AGI (Künstliche Allgemeine Intelligenz)
Ein hypothetisches KI-System, das die meisten intellektuellen Aufgaben in vielen Bereichen auf menschlicher Ebene ausführen kann.
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Das KI-Glossar
Grundlegende Fachterminologie in höchster Klarheit erklärt. Konzipiert für Forscher, Studierende und menschenzentrierte Bildung.
Zeigt 213 passende Begriffe.
KI-Agent
Ein Softwaresystem, das beobachten, schlussfolgern und Maßnahmen ergreifen kann, um ein Ziel zu erreichen, häufig unter Einsatz von Werkzeugen und Gedächtnis.
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KI-Ausrichtung
Die Arbeit, KI-Systeme dazu zu bringen, sich entsprechend den Absichten, Werten und Sicherheitsbeschränkungen des Menschen zu verhalten.
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KI-Governance
Richtlinien, Standards und Aufsichtsmechanismen, die die Entwicklung und Nutzung von KI in der Gesellschaft steuern.
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KI-Sicherheit
Ein Bereich, der sich auf die Reduzierung schädlichen Verhaltens, Ausfällen und Missbrauchsrisiken in KI-Systemen konzentriert.
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Algorithmus
Ein definierter Satz von Regeln oder Schritten, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe abzuschließen.
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Algorithmischer Bias
Systematische Ungerechtigkeit bei Modellergebnissen, die durch verzerrte Daten, Annahmen oder Modellierungsentscheidungen verursacht wird.
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Algorithmische Transparenz
Wie klar die Logik, Datenquellen und Einschränkungen eines KI-Systems dokumentiert und verständlich sind.
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Anmerkung
Vom Menschen hinzugefügte Bezeichnungen oder Metadaten, die zum Trainieren oder Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.
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API (Anwendungsprogrammierschnittstelle)
Eine strukturierte Möglichkeit für ein Softwaresystem, Anfragen an ein anderes System zu senden und Antworten von diesem zu empfangen.
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Künstliche Intelligenz (KI)
Das weite Feld des Aufbaus von Systemen, die Aufgaben ausführen, die Mustererkennung, Argumentation, Sprache oder Entscheidungsfindung erfordern.
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Aufmerksamkeitsmechanismus
Eine Modellkomponente, die sich beim Erzeugen einer Ausgabe dynamisch auf relevante Teile einer Eingabe konzentriert.
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Autonomes System
Ein System, das mit begrenzter oder keiner direkten menschlichen Kontrolle in Echtzeit Entscheidungen treffen und handeln kann.
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Backpropagation
Der zentrale Trainingsalgorithmus, der Modellgewichte aktualisiert, indem er Vorhersagefehler rückwärts durch das Netzwerk weiterleitet.
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Basismodell
Ein einfaches Referenzmodell, das verwendet wird, um zu vergleichen, ob komplexere Ansätze tatsächlich die Ergebnisse verbessern.
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Benchmark
Ein standardisierter Test oder Datensatz zum Messen und Vergleichen der Modellleistung.
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Voreingenommenheit
Ein konsistentes Muster von Fehlern oder Ungerechtigkeiten im Daten- oder Modellverhalten.
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Big Data
Sehr große und komplexe Datensätze, die skalierbare Speicher- und Verarbeitungstechniken erfordern.
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Black-Box-Modell
Ein Modell, dessen interne Argumentation von Menschen nur schwer direkt interpretiert werden kann.
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Kalibrierung
Wie gut die Konfidenzwerte eines Modells mit den tatsächlichen Korrektheitswahrscheinlichkeiten übereinstimmen.
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Gedankenkette
Ein Argumentationsstil, bei dem ein KI-Modell ein Problem in Zwischenschritte zerlegt.
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Klassifizierung
Eine Aufgabe, bei der ein Modell eine Eingabe einer oder mehreren vordefinierten Kategorien zuordnet.
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Klassifikator
Ein Modell, das speziell für Klassifizierungsaufgaben entwickelt wurde.
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CLIP
Eine multimodale Modellarchitektur, die gemeinsame Darstellungen zwischen Text und Bildern lernt.
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Berechnen
Die zum Trainieren und Ausführen von Modellen erforderlichen Verarbeitungsressourcen, oft gemessen in FLOPS oder GPU-Stunden.
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Computer Vision
Der Zweig der KI, der aus Bildern und Videos Bedeutung extrahiert.
