Tokenlabor

KI-Grundlagen einfach erklärt

Die KI-Grundlagen in kurzen, verständlichen Artikeln: wie Sprachmodelle arbeiten, was Tokens und Kontextfenster sind, wie RAG, Fine-Tuning und KI-Agenten funktionieren und welche Assistenten sich wofür eignen.

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  1. KI-Assistenten im Vergleich: Welcher passt zu wem?KI-Assistenten im Vergleich: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity und Mistral Le Chat nach Zielgruppe, Stärken, Preis und Datenschutz.
  2. KI-Suchmaschinen vs. Google: Wie sich die Suche verändertKI-Suchmaschinen vs. Google: Wie Perplexity, ChatGPT-Suche und KI-Übersichten arbeiten, wann klassische Suche besser ist und was Website-Betreiber tun können.
  3. DeepSeek vs. ChatGPT: Leistung, Preis und Datenschutz im VergleichDeepSeek vs. ChatGPT: Wie gut das chinesische Modell im Vergleich ist, was die API kostet, welche Datenschutzrisiken bestehen und wann sich DeepSeek lohnt.
  4. Mistral Le Chat: Die europäische Alternative zu ChatGPTMistral Le Chat erklärt: Funktionen des KI-Assistenten aus Frankreich, Stärken und Schwächen, offene Modelle, API-Preise und Datenschutz im Unternehmen.
51 Artikel

