AI Glossar – Die wichtigsten KI Begriffe

Agentic AI ist ein Oberbegriff für den Einsatz von KI-Agenten. Dabei verhält sich Agentic AI zu KI-Agenten wie die Elektromobilität zum Elektroauto. 

Der KI-Begriff AgentOps umfasst die Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von KI-Agenten. Mit entsprechenden AgentOps-Services werden z.B. Aktivitäten und Protokolle von KI-Agenten getrackt. Damit liefern AgentOps einen wichtigen Beitrag für den zuverlässigen und kontrollierten Einsatz von KI-Agenten. 

BERT ist ein Sprachmodell von Google und das Pendant zu GPT von OpenAI. BERTs Besonderheit ist sein bidirektionale Sprachverständnis. Das heißt, BERT versteht den Kontext eines Wortes sowohl von vorherigen als auch nachfolgenden Wörtern. Im Gegensatz dazu verarbeiten unidirektionale Modelle Text nur von links nach rechts (oder umgekehrt). Damit ist BERT prädestiniert für ein umfassendes Textverständnis, während GPT hauptsächlich auf Textgenerierung ausgelegt ist (d. h., es erstellt eigene Texte auf Basis eines Prompts). 

ChatGPT ist sicherlich der bekannteste KI-Service und brachte die KI-Welle 2020 so richtig ins Rollen. Der Service von OpenAI basiert auf dem leistungsstarken Sprachmodell GPT. Die große Innovation und Verdienst von ChatGPT war sicherlich, den Zugang zu einer KI über eine einfache Chat-Oberfläche anzubieten. Damit war ChatGPT sozusagen der erste KI-Rockstar.

Computer Vision ist ein Teilbereich der KI und beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, Bild- und Videodaten zu analysieren, zu interpretieren und Entscheidungen auf Basis visueller Daten zu treffen. Damit findet Computer Vision Anwendung in der Gesundheitsdiagnostik (z. B. Bildanalyse), der Industrie (z. B. Qualitätskontrolle), im autonomen Fahren (Erkennung von Straßen und Verkehrsteilnehmern) und in der Sicherheitstechnik (Gesichtserkennung).

DALL-E ist ein KI-Modell von OpenAI, das aus Textbeschreibungen realistische oder kreative Bilder generiert. Dabei kombiniert DALL-E Sprachverständnis mit Bildgenerierung und nutzt dafür Technologien wie Computer Vision. Die Relevanz von DALL-E liegt in der Demokratisierung kreativer Prozesse und der schnellen Visualisierung von Ideen, die ohne grafische Vorkenntnisse umgesetzt werden können. Damit geht ein radikales Umdenken in kreativen Branchen einher. 

Gemini ist Google neuestes Sprachmodell und gleichzeitig Googles Pendant zu ChatGPT. Gemini kann Text, Code, Audio, Bilder und Videos verarbeiten und diese Informationen miteinander verknüpfen, um komplexe Aufgaben zu lösen. 

Generative KI oder auch GenAI sind zweifelsohne eine der populärsten KI-Begriffe. Damit ist eine spezielle Art von künstlicher Intelligenz gemeint, die basierend auf Ein- und Vorgaben neue kreative Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erzeugt. Oft nutzen generative KI-Systeme große Sprachmodelle, um Eingaben zu verstehen und darauf basierend eigenständig Inhalte zu generieren. Ein bekanntes Beispiel für generative KI ist ChatGPT, das wiederum auf dem Sprachmodell GPT basiert.

GPT steht für “Generative Pre-trained Transformer” und ist ein Sprachmodell von OpenAI basierend auf der Transformer-Architektur. Durch Vortraining auf großen Textmengen kann GPT Muster und Zusammenhänge in Sprache erkennen und kontextbasierte Antworten geben. 