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Kontextfenster
Die maximale Anzahl an Eingabetokens, die ein Sprachmodell gleichzeitig verarbeiten kann.
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Kontinuierliches Lernen
Trainingsansätze, die es einem Modell ermöglichen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen, ohne Vorkenntnisse zu vergessen.
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Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN)
Eine neuronale Architektur, die für die Verarbeitung gitterartiger Daten wie Bilder optimiert ist.
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Kreuzentropieverlust
Eine gängige Zielfunktion, die zum Trainieren von Klassifizierungsmodellen durch Bestrafung falscher Wahrscheinlichkeiten verwendet wird.
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Datenerweiterung
Techniken, die modifizierte Trainingsbeispiele erstellen, um die Modellverallgemeinerung zu verbessern.
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Datendrift
Eine Verschiebung der realen Eingabedaten im Laufe der Zeit, die die Modellleistung beeinträchtigen kann.
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Datenkennzeichnung
Der Prozess der Zuweisung von Tags oder Zielausgaben zu Rohdaten für überwachtes Lernen.
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Datensatz
Eine Sammlung strukturierter oder unstrukturierter Beispiele, die für Schulung, Validierung oder Tests verwendet werden.
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Entscheidungsgrenze
Die Oberfläche im Merkmalsraum, die von einem Klassifikator vorhergesagte Klassen trennt.
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Entscheidungsbaum
Ein Modell, das Vorhersagen durch eine Folge von Wenn-Dann-Merkmalsaufteilungen trifft.
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Tiefes Lernen
Eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die mehrschichtige neuronale Netze zum Repräsentationslernen verwendet.
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Diffusionsmodell
Eine generative Architektur, die lernt, Rauschen umzukehren, um Bilder, Audio oder andere Inhalte zu synthetisieren.
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Destillation
Komprimieren von Wissen aus einem großen Lehrermodell in ein kleineres Schülermodell.
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Domänenanpassung
Methoden, die ein in einer Domäne trainiertes Modell übertragen, um in einer anderen Domäne eine bessere Leistung zu erzielen.
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Einbetten
Eine numerische Vektordarstellung, die die semantische Bedeutung von Text, Bildern oder anderen Daten erfasst.
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Encoder
Die Komponente eines Modells, die Eingaben in latente Darstellungen umwandelt.
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Ensemble
Kombinieren von Vorhersagen aus mehreren Modellen zur Verbesserung der Robustheit oder Genauigkeit.
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Bewertungsset
Ein zurückgehaltener Datensatz, der zur Messung der Modellqualität nach dem Training verwendet wird.
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Erklärbarkeit
Der Grad, in dem das Verhalten eines Modells für Menschen interpretiert und erklärt werden kann.
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Falsch negativ
Eine falsche Vorhersage, bei der ein Modell einen echten positiven Fall übersieht.
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Falsch positiv
Eine falsche Vorhersage, bei der ein Modell einen negativen Fall fälschlicherweise als positiv kennzeichnet.
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Funktion
Eine Eingabevariable, die von einem Modell verwendet wird, um Vorhersagen zu treffen.
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Feature-Engineering
Entwerfen oder Transformieren von Eingabevariablen, um das Lernen einfacher und effektiver zu machen.
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Merkmalsextraktion
Konvertieren von Rohdaten in informative Funktionen, die ein Modell verwenden kann.
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Few-Shot-Lernen
Verhalten aus nur wenigen Beispielen lernen oder anpassen.
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Feinabstimmung
Fortgesetztes Training zu domänenspezifischen Daten, um ein vorab trainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.
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Stiftungsmodell
Ein großes vorab trainiertes Modell, das an viele nachgelagerte Aufgaben angepasst werden kann.
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Funktionsaufruf
Eine Modellfunktion zum Generieren strukturierter Aufrufe, die externe Tools oder APIs auslösen.
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GAN (Generative Adversarial Network)
Ein generativer Aufbau, bei dem ein Generator und ein Diskriminator gegeneinander trainieren.
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Verallgemeinerung
Wie gut ein Modell mit neuen, unsichtbaren Daten außerhalb des Trainingssatzes abschneidet.
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Generative KI
KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Video oder Code produzieren.
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Farbverlauf
Ein Vektor, der zeigt, um wie viel sich jeder Parameter ändern sollte, um Verluste zu reduzieren.
