Das KI-Wörterbuch für alle
KI-Diskussionen sind voller Fachbegriffe, die einschüchtern können. Dieses Glossar erklärt die wichtigsten in einfacher Sprache – ohne unnötiges Tech-Jargon.
A bis G
AGI (Artificial General Intelligence): KI, die jede intellektuelle Aufgabe wie ein Mensch bewältigen kann. Noch nicht erreicht, aber das erklärte Ziel mancher Labore.
AI Hallucination: Wenn KI selbstbewusst falsche Informationen erfindet. Problem aller heutigen Sprachmodelle.
Algorithmus: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für Computer, um ein Problem zu lösen.
ChatBot: Programm, das menschliche Gespräche simuliert. Heute oft KI-gestützt.
Deepfake: KI-generierter, manipulierter Bild- oder Videoinhalt, der täuschend echt wirkt.
Fine-Tuning: Weitertraining eines bestehenden KI-Modells auf spezifische Daten für bessere Performance in einer Domäne.
Generative AI: KI, die neue Inhalte erstellt (Text, Bilder, Audio, Video).
H bis P
Halluzination: Siehe AI Hallucination. Das grösste Problem heutiger LLMs.
LLM (Large Language Model): Grosses Sprachmodell. Die Basis für ChatGPT, Claude etc. Trainiert auf riesigen Textmengen.
Machine Learning: KI lernt aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden.
Modell: Das trainierte KI-System, das Aufgaben löst.
Multimodal: KI, die verschiedene Eingabetypen versteht (Text + Bild + Audio).
Neural Network: Vom menschlichen Gehirn inspiriertes Computersystem. Grundlage moderner KI.
Parameter: Die „Einstellungen“ eines KI-Modells. GPT-4 hat ca. 1,8 Billionen Parameter.
Prompt: Die Eingabe/Frage, die man einer KI gibt.
R bis Z
RAG (Retrieval-Augmented Generation): KI, die vor der Antwort in einer Wissensdatenbank nachschaut. Reduziert Halluzinationen.
Tokens: Textstücke, in die KI Text zerlegt. Ca. 1 Token = 0,75 Wörter auf Englisch.
Training Data: Die Daten, mit denen ein KI-Modell gelernt hat.
Transformer: Die Architektur hinter modernen LLMs. 2017 von Google erfunden.
Zero-Shot-Learning: KI löst Aufgaben, für die sie nicht speziell trainiert wurde – nur durch Anweisung in natürlicher Sprache.
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