ein Modell zur Vorhersage nutzt.

Few-Shot Prompting

Beim Few-Shot Prompting erhält das Modell einige Beispiele, um die gewünschte Aufgabe besser zu verstehen.

Forward Pass

Der Forward Pass ist der Schritt, bei dem Daten durch ein neuronales Netzwerk laufen und eine Ausgabe erzeugt wird.

F1-Score

Der F1-Score ist ein Maß für die Genauigkeit eines Modells, das Precision und Recall kombiniert.

Feature Engineering

Feature Engineering ist der Prozess, aus Rohdaten sinnvolle Merkmale zu erstellen, die ein Modell besser lernen lässt.

G

Begriffe mit G

Generative KI

Generative KI erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik auf Basis von Eingaben.

GPU

Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist ein leistungsstarker Prozessor, der häufig zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen verwendet wird.

GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) ist eine Modellarchitektur von OpenAI, die Texte erzeugen und verstehen kann.

Google Gemini

Google Gemini ist ein KI-Modell von Google, das Text, Bilder und andere Inhalte verarbeiten kann.

Grounding

Grounding verankert KI-Antworten in realen Daten oder Quellen, um Faktenfehler zu reduzieren.

GAN

Ein Generative Adversarial Network (GAN) besteht aus zwei konkurrierenden Netzwerken und wird häufig zur Bildgenerierung eingesetzt.

Gradient Descent

Gradient Descent ist ein Optimierungsverfahren, mit dem ein Modell Schritt für Schritt seine Fehler minimiert.

H

Begriffe mit H

Halluzination

Von einer Halluzination spricht man, wenn eine KI überzeugend klingende, aber falsche oder frei erfundene Informationen ausgibt. Deshalb sollten wichtige Aussagen immer überprüft werden.

Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop bedeutet, dass Menschen in einen KI-Prozess eingebunden sind, um Entscheidungen zu kontrollieren oder zu verbessern.

Hyperparameter

Hyperparameter sind Einstellungen, die vor dem Training festgelegt werden und das Lernverhalten des Modells beeinflussen.

Hidden Layer

Ein Hidden Layer ist eine Schicht zwischen Ein- und Ausgabe in einem neuronalen Netzwerk, in der Merkmale extrahiert werden.

Hyperparameter Tuning

Hyperparameter Tuning ist das systematische Anpassen von Trainingseinstellungen, um die Modellleistung zu verbessern.

I

Begriffe mit I

Inferenz

Als Inferenz bezeichnet man den Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell auf neue Eingaben reagiert und eine Antwort erzeugt.

Image Generation

Image Generation ist die Erzeugung von Bildern durch KI auf Basis von Textbeschreibungen oder anderen Eingaben.

In-Context Learning

In-Context Learning nutzt Beispiele direkt im Prompt, um das Modell ohne zusätzliches Training auf eine Aufgabe auszurichten.

Intent

Intent bezeichnet die Absicht hinter einer Nutzeranfrage, die ein Chatbot oder Sprachassistent erkennen soll.

Iteration

Iteration bedeutet, ein Ergebnis schrittweise zu verbessern – etwa durch wiederholtes Nachfragen oder Anpassen des Prompts.

Inference Engine

Eine Inference Engine führt ein trainiertes Modell aus und erzeugt auf Basis von Eingaben Vorhersagen oder Antworten.

Information Retrieval

Information Retrieval beschreibt das Auffinden relevanter Informationen aus großen Datenmengen, etwa bei Suchmaschinen.

J

Begriffe mit J

Jailbreak

Ein Jailbreak ist der Versuch, Sicherheitsmechanismen eines KI-Modells zu umgehen, um unerwünschte Ausgaben zu erzeugen.

JSON

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein Datenformat, das häufig verwendet wird, um KI-Ausgaben strukturiert weiterzuverarbeiten.

K

Begriffe mit K

KI (Künstliche Intelligenz)

Künstliche Intelligenz beschreibt Computersysteme, die Aufgaben übernehmen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist – zum Beispiel Sprache verstehen, Texte schreiben oder Bilder analysieren.

Knowledge Base

Eine Knowledge Base ist eine strukturierte Wissenssammlung, die KI-Systeme nutzen können, um präzise Antworten zu geben.

Knowledge Graph

Ein Knowledge Graph verknüpft Informationen in einem Netzwerk aus Entitäten und Beziehungen, um Zusammenhänge darzustellen.

L

Begriffe mit L

LLM (Large Language Model)

Ein Large Language Model ist ein großes Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde. ChatGPT, Claude und Gemini basieren auf solchen Modellen.

Label

Ein Label ist eine vorgegebene Zuordnung oder Kategorie für einen Datensatz, die beim überwachten Lernen verwendet wird.

Latency

Latency beschreibt die Verzögerung zwischen einer Anfrage und der Antwort eines KI-Systems.

Large Multimodal Model

Ein Large Multimodal Model kann verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio gleichzeitig verarbeiten.

LoRA

LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine effiziente Methode, um große Modelle mit wenig Rechenaufwand an neue Aufgaben anzupassen.

Language Model

Ein Language Model ist ein KI-Modell, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.

LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory) ist eine spezielle Architektur für neuronale Netze, die sich besonders für sequenzielle Daten wie Texte eignet.

M

Begriffe mit M

Machine Learning

Machine Learning ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne für jede Aufgabe ausdrücklich programmiert zu werden.

Multimodal

Multimodale KI kann verschiedene Arten von Informationen gleichzeitig verarbeiten – zum Beispiel Text, Bilder, Audio und Videos.

Modell

Ein Modell ist das Ergebnis des Trainings. Es enthält gelernte Muster und kann auf neue Eingaben reagieren.

Modelltraining

Modelltraining ist der Prozess, bei dem ein KI-System aus Daten lernt und seine internen Parameter angepasst werden.

MLOps

MLOps beschreibt Praktiken, um KI-Modelle zu entwickeln, bereitzustellen und zu überwachen – vergleichbar mit DevOps für Software.

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Verarbeitung menschlicher Sprache beschäftigt.

Natural Language Understanding

Natural Language Understanding (NLU) konzentriert sich darauf, die Bedeutung und Absicht hinter natürlicher Sprache zu erfassen.

Model Compression

Model Compression macht große KI-Modelle kleiner und schneller, ohne ihre Leistung stark zu beeinträchtigen.

Model Drift

Model Drift beschreibt, wie sich die Leistung eines Modells über Zeit verschlechtert, weil sich die Eingabedaten verändern.

N

Begriffe mit N

Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ein Rechenmodell, das lose an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt ist und Muster in Daten erkennen kann.

NLP

NLP (Natural Language Processing) umfasst Techniken, mit denen Computer menschliche Sprache verstehen und verarbeiten können.

NLU

NLU (Natural Language Understanding) ist ein Teilbereich des NLP und beschäftigt sich mit dem Verstehen von Sprachbedeutung.

Named Entity Recognition

Named Entity Recognition erkennt in Texten bestimmte Entitäten wie Personen, Orte oder Organisationen.

Neuron

Ein Neuron ist die kleinste Einheit in einem neuronalen Netzwerk, die Eingaben verarbeitet und eine Ausgabe erzeugt.

Normalization

Normalization bringt Daten in einen einheitlichen Wertebereich, was vielen KI-Modellen beim Lernen hilft.

O

Begriffe mit O

OCR

OCR (Optical Character Recognition) wandelt Text in Bildern oder gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text um.

OpenAI

OpenAI ist ein Unternehmen, das KI-Modelle wie GPT und ChatGPT entwickelt.

Open Source

Open Source bedeutet, dass der Quellcode öffentlich zugänglich ist. Auch viele KI-Modelle und Tools sind Open Source.

Overfitting

Overfitting tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und auf neuen Daten schlechter abschneidet.

One-Shot Learning

One-Shot Learning ist ein Verfahren, bei dem ein Modell aus nur einem oder sehr wenigen Beispielen lernt.

P

Begriffe mit P

Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe oder Anweisung, die du einer KI gibst, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Prompt Engineering

Prompt Engineering beschreibt die Kunst, Anweisungen so zu formulieren, dass die KI möglichst hilfreiche und präzise Ergebnisse liefert.

Parameter

Parameter sind die lernbaren Werte eines KI-Modells. Große Sprachmodelle haben oft Milliarden von Parametern.

Pre-Training

Pre-Training ist das erste Training eines Modells auf großen, allgemeinen Datenmengen, bevor es spezialisiert wird.

Prediction

Eine Prediction ist die Vorhersage oder Ausgabe eines KI-Modells auf Basis einer Eingabe.