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Gefälleabstieg
Eine Optimierungsmethode, die Parameter in der Richtung aktualisiert, die Fehler reduziert.
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Grundwahrheit
Vertrauenswürdige Referenzlabels zum Trainieren oder Bewerten von Modellausgaben.
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Leitplanken
Regeln, Prüfungen und Kontrollen, die unsicheres oder unerwünschtes Modellverhalten begrenzen.
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Halluzination
Wenn ein Modell fließende, aber falsche oder nicht unterstützte Informationen generiert.
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Human-in-the-Loop
Ein Arbeitsablauf, bei dem Menschen KI-Ausgaben überprüfen, steuern oder überschreiben.
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Hyperparameter
Ein vor dem Training festgelegter Konfigurationswert, z. B. Lernrate, Stapelgröße oder Tiefe.
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Lernen im Kontext
Die Fähigkeit eines Modells, Mustern anhand von Beispielen zu folgen, die direkt in der Eingabeaufforderung bereitgestellt werden.
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Schlussfolgerung
Die Laufzeitphase, in der ein trainiertes Modell Vorhersagen oder Ausgaben generiert.
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Inferenzzeitberechnung
Die Menge an Rechenleistung, die bei der Erstellung jeder Antwort verbraucht wird.
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Anweisungs-Tuning
Feinabstimmung eines Modells für Anweisungs-Antwort-Paare, um die Aufgabenverfolgung zu verbessern.
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Absichtsklassifizierung
Den Zweck des Benutzers anhand einer Textabfrage vorhersagen, um ihn korrekt weiterzuleiten.
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Jailbreak
Eine schnelle Technik, mit der die Sicherheitsbeschränkungen eines Modells umgangen werden sollen.
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Wissensunterbrechung
Der letzte Zeitpunkt, der in den Trainingsdaten eines Modells widergespiegelt wird.
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Wissensdestillation
Trainieren Sie ein kleineres Modell, um die Ausgaben eines größeren Modells zu imitieren.
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Wissensgraph
Eine Diagrammstruktur aus Entitäten und Beziehungen, die zur Schlussfolgerung oder zum Abruf verwendet wird.
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Etikettenglättung
Eine Regularisierungsmethode, die harte Bezeichnungen mildert, um die Generalisierung zu verbessern.
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Latenz
Die Zeit zwischen dem Senden einer Anfrage und dem Empfang der Modellausgabe.
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Großes Sprachmodell (LLM)
Ein Sprachmodell, das auf umfangreichen Textkorpora trainiert wurde, um Text zu generieren und zu analysieren.
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Lernrate
Ein Trainingshyperparameter, der steuert, wie stark Parameter sich bei jedem Aktualisierungsschritt ändern.
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LoRA (Low-Rank-Anpassung)
Eine parametereffiziente Feinabstimmungsmethode, die Adaptermatrizen mit niedrigem Rang hinzufügt.
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Verlustfunktion
Ein mathematisches Ziel, das Vorhersagefehler während des Trainings quantifiziert.
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Maschinelles Lernen (ML)
Methoden, die es Systemen ermöglichen, Muster aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
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Speicher (Agentenspeicher)
Gespeicherter Kontext, den ein KI-Agent schritt- oder sitzungsübergreifend verwendet, um die Kontinuität zu verbessern.
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Expertenmischung (MoE)
Eine Architektur mit spezialisierten Subnetzwerken, in denen nur ausgewählte Experten pro Eingabe arbeiten.
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Modellkarte
Dokumentation, die den Verwendungszweck, die Metriken, Einschränkungen und Risiken eines Modells beschreibt.
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Modelldrift
Leistungsabfall im Laufe der Zeit, da die realen Bedingungen von den Trainingsannahmen abweichen.
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Modellquantisierung
Reduzierung der numerischen Genauigkeit von Modellgewichten, um Speicher- und Inferenzkosten zu senken.
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Multimodales Modell
Ein Modell, das mehrere Datentypen wie Text, Bild und Audio verarbeiten oder generieren kann.
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Anerkennung benannter Entitäten (NER)
Eine NLP-Aufgabe, die Entitäten wie Personen, Orte, Daten oder Organisationen identifiziert.
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Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Der Zweig der KI konzentrierte sich auf das Verstehen und Erzeugen menschlicher Sprache.
