RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Methode, bei der LLMs externe Daten abrufen und in die Generierung einfließen lassen. Reduziert Halluzinationen und erhöht faktenbasierte Inhalte.
Testdaten
Datenanteil, der erst nach dem Training verwendet wird, um die endgültige Leistung eines Modellobjektivs zu bewerten. Nie während des Trainings sichtbar.
Trainingsdaten
Daten, mit denen ein KI-Modell „lernt“. Sie enthalten bekannte Beispiele und Ergebnisse, aus denen das System Muster ableitet, um neue Aufgaben zu lösen.
Wenig-Shot-Prompting
Prompting-Methode mit wenigen (2–5) Beispielen im Prompt. Die KI lernt aus diesen, um ähnliche Aufgaben ohne umfangreiches Training zu lösen.
Validierungsdaten
Daten, die während des Trainings verwendet werden, um Hyperparameter zu optimieren und Overfitting zu erkennen. Getrennt von Trainings- und Testdaten.
Generative KI
KI-Systeme, die neue Inhalte (Text, Bilder, Audio, Video) aus Trainingsdaten erzeugen. Revolutionierte Content-Erstellung in Marketing, Design und Medienproduktion.
Bildgenerierung
Prozess, bei dem KI aus Textbeschreibungen oder anderen Eingaben neue Bilder erzeugt. Tools wie DALL·E oder Midjourney ermöglichen kreative Bildproduktion für Marketing und Design.
Gedankenkettenanregung
Prompt-Technik, bei der die KI gelernt wird, schrittweise zu denken und ihre Überlegungen zu erklären. Verbessert die Logik und Genauigkeit komplexer.
Überwachtes Lernen
Machine-Learning-Art, bei der Modelle mit gelabelten Daten trainiert werden (Input + gewünschter Output). Geeignet für Klassifikation und Regression.
Systemaufforderung
Feste Anweisung, die das Verhalten eines LLMs für eine gesamte Session definiert (z. B. „Du bist ein Marketing-Experte“). Steht vor User-Prompts.
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