Perplexity

Perplexity ist ein Maß dafür, wie gut ein Sprachmodell einen Text vorhersagen kann. Niedrigere Werte bedeuten bessere Vorhersagen.

Perplexity AI

Perplexity AI ist eine KI-gestützte Suchmaschine, die Antworten mit Quellenangaben liefert.

Precision

Precision gibt an, wie viele der als positiv erkannten Fälle tatsächlich positiv waren.

Prompt Chain

Eine Prompt Chain ist eine Abfolge von Prompts, bei der die Ausgabe eines Schritts als Eingabe für den nächsten dient.

Q

Begriffe mit Q

Quantisierung

Quantisierung reduziert die Genauigkeit der Modellparameter, um Modelle kleiner und schneller zu machen – oft für mobile Geräte.

Query

Eine Query ist eine Anfrage oder Eingabe an ein KI-System, etwa eine Suchanfrage oder ein Prompt.

R

Begriffe mit R

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG kombiniert ein Sprachmodell mit einer externen Wissensquelle. Dadurch können Antworten auf aktuellen oder spezifischen Informationen basieren.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist ein Lernverfahren, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, optimale Entscheidungen zu treffen.

Reasoning

Reasoning bezeichnet die Fähigkeit eines KI-Systems, logisch zu schlussfolgern und Probleme Schritt für Schritt zu lösen.

Recall

Recall ist eine Metrik, die angibt, wie viele relevanten Elemente ein Modell aus allen vorhandenen relevanten Elementen erkannt hat.

Regression

Regression ist ein Verfahren des Machine Learnings, bei dem kontinuierliche Werte vorhergesagt werden, etwa Preise oder Temperaturen.

RPA

RPA (Robotic Process Automation) automatisiert wiederkehrende digitale Prozesse, oft in Verbindung mit KI.

Recall

Recall gibt an, wie viele der tatsächlich positiven Fälle vom Modell erkannt wurden.

Recurrent Neural Network

Ein Recurrent Neural Network (RNN) ist ein Netzwerktyp, der besonders gut mit sequenziellen Daten wie Texten oder Zeitreihen umgehen kann.

S

Begriffe mit S

Supervised Learning

Supervised Learning ist ein Lernverfahren, bei dem ein Modell mit beschrifteten Beispielen trainiert wird, um Vorhersagen zu treffen.

Synthetic Data

Synthetic Data sind künstlich erzeugte Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, wenn echte Daten knapp oder sensibel sind.

System Prompt

Ein System Prompt legt das Verhalten und die Rolle eines KI-Assistenten fest, ohne Teil der sichtbaren Nutzeranfrage zu sein.

Sentiment Analysis

Sentiment Analysis erkennt die Stimmung oder Meinung in Texten, etwa positiv, negativ oder neutral.

Speech-to-Text

Speech-to-Text wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um.

Text-to-Speech

Text-to-Speech wandelt geschriebenen Text in gesprochene Sprache um.

Semantic Search

Semantic Search sucht nicht nur nach Schlüsselwörtern, sondern versteht die Bedeutung hinter einer Anfrage.

Self-Attention

Self-Attention ermöglicht es einem Modell, alle Teile einer Eingabe gleichzeitig zu betrachten und deren Bedeutung gegenseitig abzuwägen.

Softmax

Softmax ist eine Funktion, die Werte in Wahrscheinlichkeiten umwandelt, die zusammen 100 Prozent ergeben.

T

Begriffe mit T

Token

Ein Token ist eine kleine Texteinheit, mit der KI-Modelle arbeiten. Ein Wort kann aus einem oder mehreren Tokens bestehen.

Transformer

Transformer ist eine Architektur für neuronale Netze, auf der viele moderne Sprachmodelle wie ChatGPT oder Gemini basieren.

Training Data

Training Data sind die Daten, die ein Modell während des Lernens verwendet, um Muster zu erkennen.

Transfer Learning

Transfer Learning nutzt ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue, ähnliche Aufgabe.

Turing Test

Der Turing Test prüft, ob ein Computer so kommuniziert, dass er nicht mehr von einem Menschen zu unterscheiden ist.

Temperature

Temperature steuert die Kreativität eines Sprachmodells. Niedrige Werte erzeugen deterministischere, höhere Werte kreativere Antworten.

Test Set

Ein Test Set ist ein Teil der Daten, der nach dem Training verwendet wird, um die Leistung des Modells zu bewerten.