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Neuronales Netzwerk
Ein geschichtetes Rechenmodell, inspiriert von biologischen Neuronen und Synapsen.
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Normalisierung
Transformieren von Werten in eine konsistente Skala, um die Optimierungsstabilität zu verbessern.
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OCR (Optische Zeichenerkennung)
Technologie, die Text in Bildern oder Scans in maschinenlesbaren Text umwandelt.
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Open-Source-Modell
Ein Modell, das mit öffentlichen Gewichten oder Code zur Überprüfung, Anpassung und Wiederverwendung freigegeben wird.
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Überanpassung
Wenn ein Modell Trainingsdaten speichert und bei unsichtbaren Eingaben eine schlechte Leistung erbringt.
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Parameter
Ein erlerntes Gewicht innerhalb eines Modells, das seine Ausgaben beeinflusst.
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Parametereffiziente Feinabstimmung (PEFT)
Methoden, die Modelle anpassen, indem sie eine kleine Teilmenge hinzugefügter Parameter trainieren.
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Perplexity
Eine Sprachmodellmetrik, die misst, wie überrascht das Modell von echten nächsten Token ist.
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Pipeline
Ein geordneter Arbeitsablauf aus Vorverarbeitungs-, Modellschritten und Nachverarbeitungsphasen.
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Präzision
Der Anteil der vorhergesagten positiven Ergebnisse, die tatsächlich korrekt sind.
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Vorschulung
Erstes groß angelegtes Modelltraining auf breiten Daten vor der nachgelagerten Anpassung.
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Prompt
Die Eingabeanweisungen und der Kontext, die einem generativen Modell bereitgestellt werden.
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Schnelles Engineering
Entwerfen von Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Ausgabequalität, Zuverlässigkeit und Kontrollierbarkeit.
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Schnelle Injektion
Ein Angriffsmuster, bei dem böswillige Anweisungen in Modelleingaben oder abgerufene Inhalte eingefügt werden.
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Beschneiden
Entfernen weniger wichtiger Modellgewichte oder Neuronen, um Größe und Rechenleistung zu reduzieren.
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Quantisierung
Konvertieren von Modellgewichten in Formate mit geringerer Genauigkeit wie 8-Bit oder 4-Bit.
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RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Eine Methode, die externes Wissen abruft und es zum Zeitpunkt der Inferenz in die Generierung einspeist.
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Rückruf
Der Anteil tatsächlich positiver Ergebnisse, die ein Modell korrekt identifiziert.
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Empfehlungssystem
Eine Modellpipeline, die Benutzerpräferenzen für das Ranking von Inhalten oder Produkten vorhersagt.
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Rotes Teaming
Stresstest eines KI-Systems mit gegnerischen Eingabeaufforderungen, um Fehler und Risiken aufzudecken.
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Verstärkungslernen
Training durch Belohnungssignale, bei dem ein Agent Aktionen lernt, die den langfristigen Ertrag maximieren.
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Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF)
Eine Trainingsmethode, die menschliche Präferenzsignale nutzt, um Modellverhalten zu formen.
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Abruf
Suchen relevanter Dokumente oder Datensätze aus einer Wissensquelle für eine Abfrage.
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Belohnungsmodell
Ein Modell, das Ausgaben basierend auf Präferenzsignalen bewertet und häufig in RLHF-Pipelines verwendet wird.
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Robustheit
Die Fähigkeit eines Modells, die Leistung unter Rauschen, Verschiebungen oder widersprüchlichen Eingaben aufrechtzuerhalten.
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Sicherheitsfilter
Eine Moderationsebene, die unsichere Modelleingaben oder -ausgaben blockiert oder umschreibt.
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Skalierungsgesetz
Eine empirische Beziehung, die zeigt, wie sich die Leistung mit der Modellgröße, den Daten oder der Rechenleistung verbessert.
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Semantische Suche
Suche, die eher der Bedeutung entspricht als der exakten Überschneidung von Schlüsselwörtern, häufig unter Verwendung von Einbettungen.
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Selbstüberwachtes Lernen
Lernen von Darstellungen aus unbeschrifteten Daten durch Vorhersage maskierter oder transformierter Teile.
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Stimmungsanalyse
Eine NLP-Aufgabe, die den emotionalen Ton oder die Meinung im Text klassifiziert.
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Kleines Sprachmodell (SLM)
Ein kompaktes Sprachmodell, das für geringere Latenz, Kosten oder Nutzung auf dem Gerät optimiert ist.