Alle Artikel: Grundlagen

Wie Sprachmodelle funktionieren

  1. Was sind Tokens? Einfach erklärtTokens sind die Rechen- und Abrechnungseinheit von Sprachmodellen. Was ein Token ist, wie viele ein deutscher Text hat und warum das Geld kostet.
  2. Kontextfenster erklärt: Wie viel Text ein Modell auf einmal verarbeitetDas Kontextfenster begrenzt, wie viel ein KI-Modell gleichzeitig lesen und schreiben kann. Was die Zahl bedeutet, wo die Grenzen liegen und wie man damit umgeht.
  3. Warum deutsche Texte mehr Tokens brauchen als englischeDeutsche Texte brauchen meist 20 bis 50 Prozent mehr Tokens als englische. Woran das liegt, was es kostet und was man dagegen tun kann.
  4. Temperatur und Top-p erklärt: So steuern Sie KI-AntwortenTemperatur und Top-p erklärt: was die Einstellungen bei Sprachmodellen bewirken, welche Werte für Fakten, Texte und Ideen passen und was bei neuen Modellen gilt.
  5. Was ist ein LLM? Große Sprachmodelle einfach erklärtWas ist ein LLM? Wie große Sprachmodelle wie GPT, Claude und Gemini funktionieren, was sie gut können, wo ihre Grenzen liegen und was sie kosten.
  6. Wie funktioniert ChatGPT? Ein Blick unter die HaubeWie funktioniert ChatGPT? Von Tokens über das Training bis zur Antwort: verständlich erklärt, was zwischen Frage und Antwort passiert und warum Fehler entstehen.
  7. Byte Pair Encoding: So zerlegt ein Tokenizer TextByte Pair Encoding erklärt: Wie Tokenizer von GPT, Claude und Gemini Text in Tokens zerlegen, warum Deutsch mehr Tokens braucht und was das für Kosten bedeutet.
  8. Reasoning-Modelle: Wann sich das Nachdenken lohntReasoning-Modelle denken vor der Antwort nach. Wann das bessere Ergebnisse bringt, was die Denk-Tokens kosten und wie Sie den Denkaufwand sinnvoll einstellen.
  9. Embeddings erklärt: Wie KI Bedeutung in Zahlen fasstEmbeddings erklärt: Wie Texte zu Zahlenreihen werden, warum sich so Bedeutung vergleichen lässt und wofür Sie Embeddings in Suche, RAG und Klassifizierung nutzen.
  10. Kann KI rechnen? Warum Sprachmodelle sich verrechnenKann KI rechnen? Warum Sprachmodelle bei Zahlen und Zählaufgaben Fehler machen, wie Tokens und Wahrscheinlichkeiten das erklären und wie Sie trotzdem richtige Ergebnisse bekommen.
  11. Was sind KI-Agenten? Einfach erklärt mit BeispielenWas sind KI-Agenten und was unterscheidet sie von Chatbots? Aufbau aus Modell, Werkzeugen und Schleife, Beispiele, Risiken und Kosten einfach erklärt.
  12. KI-Benchmarks verstehen: Was Testergebnisse wirklich aussagenKI-Benchmarks verstehen: Was Intelligence Index, Arena-Elo, SWE-bench und GPQA messen, wo ihre Grenzen liegen und wie Sie Testergebnisse richtig lesen.
  13. Was ist multimodale KI? Text, Bild und Ton in einem ModellWas ist multimodale KI? Modelle, die Text, Bilder, Ton und Video verstehen. Wie das funktioniert, wofür es sich eignet und was Bilder als Eingabe kosten.
  14. Was ist Fine-Tuning? Sprachmodelle mit eigenen Daten anpassenWas ist Fine-Tuning? Wie man ein Sprachmodell mit eigenen Beispielen nachtrainiert, wann sich das lohnt, was es kostet und wann Prompts oder RAG besser sind.
  15. Mixture of Experts einfach erklärt: Warum große Modelle sparsam rechnenMixture of Experts einfach erklärt: Warum riesige Modelle pro Wort nur einen kleinen Teil nutzen und was das für Kosten, Tempo und Hardware bedeutet.
  16. Quantisierung erklärt: Sprachmodelle kleiner und schneller machenQuantisierung erklärt: Wie 4-Bit- und 8-Bit-Versionen Sprachmodelle verkleinern, wie viel Qualität das kostet und welche Stufe sich lokal eignet.
  17. Wie lernen Sprachmodelle? Vortraining, Feinschliff und BelohnungWie lernen Sprachmodelle? Vortraining mit Billionen Tokens, Feinschliff mit Beispielen und Lernen durch Belohnung. Einfach erklärt, ohne Formeln.
  18. Generative KI einfach erklärt: Was sie kann und was nichtGenerative KI einfach erklärt: Wie Text-, Bild- und Ton-KI neue Inhalte erzeugen, wofür sie sich im Alltag eignet, wo die Grenzen liegen und was rechtlich gilt.
  19. Hat KI ein Gedächtnis? Kontext, Memory und Projekte erklärtHat KI ein Gedächtnis? Was ChatGPT, Claude und Gemini sich merken: Kontextfenster, Memory-Funktionen und Projekte. Mit Tipps zu Datenschutz und Kontrolle.