Test Data

Test Data sind Daten, die nach dem Training verwendet werden, um zu prüfen, wie gut ein Modell generalisiert.

Training Loss

Training Loss misst den Fehler eines Modells während des Trainings und zeigt, wie gut es gerade lernt.

U

Begriffe mit U

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning ist ein Lernverfahren, bei dem ein Modell Muster in unbeschrifteten Daten selbstständig entdeckt.

Use Case

Ein Use Case beschreibt eine konkrete Anwendungssituation, in der KI einen Mehrwert bietet.

User Interface

Die User Interface ist die Schnittstelle, über die Nutzer mit einem KI-System interagieren – etwa ein Chatfenster oder eine App.

V

Begriffe mit V

Validation

Validation ist die Überprüfung eines Modells während des Trainings, um die Leistung auf ungesehenen Daten zu bewerten.

Vector Database

Eine Vector Database speichert Embeddings und ermöglicht ähnlichkeitsbasierte Suchen, wie sie bei RAG verwendet werden.

Voice AI

Voice AI umfasst Technologien zur Erzeugung, Erkennung und Verarbeitung von gesprochener Sprache.

Validation Set

Ein Validation Set ist ein Datenteil, der während des Trainings zur Feinabstimmung und Bewertung verwendet wird.

W

Begriffe mit W

Weights

Weights sind die lernbaren Gewichte in einem neuronalen Netzwerk. Sie speichern das gelernte Wissen des Modells.

Workflow

Ein Workflow ist eine Abfolge von Arbeitsschritten, die KI-Systeme unterstützen oder automatisieren können.

Weak AI

Weak AI ist KI, die für eine spezifische Aufgabe entwickelt wurde – im Gegensatz zur hypothetischen AGI.

X

Begriffe mit X

XAI

XAI (Explainable AI) macht Entscheidungen von KI-Systemen für Menschen nachvollziehbar.

XML

XML ist ein Datenformat zur strukturierten Speicherung und Übertragung von Informationen, das auch mit KI verarbeitet werden kann.

Y

Begriffe mit Y

YAML

YAML ist ein menschenlesbares Datenformat, das häufig für Konfigurationsdateien in KI-Projekten verwendet wird.

Z

Begriffe mit Z

Zero-Shot Prompting

Beim Zero-Shot Prompting erhält die KI eine Aufgabe ohne vorherige Beispiele. Sie löst die Aufgabe allein anhand der Beschreibung.

Zusammenfassung

Eine Zusammenfassung ist ein kürzerer Text, der die wichtigsten Informationen eines längeren Inhalts wiedergibt – eine typische KI-Aufgabe.

Expertenwissen

Viele Begriffe klingen zunächst technisch. Für den praktischen Einsatz musst du jedoch nicht alle Details kennen. Es reicht oft, die grundlegenden Konzepte zu verstehen und die passenden Werkzeuge für deine Aufgaben auszuwählen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein LLM?

LLM steht für Large Language Model, also ein großes Sprachmodell. Es wurde auf riesigen Textmengen trainiert und kann Texte verstehen, verfassen und übersetzen. Bekannte Beispiele sind GPT, Claude und Gemini.

Was bedeutet Prompt?

Ein Prompt ist die Eingabe oder Anweisung, die du einer KI gibst. Je präziser der Prompt, desto besser das Ergebnis. Prompt Engineering hilft dabei, optimale Anweisungen zu formulieren.

Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?

KI ist der Oberbegriff für Systeme, die menschenähnliche Aufgaben lösen. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden.

Was ist eine Halluzination bei KI?

Eine Halluzination tritt auf, wenn eine KI plausibel klingende, aber falsche oder erfundene Informationen ausgibt. Wichtige Fakten sollten deshalb immer überprüft werden.

Was ist RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert ein Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank. Dadurch können Antworten aktueller und faktenbasierter sein.

Für wen ist dieses KI-Glossar geeignet?

Das Glossar richtet sich an Einsteiger, Selbstständige, Unternehmer und alle, die die wichtigsten KI-Begriffe schnell und verständlich nachschlagen möchten.

Fazit: KI verstehen beginnt mit den richtigen Begriffen

Wer die wichtigsten Begriffe kennt, versteht auch besser, wie Künstliche Intelligenz funktioniert und wo ihre Möglichkeiten und Grenzen liegen. Dieses Glossar soll dir den Einstieg erleichtern und wird regelmäßig um neue Begriffe erweitert.

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