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Sparse-Modell
Ein Modell, bei dem viele Parameter Null oder inaktiv sind, um den Rechenaufwand zu reduzieren.
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Überwachtes Lernen
Trainieren Sie ein Modell mit beschrifteten Beispielen, die Eingaben bekannten Ausgaben zuordnen.
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Synthetische Daten
Künstlich generierte Daten, die zur Erweiterung, Simulation oder zum Schutz sensibler Trainingsdaten verwendet werden.
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Systemaufforderung
Eine Anweisung mit hoher Priorität, die Verhalten, Richtlinien und Reaktionsstil für ein Modell festlegt.
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Temperatur
Eine Stichprobeneinstellung, die die Zufälligkeit in generierten Ausgaben steuert.
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Token
Ein von Sprachmodellen verarbeiteter Textblock, beispielsweise ein Wortteil oder ein Symbol.
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Tokenisierung
Der Prozess der Aufteilung von Text in Token zur Modelleingabe.
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Werkzeuggebrauch
Die Fähigkeit eines Modells, externe Tools wie Suche, Rechner oder APIs aufzurufen.
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Top-K-Probenahme
Eine Dekodierungsstrategie, die nur die k wahrscheinlichsten nächsten Token abtastet.
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Top-p (Kern)-Probenahme
Eine Dekodierungsstrategie, die Stichproben aus dem kleinsten Token-Satz macht, dessen Wahrscheinlichkeiten sich zu p summieren.
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Transferlernen
Anwenden des in einer Aufgabe oder Domäne erworbenen Wissens zur Verbesserung einer anderen Aufgabe.
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Transformator
Eine neuronale Architektur, die Aufmerksamkeit nutzt, um Beziehungen über Sequenzen hinweg parallel zu modellieren.
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Trainingsverlust
Der während des Trainings berechnete und im Laufe der Zeit nach unten optimierte Modellfehlerwert.
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Unüberwachtes Lernen
Lernmuster aus unbeschrifteten Daten ohne explizite Zielausgaben.
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Validierungssatz
Ein Datensatz, der während der Entwicklung verwendet wird, um Modelle zu optimieren und eine Überanpassung zu verhindern.
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Vektordatenbank
Eine Datenbank, die für die Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Einbettungsvektoren optimiert ist.
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Vision-Language-Modell (VLM)
Ein multimodales Modell, das visuelle und textliche Informationen gemeinsam verarbeitet.
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Schwache Aufsicht
Verwendung von verrauschten, heuristischen oder partiellen Labels zum Trainieren von Modellen, wenn saubere Labels knapp sind.
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Gewicht
Ein erlernter numerischer Wert, der Signale skaliert, die ein neuronales Netzwerk durchlaufen.
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Worteinbettung
Eine dichte Vektordarstellung von Wörtern, die semantische Beziehungen erfasst.
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XAI (Erklärbare KI)
Techniken und Praktiken, um KI-Vorhersagen transparenter und verständlicher zu machen.
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Zero-Shot-Lernen
Lösen von Aufgaben ohne aufgabenspezifische Beispiele durch Rückgriff auf allgemeines Vorwissen.
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Agenten-Workflow
Ein mehrstufiger Prozess, bei dem ein KI-System plant, ausführt, Ergebnisse überprüft und auf ein Ziel hin iteriert.
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KI-Gesetz
Der risikobasierte Regulierungsrahmen der Europäischen Union für KI-Systeme und -Anbieter.
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Ausrichtungssteuer
Der zusätzliche Zeit-, Rechen- oder Produktgeschwindigkeitsaufwand, der erforderlich ist, um Systeme sicherer und kontrollierbarer zu machen.
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Benchmark-Leakage
Wenn Benchmark-Testbeispiele oder ähnliche Varianten in Trainingsdaten vorhanden sind, erhöht sich die gemeldete Leistung.
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Kausalschluss
Methoden zur Schätzung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen anstelle einfacher Korrelationen.
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Konfidenzintervall
Ein statistischer Bereich, der wahrscheinlich den wahren Wert einer gemessenen Modellmetrik enthält.
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Verfassungsmäßige KI
Ein Trainings- und Verhaltensformungsansatz, bei dem die Modellergebnisse von einem festen Satz schriftlicher Prinzipien geleitet werden.