Dre KI-Begriff Halluzination bedeutet, dass Ki-Modelle falsche oder erfundene Informationen liefert. Die Informationen erscheinen zwar plausibel, haben aber keinen realen Bezug. Damit will die KI dich nicht etwa bewusst täuschen. Vielmehr schließt generative KI Datenlücken mit plausibel klingenden, aber falschen Informationen. Deswegen ist es wichtig, die von KI-Systemen erzeugten Inhalte stets kritisch zu hinterfragen und auf ihre Sinnhaftigkeit zu überprüfen. Du brauchst also immer einen “wachen Geist", solltest KI-Ergebnisse kritisch prüfen und die Verantwortung nicht an die KI delegieren.

KI-Agenten sind eigenständige Software-Systeme, die in der Lage sind, verschiedene Werkzeuge zu benutzen, mit KI-Modellen zu kommunizieren, mit anderen Agenten zusammenzuarbeiten und über ein Kurz- und Langzeitgedächtnis verfügen. Damit können KI-Agenten Aktionen ausführen, Entscheidungen treffen und  Informationen mit anderen KI-Agenten teilen. 

Als KI-Begriff bezeichnet Kontext umgebende und zu berücksichtigende Informationen für die Arbeit mit einem KI-Modell. Dieser Kontext wird durch Prompts des Nutzers oder durch vordefinierte Informationen definiert. Zum Beispiel kannst Du in ChatGPT deinen eigenen GPT erstellen und ihm einen spezifischen Kontext geben. Bei der dno haben wir unseren eigenen dno-GPT, dessen Kontext durch alle dno-Inhalte definiert ist, was maßgeschneiderte Antworten ermöglicht. Die Größe des Kontext ist durch das sogenannte Kontextfenster beschränkt, das viel Speicher benötigt, sodass nicht beliebig viele Informationen mitgegeben werden können. In ein Kontextfenster von 128 Tausend Token passen ca.1,5 Roman-Texte.

Large Language Models (LLMs) sind große Sprachmodelle, die auf riesigen Mengen von Textdaten trainiert werden, um Sprache zu verstehen und Anfragen zu verarbeiten. Bekannte Beispiele für LLMs sind GPT von OpenAI oder BERT von Google. Sie dienen als Grundlage für viele KI-Anwendungen, insbesondere in der generativen KI.

Der KI-Begriff LoRA steht für “Low-Rank Adaptation of Large Language Models” und ist eine Technik, bei der ein KI-Modell auf spezifische Anforderungen trainiert wird, dabei aber der Großteil des Modells “eingefroren” bleibt und nur ein kleiner Teil angepasst wird. Diese Technik reduziert die Speicherkosten und den Rechenaufwand bei der Anpassung großer Modelle an spezifische Aufgaben. 

NotebookLM ist ein KI-Service von Google, mit dem Du Informationen effizient organisieren und abrufen kannst. Dabei entspricht jedes Notizbuch einem geschlossenen Arbeitsbereich, in dem Du unzählige Quellen und Informationen ablegst, um damit zu interagieren und zu arbeiten. Ein besonderes Highlight ist ein Podcast Feature, mit dem Du hinterlegte Texte in einen Podcast Dialog verwandeln kannst. 

o1 ist ein neues KI-Modell von OpenAI, das auf komplexe Aufgaben wie Mathematik, Codierung und wissenschaftliche Problemlösung spezialisiert ist. Im Gegensatz zu früheren Modellen, wie GPT-4, legt o1 besonderen Wert auf "chain-of-thought reasoning". Das bedeutet, o1 denkt tiefer über Probleme nach, bevor es eine Antwort gibt. Dies macht es besonders stark bei Aufgaben, die mehrstufiges Denken erfordern und o1 zu einem der Top KI-Begriffe.

Der KI-Begriff "OpenAI compatible" bedeutet, dass eine Software oder ein System mit den offiziellen OpenAI-APIs integriert werden kann, um deren KI-Modelle wie GPT zu nutzen. Obwohl OpenAI eine offizielle API anbietet, ist es kein offener Standard, sondern eine proprietäre Technologie, die unter den Bedingungen von OpenAI genutzt wird.

