Erklärungen
Wissen: Multi-Modell-KI, Routing und Orchestrierung
Verständliche Erklärungen der Techniken hinter Multi-Modell-KI — Routing, Konsens, Verifikation, RAG, Gedächtnis und Open-Weight-Modelle auf eigener Hardware.
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- Wie Sprachmodelle Antworten erzeugenWie aus einer Eingabe Tokens, Wahrscheinlichkeiten und eine erzeugte Antwort werden.
- Was sind KI-Token?Die Einheit, die ein Modell tatsächlich liest und schreibt — und warum eine exakte Zahl seinen eigenen Tokenizer braucht.
- Was steuern Temperatur und Top-p?Was Temperatur und Top-p an einer Antwort wirklich ändern — und was sie nicht ändern können.
- Was sind Embeddings?Wie Text zu einem Zahlenvektor wird — und warum das Suche nach Bedeutung erst möglich macht.
- Prompting vs. RAG vs. Fine-Tuning: Was ist der Unterschied?Drei verschiedene Lösungen für drei verschiedene Probleme — und warum viele Produkte die dritte nie brauchen.
- Wie funktioniert Tool-Aufruf bei KI wirklich?Das Modell führt nie etwas aus — es schlägt einen Aufruf vor, und Ihre Anwendung entscheidet, was als Nächstes passiert.
- Was sind strukturierte KI-Ausgaben?Ein Modell um JSON zu bitten ist eine Anfrage; nur manche Mechanismen garantieren wirklich, dass es zu Ihrem Schema passt.
- Warum halluziniert KI?Warum ein Modell eine falsche Antwort mit derselben Sicherheit äußert wie eine richtige — und was das tatsächlich verringert.
- Was ist Multi-Modell-KI?Mehrere Modelle in einem Arbeitsablauf nutzen, statt sich auf eines festzulegen.
- Was ist LLM-Orchestrierung?Die Schicht, die entscheidet, welches Modell läuft, in welcher Reihenfolge und was mit dem Ergebnis geschieht.
- Was ist KI-Modell-Routing?Jede Anfrage an ein Modell schicken, das nach Aufgabe, Kosten, Datenschutz oder Latenz gewählt wurde.
- Was ist Modell-Fallback?Was passieren soll, wenn das erste Modell ausfällt, gedrosselt wird oder ablehnt.
- Was ist KI-Konsens?Mehreren Modellen dieselbe Frage stellen und ihre Übereinstimmung als Signal nutzen.
- Was ist Best-of-N?Mehrere Antwortkandidaten erzeugen und den besten behalten.
- Was ist ein KI-Judge?Ein Modell die Antworten anderer bewerten lassen — und wo das scheitert.
- Was ist Antwortverifikation bei KI?Eine Antwort gegen etwas anderes prüfen als gegen das Modell, das sie erzeugt hat.
- Was ist ein Kontextfenster?Der Arbeitsspeicher einer einzelnen Anfrage — und warum das kein Gedächtnis ist.
- Was ist Retrieval-Augmented Generation?Eigene Dokumente abrufen und dem Modell vorlegen.
- Was ist KI-Gedächtnis?Was zwischen Gesprächen bestehen bleibt — und was es kostet.
- Was sind Kontextpakete?Wiederverwendbare Kontextpakete, die Sie einem Gespräch bewusst beilegen.
- Was ist lokale KI?Ein Modell auf eigener Hardware betreiben — und was sich dadurch wirklich ändert.
- Was sind Open-Weight-Modelle?Modelle, deren Gewichte herunterladbar sind — und was „offen“ bedeutet und was nicht.
- Was ist selbstgehostete KI?Die gesamte Anwendung selbst betreiben, nicht nur das Modell.
- Ollama oder llama.cppZwei Wege, Open-Weight-Modelle lokal auszuführen — und wofür sich welcher eignet.
- Cloud-KI oder lokale KIDer eigentliche Handel: Leistung und Bequemlichkeit gegen Kontrolle und Kostenform.
- KI-Agent oder ChatbotDer Unterschied zwischen antworten und für Sie handeln.
- KI-Modelle für den eigenen Einsatz bewertenWas Sie wirklich testen sollten, bevor Sie einem Modell Ihre Arbeit anvertrauen — keine Bestenlisten-Zahl.
- KI-Benchmarks richtig lesen, ohne sich täuschen zu lassenWas eine Benchmark-Zahl wirklich misst, und wie sie Sie in die Irre führen kann, bevor Sie überhaupt zu testen beginnen.
- Was ist Prompt Injection?Text, der nicht von Ihnen stammt, kann dem Modell trotzdem Anweisungen geben — was das bedeutet und warum ein klügeres Modell es nicht vollständig lösen kann.
- KI-Datenschutz und Aufbewahrung erklärtWas mit dem passiert, was Sie in ein KI-Produkt eingeben — wer es sieht, ob es ein Modell trainiert, und wie lange es bleibt.