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Datenherkunft
Eine Aufzeichnung darüber, woher die Daten stammen, wie sie umgewandelt wurden und wo sie verwendet werden.
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Datenherkunft
Der dokumentierte Ursprung, Eigentümer und Verlauf eines Datensatzes oder Modellartefakts.
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Differenzielle Privatsphäre
Eine Datenschutztechnik, die statistisches Rauschen hinzufügt, sodass einzelne Datensätze nicht zuverlässig aus den Ausgaben abgeleitet werden können.
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Destilliertes Modell
Ein kleineres Modell, das darauf trainiert wurde, das Verhalten eines größeren Modells zu imitieren und gleichzeitig weniger Rechenleistung bei der Inferenz zu verbrauchen.
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Einbettungsmodell
Ein Modell, das auf die Konvertierung von Daten in Vektoren spezialisiert ist, die für die semantische Suche, das Clustering und den Abruf verwendet werden.
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Evaluierungsgeschirr
Ein wiederholbares Bewertungsframework, das Eingabeaufforderungen, Datensätze und Bewertungslogik modellübergreifend ausführt.
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Feature-Store
Ein verwaltetes System zum konsistenten Speichern und Bereitstellen validierter ML-Funktionen für Training und Inferenz.
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Bodenständigkeit
Der Grad, in dem eine KI-Reaktion durch Quelldaten oder abgerufene Beweise gestützt wird.
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Geschützte Dekodierung
Eine Generierungsstrategie, die Ausgabetokens auf gültige Strukturen oder richtlinienkonforme Auswahlmöglichkeiten beschränkt.
KI-Bezugsbegriff
Menschliches Präferenzmodell
Ein auf menschlichen Rankings trainiertes Modell, um vorherzusagen, welche Antworten Benutzer wahrscheinlich bevorzugen.
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Inferenzendpunkt
Eine bereitgestellte API-Schnittstelle, die Modellanfragen empfängt und Vorhersagen in der Produktion zurückgibt.
KI-Bezugsbegriff
Wissensdatenbank
Eine kuratierte Sammlung von Dokumenten oder Datensätzen, die zum Abrufen, zur Support-Automatisierung oder zur Kontaktaufnahme verwendet werden.
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Latentraum
Ein komprimierter Darstellungsraum, in dem ähnliche Konzepte als Vektoren nebeneinander positioniert sind.
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Modellregister
Ein zentraler Katalog zur Versionierung, Genehmigung und Nachverfolgung von Modellen in verschiedenen Umgebungen.
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KI auf dem Gerät
KI-Inferenz wird lokal auf der Benutzerhardware und nicht in einem Remote-Cloud-Dienst durchgeführt.
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Ausgabeparser
Logik, die die Modellausgabe validiert und in stark typisierte, maschinenverwendbare Strukturen umwandelt.
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Eingabeaufforderungsvorlage
Ein wiederverwendbares Eingabeaufforderungsmuster mit Variablen, Formatierungsregeln und aufgabenspezifischen Anweisungen.
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Abrufpräzision
Der Anteil der abgerufenen Elemente, die für die Anfrage des Benutzers relevant sind.
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Sicherheitskoffer
Ein strukturiertes, durch Beweise gestütztes Argument dafür, dass ein KI-System für einen definierten Nutzungskontext sicher ist.
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Schattenbereitstellung
Führen Sie ein Modell parallel zum Produktionsverkehr aus, ohne die Entscheidungen des Benutzers zu beeinflussen.
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Strukturierte Ausgabe
Die Modellausgabe ist auf ein definiertes Schema wie JSON, Toolargumente oder typisierte Felder beschränkt.
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Testzeitberechnung
Zusätzliche Inferenzberechnungen, die während der Antwortgenerierung verwendet werden, um die Qualität oder Argumentation zu verbessern.
KI-Bezugsbegriff
Vertrauen Sie der Kalibrierung
Abstimmung des Vertrauens der Benutzer in die KI-Ausgaben mit der tatsächlichen Zuverlässigkeit des Systems bei jeder Aufgabe.
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Nutzungsbasierte Abrechnung
Preisgestaltung, bei der die Kosten mit API-Aufrufen, Token, Inferenzzeit oder verbrauchter Rechenleistung skalieren.
KI-Bezugsbegriff
Keine Datenaufbewahrung
Eine Richtlinie, bei der Anforderungs-/Antwortnutzdaten nach der Verarbeitung nicht über kurzlebige Betriebsfenster hinaus gespeichert werden.