  20. Was ist künstliche Intelligenz? Eine klare Erklärung ohne FachchinesischWas ist künstliche Intelligenz? Definition, Arten von KI, wie maschinelles Lernen funktioniert und was heutige KI kann und nicht kann, verständlich erklärt.
  21. Transformer-Architektur erklärt: Das Bauprinzip moderner SprachmodelleTransformer-Architektur erklärt: Tokens, Embeddings, Attention und Schichten. Wie das Bauprinzip hinter ChatGPT, Claude und Gemini funktioniert.
  22. Attention-Mechanismus erklärt: Wie Sprachmodelle Zusammenhänge erkennenAttention-Mechanismus erklärt: Wie Self-Attention mit Query, Key und Value arbeitet, warum lange Kontexte teuer sind und was das für Ihre Prompts bedeutet.
  23. Was ist ein Prompt? Bedeutung, Bestandteile und BeispieleWas ist ein Prompt? Die Eingabe an eine KI erklärt: Bestandteile eines guten Prompts, Unterschied zum Systemprompt und Beispiele für bessere Ergebnisse.
  24. Was ist Inferenz bei KI? Vom trainierten Modell zur AntwortWas ist Inferenz bei KI? Der Unterschied zwischen Training und Inferenz, warum Antworten Zeit und Geld kosten und wie Sie Inferenzkosten senken.
  25. Parameter eines Sprachmodells: Was die Milliarden-Zahlen bedeutenParameter eines Sprachmodells erklärt: Was Parameter sind, was 8B oder 70B bedeutet, wie Modellgröße Qualität, Speicherbedarf und Kosten beeinflusst.
  26. KI-Trainingsdaten: Woher das Wissen von Sprachmodellen stammtKI-Trainingsdaten erklärt: Welche Daten in Sprachmodelle fließen, wie sie aufbereitet werden, welche Rechtsfragen bestehen und wie Sie eigene Inhalte schützen.
  27. Wissensstichtag bei KI: Warum ChatGPT und Co. nicht alles Aktuelle kennenWissensstichtag bei KI erklärt: Was der Knowledge Cutoff ist, warum Modelle aktuelle Ereignisse nicht kennen und wie Websuche und eigene Quellen helfen.
  28. Warum KI jedes Mal anders antwortet: Zufall, Temperatur und KontextWarum KI jedes Mal anders antwortet: Sampling, Temperatur, Verlauf und Modellupdates erklärt. Und wie Sie Antworten gleichmäßiger und verlässlicher machen.
  29. Was ist AGI? Allgemeine künstliche Intelligenz nüchtern betrachtetWas ist AGI? Was allgemeine künstliche Intelligenz bedeutet, warum es keine einheitliche Definition gibt und wie weit heutige Sprachmodelle davon entfernt sind.
  30. Small Language Models: Wann kleine Sprachmodelle die bessere Wahl sindSmall Language Models erklärt: Was kleine Sprachmodelle können, wo sie lokal laufen, wann sie günstiger und schneller sind und wo ihre Grenzen liegen.
  31. Open-Source-KI-Modelle: Was offen wirklich bedeutet und wann es sich lohntOpen-Source-KI-Modelle erklärt: Unterschied zwischen Open Source und Open Weight, bekannte Modellfamilien, Lizenzen, Kosten und wann sich eigene Modelle lohnen.
  32. Diffusionsmodelle erklärt: Wie KI-Bildgeneratoren Bilder aus Rauschen formenDiffusionsmodelle erklärt: Wie Bildgeneratoren aus Rauschen Bilder erzeugen, welche Rolle der Prompt spielt und was bei Rechten und Kennzeichnung gilt.
  33. Spracherkennung mit KI: Wie Speech-to-Text funktioniert und wo es hilftSpracherkennung mit KI: Wie Speech-to-Text funktioniert, wie gut Transkription auf Deutsch klappt, typische Fehlerquellen und Tipps zu Datenschutz und Kosten.
  34. Text-to-Speech erklärt: Wie KI-Stimmen entstehen und wofür sie taugenText-to-Speech erklärt: Wie KI-Stimmen natürlich klingen, wofür Sprachausgabe sinnvoll ist, was beim Stimmenklonen gilt und welche Kennzeichnung nötig ist.
  35. KI-Videogenerierung: Wie Text-zu-Video funktioniert und wo die Grenzen liegenKI-Videogenerierung erklärt: Wie Videos aus Text oder Bildern entstehen, wofür sie sich eignen, wo die Grenzen liegen und welche Kennzeichnungspflichten gelten.
  36. RLHF erklärt: Wie menschliches Feedback Sprachmodelle hilfreich machtRLHF erklärt: Wie Reinforcement Learning from Human Feedback aus einem Textvorhersager einen hilfreichen Assistenten macht, mit Varianten, Grenzen und Folgen.
  37. Synthetische Daten: Wenn KI ihre eigenen Trainings- und Testdaten erzeugtSynthetische Daten erklärt: Wie KI künstliche Trainings- und Testdaten erzeugt, wofür sie sich eignen, welche Risiken bestehen und wie Sie sie selbst erstellen.
