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Lernen

KI-Glossar

Wichtige Begriffe rund um ChatGPT und andere KI-Tools – einfach und verständlich erklärt. Jeder Begriff enthält ein kurzes Alltagsbeispiel.

Aktualisiert am 29. September 2026

A

API
Programmierschnittstelle (Application Programming Interface): Ermöglicht es Programmen, Anfragen an andere Programme zu senden. Entwickler nutzen KI-Modelle über eine API statt über ein Chatfenster.
Beispiel: Eine Shopping-App sendet Kundenfragen über die API an ein GPT-Modell und zeigt die Antwort direkt in der App an.

C

Chatbot
Ein Programm, mit dem man per Texteingabe oder Sprache kommuniziert. Moderne Chatbots wie ChatGPT nutzen ein großes Sprachmodell, um Antworten zu formulieren.
Beispiel: Das Hilfefenster auf einer Bank-Website, das Fragen zu Kartenlimits beantwortet.

E

Embeddings
Zahlenreihen, die die Bedeutung eines Textes abbilden, sodass Texte mit ähnlicher Bedeutung ähnliche Zahlen erhalten. Sie treiben Suchfunktionen und Empfehlungen an.
Beispiel: Ein Hilfebereich findet den Artikel zum Zurücksetzen des Passworts, selbst wenn du „Ich habe meine Zugangsdaten vergessen“ eingibst.

F

Fine-Tuning
Zusätzliches Training eines bestehenden Modells anhand kleinerer, spezifischer Beispielsets, damit es eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Stil besser beherrscht.
Beispiel: Ein Unternehmen trainiert ein Modell mit früheren Support-Antworten, damit die Antworten genau zum eigenen Unternehmenston passen.

G

Generative KI
KI, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Code erstellt, anstatt vorhandene Daten nur zu sortieren oder zu kennzeichnen.
Beispiel: Ein Tool bitten, ein Geburtstagsgedicht zu schreiben oder eine Logo-Idee zu entwerfen.
GPT
Generative Pre-trained Transformer: die Bezeichnung für die Sprachmodell-Familie von OpenAI, wie etwa GPT-5.6 und GPT-6. ChatGPT ist die darauf basierende Chat-Anwendung.
Beispiel: Der kostenlose Chat auf dieser Website nutzt GPT-6 Luna, eines der GPT-6-Modelle.
Großes Sprachmodell (LLM)
Ein Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um Sprache vorherzusagen und zu erzeugen. Es ist die Technologie hinter ChatGPT und ähnlichen Tools.
Beispiel: GPT-6, die Modellfamilie hinter den aktuellen ChatGPT-Versionen, ist ein großes Sprachmodell.
Guardrails
Regeln und Filter, die ein KI-System in sicheren und vorgesehenen Bahnen halten – etwa indem schädliche Anfragen abgelehnt werden oder das Thema beibehalten wird.
Beispiel: Ein Schul-Chatbot weigert sich, einen Aufsatz für einen Schüler zu verfassen, den dieser als eigene Leistung einreichen möchte.

H

Halluzination
Wenn ein Modell etwas Falsches so darstellt, als wäre es wahr – etwa eine erfundene Tatsache, ein Zitat, eine Quelle oder eine Zahl.
Beispiel: Du fragst nach Quellen und erhältst einen Buchtitel samt Autor, die es gar nicht gibt.

I

Inferenz
Das Ausführen eines trainierten Modells, um eine Antwort zu erhalten. Das Training baut das Modell einmalig auf; Inferenz findet jedes Mal statt, wenn jemand einen Prompt sendet.
Beispiel: Jede Nachricht, die du in einem Chat sendest, ist ein Inferenzdurchlauf auf einem Server.

J

Jailbreak
Der Versuch, ein Modell dazu zu bringen, seine Sicherheitsregeln zu umgehen – meist durch gezielt formulierte Prompts oder Rollenspiele.
Beispiel: Ein Prompt, der das Modell auffordert, sich als Figur ohne jegliche Regeln auszugeben.

K

KI-Agent
Ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern selbstständig mehrere Schritte ausführt, um ein Ziel zu erreichen – etwa suchen, Tools nutzen und Ergebnisse prüfen.
Beispiel: Du bittest einen Agenten, drei Flüge unter 200 Euro zu finden, und er sucht, vergleicht und gibt dir Bescheid.
Knowledge Cutoff
Das Datum, nach dem ein Modell keine Informationen mehr aus seinen Trainingsdaten hat. Ereignisse nach diesem Datum sind ihm unbekannt, es sei denn, es kann das Web durchsuchen.
Beispiel: Ein Modell kennt möglicherweise das Ergebnis einer Wahl nicht, die nach seinem Cutoff stattfand.
Kontextfenster
Die Textmenge, die ein Modell auf einmal berücksichtigen kann – einschließlich deiner Nachrichten, eingefügter Inhalte und seiner eigenen Antworten. Sie wird in Tokens gemessen.
Beispiel: In einem sehr langen Chat verliert das Modell möglicherweise Details aus dem Blick, die du ganz am Anfang genannt hast.

