Glossar
KI-Begriffe einfach erklärt. Mit Beispielen und Beiträgen zum Weiterlesen.
25 Begriffe
- API
Eine Schnittstelle, über die Programme miteinander sprechen. Ein Programm schickt eine Anfrage und erhält Daten oder ein Ergebnis zurück.
Beispiel: Die Website fragt einen KI-Dienst nach einer Antwort und zeigt das Ergebnis im Chat.
- Auslastung
Wie viel der verfügbaren Rechenleistung tatsächlich genutzt wird. Viel ungenutzte Kapazität bedeutet, dass Hardware oft wartet.
Beispiel: Arbeitet eine GPU nur sechs von 24 Stunden mit voller Leistung, entspricht das im Schnitt 25 Prozent Auslastung.
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- Benchmark
Ein festgelegter Test, mit dem sich Modelle unter vergleichbaren Bedingungen prüfen lassen. Das Ergebnis beschreibt ihre Leistung bei diesen Aufgaben.
Beispiel: Mehrere Modelle lösen dieselben Programmieraufgaben. Danach wird gemessen, wie viele Lösungen funktionieren.
- Chunk / Chunking
Ein Chunk ist ein kleiner Abschnitt eines längeren Dokuments. Beim Chunking wird der Text so aufgeteilt, dass passende Stellen einzeln gesucht werden können.
Beispiel: Ein Handbuch wird in Abschnitte zu Anmeldung, Rechnung und Kündigung aufgeteilt.
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- Cloud
Rechenleistung oder Speicher, die ein Anbieter über das Internet bereitstellt. Du mietest die benötigten Ressourcen, statt alle Geräte selbst zu betreiben.
Beispiel: Für einen KI-Job mietest du eine GPU und gibst sie nach dem Job wieder frei.
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- Cloudflare
Ein Anbieter für den Betrieb von Websites und Diensten. Er kann Anfragen bearbeiten, Dateien ausliefern und Daten speichern.
Beispiel: Hier liefert Cloudflare die Seite aus und verarbeitet eine Newsletter-Anmeldung.
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- Embedding
Eine Liste von Zahlen, die Merkmale eines Textes beschreibt. Mit solchen Zahlen lassen sich Texte finden, die inhaltlich ähnlich sind, auch wenn sie andere Wörter benutzen.
Beispiel: Eine Frage nach Urlaubstagen kann den passenden Abschnitt über Ferienregelungen finden.
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- GPU
Ein Prozessor, der viele ähnliche Rechnungen gleichzeitig ausführen kann. Das ist bei den großen Zahlenberechnungen von KI-Modellen hilfreich.
Beispiel: Eine GPU berechnet viele Teile eines Sprachmodells parallel, um eine Antwort zu erzeugen.
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- Inferenz
Das Anwenden eines bereits trainierten Modells auf eine neue Eingabe. Dabei wird zum Beispiel eine Antwort erzeugt oder ein Bild erkannt.
Beispiel: Du stellst eine Frage und das Sprachmodell berechnet seine Antwort.
- Kontext
Die Informationen, die das Modell für eine bestimmte Antwort bekommt. Dazu gehören die Frage, bisherige Nachrichten und gegebenenfalls passende Textauszüge.
Beispiel: Zur Frage über eine Rechnung wird die entsprechende Passage aus dem Handbuch mitgegeben.
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- Kontextfenster
Die begrenzte Menge an Text, die ein Modell in einer Anfrage berücksichtigen kann. Sie wird meistens in Tokens angegeben.
Beispiel: Passt ein ganzes Handbuch nicht hinein, werden nur passende Abschnitte mitgeschickt.
- LLM / Sprachmodell
Ein KI-Modell, das mit Sprache arbeitet und Text erzeugt. Es nutzt gelernte Muster und den mitgegebenen Kontext, um seine Antwort zu berechnen.
Beispiel: Ein Modell formuliert eine verständliche Antwort aus einer Frage und passenden Handbuch-Auszügen.