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Spekulative Dekodierung
Eine Inferenzbeschleunigungsmethode, bei der ein kleines Entwurfsmodell Token vorschlägt, die ein größeres Modell parallel überprüft.
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KV-Cache
Gespeicherte Schlüssel- und Werttensoren früherer Token, die es Transformatoren ermöglichen, neue Token zu generieren, ohne die bisherige Aufmerksamkeit neu zu berechnen.
KI-Bezugsbegriff
MCP (Model Context Protocol)
Ein offenes Protokoll, das es KI-Anwendungen ermöglicht, auf standardmäßige Weise eine Verbindung zu externen Tools, Datenquellen und Kontextanbietern herzustellen.
KI-Bezugsbegriff
Agentenschleife
Ein iterativer Zyklus, in dem ein KI-Agent beobachtet, plant, handelt und nachdenkt, bis er ein Ziel erreicht oder eine Stoppbedingung erreicht.
KI-Bezugsbegriff
ReAct
Ein Aufforderungsmuster, das Argumentationsschritte mit Werkzeugnutzungsaktionen verschachtelt, um Aufgaben zuverlässiger zu lösen.
KI-Bezugsbegriff
Baum der Gedanken
Ein Argumentationsansatz, bei dem ein Modell mehrere verzweigte Lösungspfade untersucht und die vielversprechendsten auswählt.
KI-Bezugsbegriff
DPO (Direct Preference Optimization)
Eine Trainingsmethode, die Modelle direkt anhand von Präferenzpaaren verfeinert, ohne dass ein separates Belohnungsmodell erforderlich ist.
KI-Bezugsbegriff
QLoRA
Eine Feinabstimmungstechnik, die 4-Bit-Gewichtsquantisierung mit LoRA-Adaptern kombiniert, um den Speicherbedarf zu reduzieren.
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Blitzaufmerksamkeit
Ein optimierter Aufmerksamkeitsalgorithmus, der den Speicherverbrauch reduziert und das Transformatortraining und die Inferenz beschleunigt.
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Mehrköpfige Aufmerksamkeit
Ein Transformatormechanismus, der mehrere Aufmerksamkeitsoperationen parallel ausführt, um verschiedene Arten von Beziehungen zu erfassen.
KI-Bezugsbegriff
Positionskodierung
Zu Token-Einbettungen hinzugefügte Informationen, damit Transformatoren die Reihenfolge der Sequenzen unterscheiden können.
KI-Bezugsbegriff
RoPE (Rotary Positional Embeddings)
Eine Positionskodierungsmethode, die Abfrage- und Schlüsselvektoren dreht, um relative Tokenpositionen zu kodieren.
KI-Bezugsbegriff
ALiBi
Eine Positionsbias-Methode, die Aufmerksamkeitswerte basierend auf der Token-Distanz bestraft und so Modellen hilft, auf längere Kontexte zu extrapolieren.
KI-Bezugsbegriff
Schiebefenster Achtung
Ein Aufmerksamkeitsmuster, bei dem sich jedes Token nur um ein Fenster mit fester Größe benachbarter Token kümmert, um den Rechenaufwand zu reduzieren.
KI-Bezugsbegriff
BPE (Byte-Paar-Kodierung)
Ein Unterwort-Tokenisierungsalgorithmus, der die häufigsten Zeichenpaare in wiederverwendbaren Token zusammenführt.
KI-Bezugsbegriff
Satzstück
Ein sprachunabhängiger Tokenizer, der Unterworteinheiten direkt aus Rohtext lernt, ohne vorher in Leerzeichen aufzuteilen.
KI-Bezugsbegriff
ANN (ungefährer nächster Nachbar)
Algorithmen, die Vektoren in der Nähe einer Abfrage ohne umfassenden Vergleich finden und dabei Genauigkeit gegen Geschwindigkeit eintauschen.
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HNSW
Eine graphbasierte Indexstruktur für die schnelle Suche nach ungefähren nächsten Nachbarn über hochdimensionale Vektoren.
KI-Bezugsbegriff
Reranker
Ein Modell, das einen anfänglichen Satz abgerufener Ergebnisse neu anordnet, um die relevantesten Elemente oben zu platzieren.
