Künstliche Intelligenz Überblick - Versionsgeschichte

Moettke: /* Token */

2026-04-14T13:00:35Z

Token

← Nächstältere Version		Version vom 14. April 2026, 13:00 Uhr
Zeile 62:		Zeile 62:
	=== Token ===		=== Token ===
	Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.		Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.
	Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.		Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. <br>
			Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. <br>
			KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.

	KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.		KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.

Moettke: /* Token */

2026-04-14T13:00:03Z

Token

← Nächstältere Version		Version vom 14. April 2026, 13:00 Uhr
Zeile 62:		Zeile 62:
	=== Token ===		=== Token ===
	Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.		Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.
	~~Tokens sind die kleinsten Einheiten, die ein KI-Modell verarbeitet.~~ Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.		Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.

	KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.		KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.

Moettke: /* Prompt und Token */

2026-04-14T11:43:12Z

Prompt und Token

← Nächstältere Version		Version vom 14. April 2026, 11:43 Uhr
Zeile 61:		Zeile 61:

	=== Token ===		=== Token ===
	Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.		Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.
	~~Ein Token kann sein:~~		Tokens sind die kleinsten Einheiten, die ein KI-Modell verarbeitet. Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.
	* ein Wort
	* ein Teil eines Wortes
	* ein Satzzeichen

	~~'''Beispiel:'''~~
	~~„Ich gehe nach Hause~~.~~“ → mehrere~~ Tokens

	KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.		KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.

Moettke: /* Bedeutung von Tokens */

2026-04-10T06:40:14Z

Bedeutung von Tokens

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:40 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML]] lernt aus Daten, [[~~Deepl~~ Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''		'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML]] lernt aus Daten, [[Deep Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

	== Einsatzmöglichkeiten ==		== Einsatzmöglichkeiten ==

Moettke: /* Bedeutung von Tokens */

2026-04-10T06:40:00Z

Bedeutung von Tokens

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:40 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML] lernt aus Daten, [[Deepl Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''		'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML]] lernt aus Daten, [[Deepl Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

	== Einsatzmöglichkeiten ==		== Einsatzmöglichkeiten ==

Moettke: /* Bedeutung von Tokens */

2026-04-10T06:39:47Z

Bedeutung von Tokens

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:39 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''		'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML] lernt aus Daten, [[Deepl Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

	== Einsatzmöglichkeiten ==		== Einsatzmöglichkeiten ==

Moettke: /* Prompt und Token */

2026-04-10T06:39:12Z

Prompt und Token

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:39 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze ~~– und~~ KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''		'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

	== Einsatzmöglichkeiten ==		== Einsatzmöglichkeiten ==

Moettke: /* Kurzmerksatz */

2026-04-10T06:38:50Z

Kurzmerksatz

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:38 Uhr
Zeile 77:		Zeile 77:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	~~== Kurzmerksatz ==~~
	'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze – und KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''		'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze – und KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

Moettke: /* KI vs. ML vs. DL – Unterschiede */

2026-04-10T06:32:50Z

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:32 Uhr
Zeile 18:		Zeile 18:
	* Klassifikation (z. B. „Katze oder Hund“)		* Klassifikation (z. B. „Katze oder Hund“)

	* '''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des ML.		* '''[[Deep Learning]] (DL)''' ist ein Teilbereich des ML.
	Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep = tief).		Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep = tief).
	Diese Modelle lernen Merkmale automatisch aus großen Datenmengen.		Diese Modelle lernen Merkmale automatisch aus großen Datenmengen.

Moettke: /* KI vs. ML vs. DL – Unterschiede */

2026-04-10T06:31:40Z

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:31 Uhr
Zeile 8:		Zeile 8:
	* lernende Systeme ([[Machine Learning]])		* lernende Systeme ([[Machine Learning]])

	* '''[[Maschinelles Lernen (ML)]]''' ist ein Teilbereich der KI.		* '''[[Machine_Learning\|Maschinelles Lernen (ML)]]''' ist ein Teilbereich der KI.
	Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.		Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
	Der Ablauf ist typisch:		Der Ablauf ist typisch: