Glossar

Die wichtigsten Begriffe rund um künstliche Intelligenz kurz und präzise erklärt.

Begriffe

16 Einträge

Glossarbegriff

Algorithmus

Eine endliche, eindeutig beschriebene Folge von Verarbeitungsschritten zur Lösung einer Aufgabe.

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Attention

Ein Mechanismus, der berechnet, welche Teile einer Eingabe für die Verarbeitung anderer Teile besonders relevant sind.

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Embedding

Eine numerische Vektorrepräsentation von Text, Bildern oder anderen Daten, in der ähnliche Inhalte häufig nahe beieinander liegen.

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Fine-Tuning

Zusätzliches Training eines bereits vortrainierten Modells für eine bestimmte Aufgabe, Domäne oder Verhaltensweise.

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Foundation Model

Ein breit vortrainiertes Basismodell, das für viele nachgelagerte Aufgaben angepasst oder direkt verwendet werden kann.

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Halluzination

Eine plausible, aber falsche, unbelegte oder zur Quelle widersprüchliche Ausgabe eines generativen Systems. NIST verwendet auch den Begriff Konfabulation.

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Inferenz

Die Nutzung eines trainierten Modells, um für neue Eingaben eine Ausgabe oder Vorhersage zu berechnen.

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Kontextfenster

Die Menge an Token, die ein Modell in einem Verarbeitungsschritt berücksichtigen kann.

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Large Language Model (LLM)

Ein großes Sprachmodell, das Text als Token verarbeitet und Wahrscheinlichkeiten für mögliche Fortsetzungen berechnet.

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Multimodal

Ein KI-System ist multimodal, wenn es mehrere Datentypen wie Text, Bild, Audio oder Video verarbeitet oder erzeugt.

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Parameter

Ein während des Trainings angepasster Zahlenwert in einem Modell.

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Prompt

Die Eingabe oder Anweisung, mit der ein generatives Modell gesteuert wird.

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Token

Eine Verarbeitungseinheit, in die Text für ein Sprachmodell zerlegt wird. Ein Token kann ein Wort, Wortteil oder Satzzeichen sein.

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Training

Der Prozess, in dem ein Modell seine Parameter anhand von Daten und einer Zielfunktion anpasst.

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Transformer

Eine neuronale Netzwerkarchitektur, die Sequenzen hauptsächlich mit Attention-Mechanismen verarbeitet.