Der KI-Begriff Prompt beschreibt die Eingabeaufforderung eines Nutzers mit dem er den Kontext bei der Arbeit mit KI-Modellen definiert. Wie beim Googlen gilt: Je klarer dein Prompt, desto besser das Ergebnis. Gute Prompts enthalten präzise Ziele, klare Anweisungen und Beispiele, um die Qualität der KI-Antwort zu verbessern. Prompts können auch "versteckt" sein, das heißt, sie werden durch den Entwickler oder Anbieter im Hintergrund übergeben, um den Kontext weiter anzureichern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Der Prozess, Prompts immer weiter zu verbessern, wird auch als Prompt Engineering bezeichnet und darf im KI-Glossar natürlich nicht fehlen.

Der KI Begriff RAG steht für “Retrieval Augmented Generation” und bezeichnet Automatismen, mit denen KI-Modelle während der Bearbeitung von Eingaben ergänzende Informationen aus externen Quellen wie z.B. dem Internet abrufen. Dadurch kann die KI präzisere, kontextbezogene Inhalte erstellen. RAG Automations findest Du sowohl in LLMs als auch in KI Agenten.

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Datensätze, die reale Daten in der KI-Entwicklung ergänzen, wenn echte Daten rar oder sensibel sind. Oft werden reale und synthetische Daten kombiniert, um die Genauigkeit von KI-Modellen zu erhöhen und Datenschutzrisiken zu minimieren. Nutzer wissen jedoch nicht immer, ob Daten synthetisch oder real sind, was Transparenzfragen aufwirft. Allerdings muss man synthetischen Daten zu Gute halten, dass mit Ihnen Fortschritte und Innovation ermöglicht werden, da sie  KI-Modelle robuster machen und Bias minimieren.

Sentiment-Analyse ist eine spezielle Fähigkeit von KI-Modellen, um Stimmungen oder emotionale Tendenzen in Texten zu erkennen, z.B. positiv, negativ oder neutral. Damit sind Sentiment Analysen ein wichtiger KI-Begriff im Bereich Marketing, Kundenservice und Marktforschung, um Diskussionen und Kundenfeedback besser zu verstehen und gezielte Strategien entwickeln zu können. 

T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) ist ein KI-Sprachmodell von Google. Mit T5 wird jede Eingabe in eine Textausgabe umgewandelt, was Anwendungen wie Übersetzung, Zusammenfassung, Sentiment-Analyse und Fragenbeantwortung möglich macht. Durch das einheitliche Textformat für alle Aufgaben ist T5 besonders flexibel und lässt sich effizient für spezifische Anwendungsfälle anpassen.

Sprachmodelle wie GPT verarbeiten Eingaben nicht als Ganzes, sondern zerlegen sie in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens. Tokens können je nach Sprache und Kontext Wörter, Wortteile oder sogar einzelne Zeichen sein. Diese Zerlegung ermöglicht es Sprachmodellen, Eingaben effizienter zu analysieren und zu verstehen. Den Prozess der Zerlegung von Texten in einzelne Tokens bezeichnet man als Tokenization.

Die Transformer-Architektur ist ein grundlegendes KI-Modell von Google Research (2017) und die Basis für moderne Sprachmodelle wie GPT, BERT und T5. Das Besondere an der Transformer-Architektur ist die Fähigkeit, Texte parallel statt sequentiell zu verarbeiten. Damit kann die Transformer-Architektur den Zusammenhang verschiedener Wörter und Sätze deutlich besser verstehen und ist besonders gut geeignet für komplexe Sprachaufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung und Fragenbeantwortung. 

KI hat das Potential, unser Leben und unsere Zusammenarbeit nachhaltig zu verändern. Zumindest dann, wenn Unternehmen bereit sind, KI nicht nur als ein transaktionales Werkzeug und Erfüllungsgehilfe analoger Geschäftsmodelle, sondern vor allem als ein transformatives Werkzeug zu verstehen, mit dem Du Organisationen und

Geschäftsmodelle völlig neu denken kannst. Und ein guter erster Schritt ist, dass Du dich mit dieser neuen Sprachwelt und wichtigen KI-Begriffen vertraut machst. So wie wenn Du ein neues Land besuchst. Du musst nicht direkt auswandern, aber es hilft, wenn Du dich verständigen kannst. 

Viel Spaß damit.