KI-Lexikon
Die deutschsprachige Referenz zu Begriffen der Künstlichen Intelligenz — strukturiert, belegt, Wikidata-verankert.
137 Einträge in 8 Themen-Bereichen.
Discovery & GEO13
KI-Agenten19
Wissensbasen & Knowledge Graphs12
Sprachmodelle & NLP31
- Attention is All You Need (2017 Paper)
- Attention-Mechanismus
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- Chain-of-Thought Prompting
- ChatGPT
- Claude (Anthropic)
- DALL-E (OpenAI)
- DeepSeek (Modell-Familie)
- Embedding
- Few-Shot Learning
- Fine-Tuning
- Foundation Model
- Gemini (Google)
- GPT-4
- GPT-Familie (Geschichte)
- Halluzination
- Kontextfenster
- Llama (Meta)
- LLM (Large Language Model)
- LLM Grounding
- Mistral (Modell-Familie)
- Mixtral (Sparse Mixture-of-Experts)
- Multimodale KI
- OpenAI o1 / o3 (Reasoning-Modelle)
- Prompt Engineering
- Qwen (Modell-Familie)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
- Token (NLP)
- Transformer (Architektur)
- Whisper (OpenAI)
Machine Learning & Deep Learning19
- Backpropagation
- Encoder-Decoder-Architektur
- GloVe (Global Vectors for Word Representation)
- Hyperparameter
- Knowledge Distillation
- LoRA (Low-Rank Adaptation)
- Loss-Funktion
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- Neuronales Netz
- Pruning (Neural Network)
- Quantisierung (ML)
- Reinforcement Learning
- Self-Supervised Learning
- Seq2Seq (Sequence-to-Sequence)
- Supervised Learning
- Transfer Learning
- Unsupervised Learning
- Vektordatenbank
- Word2Vec
KI-Grundlagen14
Computer Vision & Multimodal17
- AlexNet
- Bildgenerierung (KI)
- Bildklassifikation
- CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
- CNN (Convolutional Neural Network)
- Computer Vision
- Diffusion Model
- GAN (Generative Adversarial Network)
- Object Detection
- ResNet (Residual Network)
- Sora (OpenAI)
- Stable Diffusion
- U-Net
- VGG (Visual Geometry Group Network)
- Vision-Language-Modell
- ViT (Vision Transformer)
- YOLO (You Only Look Once)
Was ist der Unterschied zwischen KI, Machine Learning und Deep Learning?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, die Intelligenz erfordern. Machine Learning ist der Teilbereich, in dem Systeme Muster aus Daten lernen statt Regeln programmiert zu bekommen. Deep Learning wiederum ist Machine Learning mit vielschichtigen neuronalen Netzen — die Technik hinter heutigen Sprach- und Bildmodellen. Ausführlich: Künstliche Intelligenz und Neuronales Netz.
Was ist ein LLM — und wie funktioniert ChatGPT?
Ein Large Language Model ist ein auf riesigen Textmengen trainiertes neuronales Netz, das Sprache Token für Token vorhersagt — daraus entstehen Antworten, Übersetzungen und Code. ChatGPT, Claude und Gemini sind Anwendungen solcher Modelle. Ausführlich: LLM, Transformer und ChatGPT.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern selbständig handelt: Es plant Schritte, ruft Werkzeuge und Datenquellen auf und verfolgt ein Ziel über mehrere Aktionen hinweg — vom Recherche-Agenten bis zum Coding-Agenten. Ausführlich: AI Agent, Tool Use und MCP.
Warum halluzinieren Sprachmodelle — und was hilft dagegen?
Sprachmodelle erzeugen die statistisch plausibelste Fortsetzung — auch dann, wenn ihnen das Wissen fehlt. Dagegen helfen Verankerung in geprüften Quellen (Grounding, RAG) und maschinenlesbare Fakten, etwa aus Wissensgraphen. Ausführlich: Halluzination, RAG und Knowledge Graph.