KI-Bezugsbegriff
Hybride Suche
Ein Retrieval-Ansatz, der die Schlüsselwortsuche (lexikalisch) mit der Vektorsuche (semantisch) kombiniert, um eine bessere Recherche und Präzision zu erzielen.
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Cross-Encoder
Ein Modell, das eine Abfrage und ein Dokument in einem Durchgang bewertet, um hochpräzise Relevanzbeurteilungen zu ermöglichen.
KI-Bezugsbegriff
Bi-Encoder
Ein Modell, das Abfragen und Dokumente in separate Vektoren kodiert, damit sie im großen Maßstab schnell verglichen werden können.
KI-Bezugsbegriff
LLM-als-Richter
Verwendung eines Sprachmodells zur Bewertung oder zum Vergleich der Ergebnisse anderer Modelle während der Evaluierung.
KI-Bezugsbegriff
Pass@k
Eine Code-Bewertungsmetrik, die die Wahrscheinlichkeit misst, dass mindestens eine von k generierten Stichproben die Tests besteht.
KI-Bezugsbegriff
MMLU
Ein Benchmark, bei dem Sprachmodelle in 57 akademischen und beruflichen Fächern mithilfe von Multiple-Choice-Fragen getestet werden.
KI-Bezugsbegriff
HumanEval
Ein Benchmark für Python-Programmierprobleme, mit dem die Korrektheit der Codegenerierung mithilfe von Komponententests gemessen wird.
KI-Bezugsbegriff
GSM8K
Ein Benchmark für mathematische Wortaufgaben in der Grundschule, der zur Bewertung des schrittweisen Denkens in Sprachmodellen verwendet wird.
KI-Bezugsbegriff
Faktizität
Wie genau die Behauptungen eines Modells mit überprüfbaren realen Informationen übereinstimmen.
KI-Bezugsbegriff
Zitate
Verweise auf Quellenpassagen oder Dokumente, die in der Antwort eines Modells enthalten sind, um seine Behauptungen zu untermauern.
KI-Bezugsbegriff
Wasserzeichen
Einbetten eines erkennbaren Signals in KI-generierte Texte oder Medien, damit es später als maschinell erzeugt identifiziert werden kann.
KI-Bezugsbegriff
Mitte des Trainings
Eine Zwischentrainingsphase zwischen Pre-Training und Post-Training, die häufig für Leistungs- oder Domänenanpassungen verwendet wird.
KI-Bezugsbegriff
Nach dem Training
Trainingsschritte, die nach dem Vortraining angewendet werden, z. B. Anweisungsoptimierung, Präferenzoptimierung und Sicherheitsoptimierung.
KI-Bezugsbegriff
Selbstspiel
Ein Trainingsaufbau, bei dem sich ein Modell verbessert, indem es durch Interaktionen oder Wettbewerbe mit Kopien von sich selbst Daten generiert.
KI-Bezugsbegriff
RAG-Fusion
Eine Abrufmethode, die mehrere Abfragevarianten generiert, für jede die Ergebnisse abruft und die Rankings zusammenführt.
KI-Bezugsbegriff
Abruf mehrerer Abfragen
Eine Abruftechnik, die die Benutzerabfrage in mehrere Varianten umschreibt, um den Abruf zu verbessern.
KI-Bezugsbegriff
Abrufen von übergeordneten Dokumenten
Ein Abrufmuster, das kleine Teile durchsucht, aber die größeren übergeordneten Dokumente für einen umfassenderen Kontext zurückgibt.
KI-Bezugsbegriff
Strahlsuche
Ein Dekodierungsalgorithmus, der bei jedem Schritt die besten Kandidatensequenzen beibehält, um Ausgaben mit höherer Wahrscheinlichkeit zu finden.
KI-Bezugsbegriff
Wiederholungsstrafe
Eine Dekodierungseinstellung, die die Wahrscheinlichkeit von Token verringert, die das Modell bereits produziert hat, um Schleifen zu reduzieren.
KI-Bezugsbegriff
Frequenzstrafe
Eine Dekodierungseinstellung, die die Wahrscheinlichkeit von Token proportional dazu verringert, wie oft sie bisher aufgetaucht sind.
KI-Bezugsbegriff
Anwesenheitsstrafe
Eine Dekodierungseinstellung, die die Wahrscheinlichkeit verringert, dass Token überhaupt aufgetaucht sind, und so neue Themen anregt.
KI-Bezugsbegriff