Modelle und Eingaben
- KI / AI
- Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben ausführen, die menschliche Wahrnehmung, Sprache, Mustererkennung oder Entscheidungen nachbilden.
- Maschinelles Lernen
- Verfahren, bei denen ein System Muster aus Daten lernt, statt nur feste Regeln auszuführen.
- LLM
- Large Language Model: ein Sprachmodell, das Wahrscheinlichkeiten für Textbestandteile nutzt, um Text zu verarbeiten und zu erzeugen.
- Prompt
- Die Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein KI-System.
- Token
- Kleine Texteinheit, mit der ein Sprachmodell arbeitet; nicht immer identisch mit einem Wort.
- Kontextfenster
- Die Textmenge, die ein Modell in einer Anfrage berücksichtigen kann.
Daten und Erweiterungen
- Embedding
- Zahlendarstellung, die Ähnlichkeiten zwischen Texten, Bildern oder anderen Daten abbildet.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation: Das Modell erhält vor der Antwort passende Inhalte aus einer Wissensquelle.
- Fine-Tuning
- Zusätzliche Anpassung eines Modells mit ausgewählten Beispielen oder Daten.
- Multimodal
- Ein System kann mehrere Medienarten wie Text, Bild, Audio oder Video verarbeiten.
- Agent
- Ein System, das mehrere Schritte plant, Werkzeuge nutzt und Ergebnisse weiterverarbeitet.
Fehler und Verantwortung
- Halluzination
- Eine überzeugend formulierte, aber unzutreffende oder erfundene Ausgabe.
- Bias
- Systematische Verzerrung in Daten, Modell oder Anwendung.
- Deepfake
- Künstlich erzeugtes oder verändertes Medienmaterial, das reale Personen oder Ereignisse vortäuschen kann.
- KI-Kompetenz / AI literacy
- Fähigkeit, KI sinnvoll, kritisch, sicher und transparent einzusetzen.
Aktuelle Modell- und Toolnamen finden Sie im KAI-Themenbereich.