  38. Bias in KI: Wie Verzerrungen entstehen und was man dagegen tun kannBias in KI erklärt: Woher Verzerrungen in Sprachmodellen kommen, wie sie sich zeigen, was die KI-Verordnung verlangt und wie Sie Ergebnisse fair prüfen.
  39. Energieverbrauch von KI: Was Training und Nutzung wirklich verbrauchenEnergieverbrauch von KI erklärt: Warum Training und Inferenz Strom und Wasser brauchen, wovon der Verbrauch abhängt und wie Sie KI sparsamer nutzen.
  40. Distillation erklärt: Wie kleine KI-Modelle von großen lernenDistillation erklärt: Wie Wissensdestillation das Können großer KI-Modelle auf kleine überträgt, wofür sie eingesetzt wird und was bei Lizenzen zu beachten ist.
  41. Computer-Use-Agenten: Wenn KI Maus und Tastatur selbst bedientComputer-Use-Agenten erklärt: Wie KI Bildschirm, Maus und Tastatur bedient, wofür das taugt, welche Sicherheitsrisiken bestehen und was es kostet.
  42. Deep Research erklärt: Wie KI-Recherche-Agenten ausführliche Berichte erstellenDeep Research erklärt: Wie KI-Recherche-Agenten Dutzende Quellen durchsuchen und Berichte schreiben, wofür sie taugen, wo Fehler lauern und wie Sie gut fragen.
  43. Alignment und KI-Sicherheit: Wie KI auf menschliche Ziele ausgerichtet wirdKI-Sicherheit und Alignment erklärt: Wie Anbieter Modelle auf menschliche Werte ausrichten, welche Risiken bestehen und was Unternehmen selbst tun können.
  44. KI-Begriffe für Einsteiger: Die 30 wichtigsten Fachwörter kurz erklärtKI-Begriffe für Einsteiger: Von Token über Prompt und Halluzination bis RAG und Agent. Die wichtigsten Fachwörter rund um KI kurz und verständlich erklärt.
  45. Claude vs. Gemini: Stärken, Preise und Einsatzfälle im VergleichClaude vs. Gemini im Vergleich: Schreiben, Programmieren, lange Dokumente, Google-Integration, Bilder und Video, Abo-Preise und API-Kosten im Überblick.
  46. ChatGPT-Alternativen: Die wichtigsten KI-Assistenten im ÜberblickChatGPT-Alternativen im Überblick: Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Mistral Le Chat, Perplexity, DeepSeek und lokale Modelle mit Stärken und Einsatzfällen.
  47. Perplexity erklärt: So funktioniert die KI-SuchmaschinePerplexity erklärt: wie die KI-Suchmaschine Antworten mit Quellen erstellt, wofür sie sich eignet, wo die Grenzen liegen und was beim Datenschutz gilt.
  48. Mistral Le Chat: Die europäische Alternative zu ChatGPTMistral Le Chat erklärt: Funktionen des KI-Assistenten aus Frankreich, Stärken und Schwächen, offene Modelle, API-Preise und Datenschutz im Unternehmen.
  49. DeepSeek vs. ChatGPT: Leistung, Preis und Datenschutz im VergleichDeepSeek vs. ChatGPT: Wie gut das chinesische Modell im Vergleich ist, was die API kostet, welche Datenschutzrisiken bestehen und wann sich DeepSeek lohnt.
  50. KI-Suchmaschinen vs. Google: Wie sich die Suche verändertKI-Suchmaschinen vs. Google: Wie Perplexity, ChatGPT-Suche und KI-Übersichten arbeiten, wann klassische Suche besser ist und was Website-Betreiber tun können.
  51. KI-Assistenten im Vergleich: Welcher passt zu wem?KI-Assistenten im Vergleich: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity und Mistral Le Chat nach Zielgruppe, Stärken, Preis und Datenschutz.
Werkzeuge

Passende Werkzeuge

Alle 115 Werkzeuge

Antwortzeit-Rechner

Wie lange dauert eine KI-Antwort? Wartezeit aus Antwortlänge, Geschwindigkeit und Nachdenken.

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max_tokens-Rechner

Welches max_tokens für 500 Wörter? Ausgabelimit passend zur gewünschten Antwortlänge setzen.

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Temperatur-Simulator

Sehen, wie Temperatur, Top-p und Top-k die Wortwahl eines Sprachmodells verändern.

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Modell-Finder

Welches KI-Modell passt? Aufgabe, Kontext und Budget angeben, passende Modelle nach Preis erhalten.

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Token-Zähler

Tokens eines Textes oder einer Datei (PDF, Word, TXT) zählen, mit Kosten für alle Modelle.

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Kontextfenster-Rechner

Passt mein Dokument ins Kontextfenster? Seiten oder Wörter eingeben, für alle Modelle prüfen.

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