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- Next.js
Ein Werkzeugkasten zum Bauen von Websites mit React. Er kümmert sich unter anderem um Seiten, Navigation und die Verbindung zwischen Browser und Server.
Beispiel: Next.js baut hier die Beitragsseite und das Formular für deine Fragen.
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- On-Prem
Software läuft auf eigener oder selbst verwalteter Hardware. Du kümmerst dich um Geräte, Betrieb und Wartung.
Beispiel: Ein Unternehmen betreibt sein KI-Modell auf einem eigenen GPU-Server.
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- OpenRouter
Ein Dienst, über den sich verschiedene KI-Modelle ansprechen lassen. Er reicht eine Anfrage an das ausgewählte Modell weiter und liefert die Antwort zurück.
Beispiel: Die Website nutzt eine gemeinsame Schnittstelle, um ein Sprachmodell aufzurufen.
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- Prompt
Die Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein KI-Modell. Eine konkrete Aufgabe und passende Informationen helfen dem Modell, eine brauchbare Antwort zu geben.
Beispiel: Fasse diese drei Absätze in zwei einfachen Sätzen zusammen.
- R2
Ein Dateispeicher von Cloudflare. Er hält Dateien bereit, die eine Website bei Bedarf laden kann.
Beispiel: Wenn du ein Video startest, lädt der Player die Videodatei aus R2.
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- RAG
Die KI sucht zuerst passende Informationen und verwendet sie anschließend für eine Antwort. Die gefundenen Textstellen werden zusammen mit der Frage an das Sprachmodell gegeben.
Beispiel: Für eine Frage zu Urlaubstagen wird zuerst die passende Stelle im Firmenhandbuch gesucht.
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- Reasoning
Schrittweises Schlussfolgern bei einer Aufgabe. Ein Modell kann dafür Zwischenschritte bilden, Optionen prüfen und seine Lösung überarbeiten.
Beispiel: Bei einer Rechenaufgabe werden erst die benötigten Werte bestimmt und dann die Rechnung geprüft.
- Remotion
Ein Werkzeug, das aus programmierten Bildern und Animationen ein Video rendert. Elemente können passend zur Zeit im Film erscheinen und sich bewegen.
Beispiel: Eine gezeichnete Dokumentseite wird eingeblendet, während der Sprecher über Dokumente spricht.
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- Retrieval
Das Suchen und Herausholen passender Informationen. Im RAG-Ablauf liefert dieser Schritt die Textstellen für die spätere Antwort.
Beispiel: Aus hundert Handbuch-Seiten werden die drei relevantesten Abschnitte zur Frage gefunden.
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- Sandbox
Eine getrennte Umgebung, in der Code ausgeführt und geprüft werden kann. Sie begrenzt, auf welche Dateien und Dienste der Code zugreifen darf.
Beispiel: Ein Python-Beispiel berechnet 1 + 2 + 3 in einer separaten Testumgebung und liefert 6 zurück.
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- Token
Ein kleines Textstück, das ein Sprachmodell verarbeitet. Ein Token kann ein ganzes Wort, ein Wortteil oder ein Zeichen sein.
Beispiel: Ein langes Wort kann in mehrere Tokens zerlegt werden. Deshalb sind Tokenzahlen und Wortzahlen nicht gleich.
- Tool Call / Werkzeugaufruf
Das Modell fordert ein Werkzeug an, um etwas zu suchen, zu berechnen oder auszuführen. Das Ergebnis kann es anschließend für seine Antwort verwenden.
Beispiel: Statt eine Rechnung zu schätzen, lässt das Modell ein Python-Programm laufen.
- Vektor
Eine geordnete Liste von Zahlen. Bei Embeddings beschreibt sie Merkmale eines Textes, damit Ähnlichkeiten berechnet werden können.
Beispiel: Die Zahlen eines Frage-Vektors werden mit den Zahlen gespeicherter Textabschnitte verglichen.
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