AI glossary: 20 terms in plain words

Tokens, prompts, hallucinations, agents and RAG — every key AI concept with a human explanation.

Künstliche Intelligenz (KI): Software, die aus Beispielen lernt, statt fest programmierten Regeln zu folgen. Moderne KI erkennt Muster in Daten und überträgt sie auf neue Situationen — von der Gesichtserkennung bis zur Texterzeugung.
Neuronales Netz: Ein mathematisches Modell aus Millionen „Neuronen“ mit einstellbaren gewichteten Verbindungen. Es lernt über die Schleife „vorhersagen → mit der Antwort vergleichen → Gewichte anpassen“, milliardenfach wiederholt.
LLM (großes Sprachmodell): Ein neuronales Netz, trainiert auf riesigen Textmengen: ChatGPT, Claude, Gemini. Es macht genau eine Sache — den nächsten Token vorhersagen. Daraus entstehen Antworten, Übersetzungen und Code.
Token: Das Textstück, mit dem ein Sprachmodell arbeitet: ein Wortteil, ein Wort oder ein Zeichen, im Schnitt 3–4 Zeichen. Kontextlänge und API-Preise werden in Token gemessen.
Prompt: Der Anfragetext, den du an die KI schickst. Rund 80 % der Antwortqualität hängen an der Prompt-Qualität: Rolle, Aufgabe, Kontext und Format machen ihn stark.
Prompt Engineering: Die Disziplin, wirksame KI-Anfragen zu bauen: Formeln, Beispiele (Few-shot), Gedankenketten, strukturierte Ausgabe. Eine der am schnellsten wachsenden Fähigkeiten am Arbeitsmarkt.
Halluzination: Eine selbstbewusste, plausible, aber erfundene Antwort. Sie folgt aus der generativen Natur von LLMs: Fehlen Fakten, sieht eine „wahrscheinliche Fortsetzung“ trotzdem wie eine Antwort aus. Prüfe Zahlen, Zitate und Links.
Kontextfenster: Die Textmenge (in Token), die ein Modell in einem Gespräch „im Kopf behält“: deine Nachrichten, seine Antworten, hochgeladene Dokumente. Was nicht hineinpasst, wird „vergessen“.
Modelltraining: Der Prozess, die Milliarden Gewichte eines Netzes auf großen Daten einzustellen. Er braucht Tausende GPUs und Wochen Rechenzeit — deshalb bauen nur wenige Firmen große Modelle.
Gewichte: Die numerischen Parameter eines Netzes, die beim Training nachjustiert werden. „Ein Modell mit 70 Milliarden Parametern“ meint genau die Zahl der Gewichte.
Wissensstichtag: Das Datum, ab dem keine Ereignisse mehr in den Trainingsdaten des Modells stehen. Neueres erreicht es nur über Websuche oder Material, das du ihm gibst.
Generative KI: KI, die neue Inhalte erzeugt — Texte, Bilder, Musik, Video, Code — statt bestehende nur einzuordnen. ChatGPT und Midjourney sind generative Modelle.
Few-shot-Prompting: Eine Prompting-Technik: Zeig dem Modell 1–3 Beispiele „Eingabe → Ausgabe“ direkt in der Anfrage, damit es Stil und Struktur übernimmt. Ersetzt ganze Absätze Erklärung.
Gedankenkette (Chain-of-thought): Die Bitte an das Modell, Schritt für Schritt zu rechnen und den Gedankengang zu zeigen. Das hebt die Genauigkeit bei Logik und Rechnen deutlich und macht Fehler sichtbar.
RAG: Retrieval-Augmented Generation: Vor der Antwort sucht das System passende Ausschnitte in deiner Wissensbasis und gibt sie dem Modell. So antwortet die KI aus deinen Dokumenten statt aus dem Gedächtnis.
KI-Agent: Ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern handelt: plant Schritte, ruft Werkzeuge auf (Suche, Code, APIs), prüft das Ergebnis und macht weiter bis zum Ziel. Die Fähigkeit mit dem stärksten Nachfragewachstum.
MCP: Model Context Protocol — ein offener Standard, um KI an externe Werkzeuge und Daten anzuschließen: Datenbanken, Dienste, Dateien. Der „USB-Anschluss“ für KI-Agenten.
Fine-Tuning: Ein fertiges Modell mit eigenen Daten für eine konkrete Aufgabe nachtrainieren. Teurer und aufwendiger als Prompting — nötig, wenn Beispiele im Prompt nicht mehr reichen.
Multimodalität: Die Fähigkeit eines Modells, mit verschiedenen Datentypen zu arbeiten: Text, Bild, Audio, Video. Aktuelle Spitzenmodelle verstehen Bilder und Stimme, nicht nur Text.
Vibe Coding: Websites und Apps im Dialog mit der KI bauen: Du beschreibst das Produkt in Worten, das Modell schreibt den Code, du iterierst. Wort des Jahres und der am schnellsten wachsende Einstieg in die Entwicklung.

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