L

Latenz
Die Verzögerung zwischen dem Absenden einer Anfrage und dem Erhalt der Antwort. Kleinere, schnellere Modelle haben in der Regel eine geringere Latenz.
Beispiel: Ein schnelles Modell beginnt fast sofort mit dem Schreiben der Antwort, während ein Reasoning-Modell möglicherweise zuerst kurz innehält.

M

Maschinelles Lernen
Ein Ansatz zur Softwareentwicklung, bei dem Systeme Muster anhand von Beispielen lernen, anstatt ausschließlich handgeschriebenen Regeln zu folgen.
Beispiel: Ein Spamfilter, der aus E-Mails lernt, die Nutzer als Spam markieren.
Multimodal
Kann mit mehreren Ein- oder Ausgabearten wie Text, Bildern, Audio und Video arbeiten.
Beispiel: Ein Foto von einem kaputten Wasserhahn machen und das Modell fragen, wie man ihn repariert.

N

Neuronales Netzwerk
Ein Computersystem aus vielen verknüpften Schichten einfacher Einheiten, die Muster aus Daten erlernen. Sprachmodelle sind sehr große neuronale Netzwerke.
Beispiel: Die Software, die Gesichter in der Foto-App deines Smartphones erkennt.

O

Open Weights
Ein Modell, dessen trainierte Parameter veröffentlicht wurden, sodass jeder es herunterladen und auf eigener Hardware ausführen kann.
Beispiel: Ein Forschungsteam betreibt ein Open-Weights-Modell auf eigenen Servern, damit Daten das Gebäude nie verlassen.

P

Parameter
Die internen Zahlenwerte, die ein Modell beim Training anpasst. Sie speichern das Gelernte. Große Modelle besitzen Milliarden davon.
Beispiel: Die Angabe, dass ein Modell 70 Milliarden Parameter hat, beschreibt dessen Größe, nicht automatisch dessen Qualität.
Prompt
Der Text, den du einem Modell übergibst, um zu sagen, was du möchtest: eine Frage, eine Anweisung, Arbeitsmaterial oder alles zusammen.
Beispiel: Fasse diesen Bericht in fünf Stichpunkten für meine Führungskraft zusammen.
Prompt Injection
Versteckte Anweisungen in Texten, Webseiten oder Dateien, die ein KI-System dazu bringen sollen, etwas Unerwünschtes zu tun.
Beispiel: Eine Webseite enthält unsichtbaren Text, der einen KI-Assistenten anweist, ein bestimmtes Produkt zu empfehlen.

R

Reasoning-Modell
Ein Modell, das Probleme vor dem Antworten in mehreren internen Denkschritten durchgeht. Es ist langsamer, aber bei Mathe, Logik und Planung zuverlässiger.
Beispiel: Ein Reasoning-Modell bitten, einen Wochenplan zu erstellen, der zehn verschiedene Vorgaben erfüllt.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Eine Methode, bei der das System zuerst relevante Dokumente heraussucht und sie dem Modell übergibt, damit die Antwort auf diesen Quellen basiert.
Beispiel: Ein Unternehmens-Chatbot durchsucht das Mitarbeiterhandbuch, bevor er eine Frage zum Urlaub beantwortet.

S

Sprachmodus
Eine Möglichkeit, sich mit einem KI-Assistenten per Sprache zu unterhalten und Antworten zu hören, statt zu tippen und zu lesen.
Beispiel: Beim Kochen mit vollen Händen laut nach einem Rezept fragen.
System-Prompt
Anweisungen, die einem Modell vor Beginn der Unterhaltung meist von den App-Entwicklern gegeben werden, um Rolle, Tonfall und Regeln festzulegen.
Beispiel: Eine Koch-App weist ihren Assistenten an, nur Fragen zu Rezepten und Lebensmittelsicherheit zu beantworten.

T

Temperatur
Eine Einstellung, die bestimmt, wie viel Zufall das Modell bei der Wortwahl nutzt. Niedrige Werte sorgen für vorhersehbarere Texte, hohe Werte für mehr Abwechslung.
Beispiel: Eine niedrige Temperatur, um Daten aus einem Vertrag auszulesen; eine höhere, um Namen zu brainstormen.
Token
Ein kleiner Textbaustein, oft Teil eines Wortes, den ein Modell liest und ausgibt. Limits und Preise werden in Tokens berechnet.
Beispiel: Auf Englisch entsprechen 100 Tokens etwa 75 Wörtern.
Trainingsdaten
Die große Sammlung von Texten und anderen Inhalten, aus denen ein Modell lernt. Qualität und Aktualität bestimmen das Wissen des Modells.
Beispiel: Ein Modell, das hauptsächlich mit englischen Texten trainiert wurde, schneidet bei selteneren Sprachen oft schwächer ab.
Transformer
Die Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, auf der die meisten modernen Sprachmodelle basieren. Sie erkennt besonders gut Zusammenhänge zwischen Wörtern im Text.
Beispiel: Das T in GPT steht für Transformer.

Dieses Glossar verwendet bewusst einfache Definitionen. Technische Details variieren je nach Unternehmen und Modell.

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