Glossar der KI-Fachbegriffe: Definitions- und Algorithmenverzeichnis

Ein präzises Verständnis der Fachbegriffe ist essenziell, um KI-Systeme technisch korrekt zu bewerten und einzusetzen. Dieses Glossar definiert zentrale Begriffe, mathematische Algorithmen und gängige Abkürzungen. Für den Einstieg empfehlen wir unsere Grundlagen moderner KI-Assistenten sowie die Antworten auf häufige Fragen zur Funktionsweise.

Begriffe und Algorithmen: Wie sind KI-Assistenten technisch aufgebaut?

Die Basis moderner Sprachmodelle bilden neuronale Architekturen wie die Transformer-Architektur, welche auf dem Self-Attention-Mechanismus basiert. Detaillierte Einblicke in Vektoreinbettungen und Aufmerksamkeitsstrukturen bieten Large Language Models und Neuronale Netze. Bei der Ausführung steuert das System die Textgenerierung über Parameter wie Temperature, Top-P und Penalty-Werte, während die Eingabeverarbeitung und Kontextsuchen die genaue Vektorisierung des Inputs übernimmt.

Zentrale Abkürzungen im Systemdesign sind RAG (Retrieval-Augmented Generation), Fine-Tuning und RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Während RLHF zur Ausrichtung anhand von menschlichem Feedback dient, verweisen wir für methodische Details zur Modellanpassung auf das Thema Datenbasis und Trainingsmethoden. Die Einbindung von externen Wissensdatenbanken wird wiederum durch Schnittstellen und RAG-Systeme gelöst.

Terminologie im Projekt: Was müssen Sie bei der Spezifikation prüfen?

Praxisbeispiel

Begriffsverwirrung beseitigen: Wie wir die KI-Infrastruktur eines Maschinenbauers strukturierten

Im Jahr 2023 standen wir bei einem deutschen Maschinenbauunternehmen vor dem Problem, dass Missverständnisse bezüglich der Begriffe 'Fine-Tuning' und 'RAG' zu falschen Systemanforderungen führten. Das Management erwartete, dass ein nachträgliches Training des Modells interne Produktdaten korrekt wiedergeben würde, was technisch nicht effizient war.

Nach unserer Analyse stellten wir das Projekt auf eine klare Begriffs- und Architektur-Basis um. Wir klärten das Team über die mathematischen Unterschiede zwischen Gewichtsanpassung im Netz und dynamischer Kontextbereitstellung auf.

Wir ersetzten den Ansatz des Fine-Tunings durch eine strukturierte RAG-Pipeline mit einer Pinecone-Vektordatenbank. Durch die genaue Abgrenzung der Fachbegriffe im Pflichtenheft konnten wir die Implementierung präzise steuern.

Das Ergebnis nach sechs Wochen Entwicklungszeit: Die Halluzinationsquote sank von initial 18 % auf unter 0,8 %. Die Suchgeschwindigkeit in 45.000 technischen Dokumenten lag bei unter 350 Millisekunden, und die Entwicklungskosten wurden um 40 % gesenkt.

Achtung: Verwechslung von Marketingbegriffen und technischen Spezifikationen

Begriffe wie 'Halluzination', 'Autonomie' oder 'Kontextverständnis' werden im Marketing oft ungenau verwendet. Für eine stabile Systemarchitektur müssen diese Begriffe stets in mathematische Parameter wie Perplexität, Attention-Scores und Cosinus-Ähnlichkeit übersetzt werden.

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