Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 12 — Zugriffssteuerung und Identität
Zugriffssteuerung in LLM-Systemen ist die klassische Disziplin plus eine Ergänzung — das Modell ist, wenn es über Werkzeuge handelt, selbst ein Principal, dessen Berechtigungen so eng geschnitten sein müssen, dass ein kompromittierter Prompt sie nicht einlösen kann.
2026-05-21
Kapitel 11 — Observability, Logging und Incident Response
In probabilistischen Systemen bedeutet das Fehlen eines vollständigen Logs das Fehlen eines forensischen Beleges — und das Log muss die exakte Modellversion, den Prompt, den abgerufenen Kontext, die Werkzeugausgaben und die Sampling-Parameter erfassen, mit denen sich die Interaktion reproduzieren ließe.
2026-05-20
Kapitel 10 — Sichere LLM-Architekturen entwerfen
Ein Modell, das von einem Angreifer über eine eingespeiste Eingabe angewiesen wurde, versucht diese Anweisungen mit den Fähigkeiten auszuführen, die das umgebende System bereitstellt — daher entscheidet die Architektur, nicht das Modell, über die Obergrenze jeder erfolgreichen Kompromittierung.
2026-05-19
Kapitel 9 — Modellintegrität und Lieferkettenrisiken
Ein aus einem öffentlichen Hub geladenes Modell ist eine Binärdatei von einem Dritten mit begrenzten Integritätsgarantien; sie bis zum Beweis des Gegenteils als vertrauenswürdig zu behandeln ist der Weg, wie Organisationen sich Hintertüren, Code-Ausführung beim Laden und unerklärliche Verhaltensweisen einhandeln.
2026-05-18
Kapitel 8 — Adversariale Angriffe auf Modelle
Adversariale Angriffe gegen LLMs sind keine Prompt-Folklore; sie sind die Fortsetzung eines Jahrzehnts Forschung an der Geometrie neuronaler Entscheidungsflächen, angepasst daran, dass Text diskret ist und viele Modelle nur per API zugänglich sind.
2026-05-17
Kapitel 5 — Input-Validierung und Output-Filterung
Input-Validierung und Output-Filterung komponieren zwei unabhängige Fehlerwahrscheinlichkeiten, deren Produkt kleiner ist als jede allein — und beide müssen gemessen, nicht behauptet werden, damit die Sicherheitsaussage echten Traffic überlebt.
2026-05-14
Kapitel 4 — Prompt-Injection und Jailbreaks
Prompt-Injection hat kein Äquivalent zu parametrisierten Abfragen, weil keine syntaktische Position für einen Transformer nachweislich inert ist; die verfügbaren Abwehrmaßnahmen sind statistisch, verhaltensbasiert und architektonisch — und nur ihre Komposition liefert Widerstand.
2026-05-13
Kapitel 3 — Datensicherheit und Datenschutz
Trainingskorpora tragen Copyright, PII und Lizenzdrift; ein trainiertes Modell ist eine verlustbehaftete Kompression seiner Daten, aus der Angreifer extrahieren; Nutzereingaben sind selbst eine Datenkategorie, die verwaltet werden will.
2026-05-12
Kapitel 2 — Bedrohungsmodellierung für LLM-Systeme
Shostacks vier Fragen, STRIDE, PASTA und MITRE ATLAS angewendet auf ein System, dessen mächtigste Komponente jede Eingabe als potenziell instruktiv liest — und warum ein Diagramm mit „einer Box namens LLM" den größten Teil der sicherheitsrelevanten Struktur verbirgt.
2026-05-11
LLM Primer VII — Einführung in die Reihe & Index
Reihenfinale des LLM Primer. Siebzehn Kapitel walken die KI-Sicherheit von der Bedrohungsmodellierung bis zur regulatorischen Peripherie — der Band, in dem die technischen Bögen der Bände I–VI dem Angreifer begegnen.
2026-05-09
Kapitel 16 — Kostenreduktion in der Produktion
Modell-Routing, Kontextverdichtung, Batch-APIs und semantisches Caching — die vier bis sechs unabhängigen Züge, die sich multiplikativ zu einer 80-Prozent-Reduktion aufschichten, ohne dass der Nutzer etwas merkt.
2026-05-08
Kapitel 15 — Serverlose APIs versus dedizierte Infrastruktur
Die Break-even-Rechnung ist sauber, aber der Posten Plattform-Engineering entscheidet die Frage — und die realistische Haltung ist hybrid, mit einem Router an der Anwendungsgrenze.
2026-05-07
Kapitel 14 — Token-Ökonomie und API-Preise
Warum Output-Tokens vier- bis achtmal teurer sind als Input, wie sich Kontextakkumulation und unsichtbare Reasoning-Tokens auf der Rechnung multiplizieren und wie das Nutzungsschema zu instrumentieren ist.
2026-05-06
Kapitel 13 — Autoscaling und Cold-Start-Minderung
Warum HPA für LLMs vier spezifische Fehlermodi hat, wie KEDA auf Queue-Tiefe, TTFT und KV-Belegung skaliert und wie CRIU einen 90-Sekunden-Cold-Start auf 3–6 Sekunden schrumpft.
2026-05-05
Kapitel 10 — Die LLM-Engine-Schicht
vLLM als Python-nativer Standard, TensorRT-LLM als kompilierte Durchsatzwette, SGLang mit RadixAttention für agentische Präfixe — und wie man Engines nach Arbeitslastform statt Benchmark wählt.
2026-05-02
Kapitel 9 — Spekulatives Dekodieren
Wie ein günstiger Entwurf und eine leicht breitere Verifikationspass den sequenziellen Engpass durchbrechen — EAGLE, Medusa, MTP und die Arithmetik, wann Spekulation sich lohnt.
2026-05-01
Kapitel 3 — Rechenzentrums-GPUs für generative KI
H100, H200, B200, L40S und MI300X gelesen als Bandbreiten- und VRAM-Profile: Blackwell verdoppelt die Bandbreite und liefert FP4, MI300X ist der Kostenhebel, wo ROCm-Kompetenz vorhanden ist.
2026-04-25
LLM Primer VI — Serieneinführung und Index
Serieneinführung und Index zum Kapitel-für-Kapitel-Walkthrough von LLM Primer VI: LLM-Inferenz als Ingenieursdisziplin, in der Speicherbandbreite, Scheduling und Kosten aufeinandertreffen.
2026-04-22
Kapitel 8 — Performance, Serving und Kosten optimieren
Letzter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die geschichtete Disziplin produktiver LLM-Ökonomie — der günstigste Aufruf ist der, der nie gemacht wird.
2026-04-21
Kapitel 6 — KI-Observability und Tracing
Sechster Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Eine Nutzeranfrage als kausalen Baum behandeln, nicht als Request-Log — was getract werden muss, damit der Baum lesbar wird.
2026-04-19
LLM Primer V — Serieneinführung und Übersicht
Kapitelweise Tour durch LLM Primer V — der Band, der KI-Engineering als eigenständige Disziplin behandelt und die acht Flächen abschreitet, an denen produktive LLM-Systeme leben.
2026-04-13Kapitel 13 — Frameworks und Cloud-Integration
Dreizehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Strands mit Bedrock, das AWS-State-Layer-Muster, das Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — und die drei produktiven Integrationsformen, auf die Teams unabhängig immer wieder kommen.
2026-04-11Kapitel 11 — Angriffsflächen und Protokoll-Schwachstellen
Elfter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die klassischen Angriffe an MCP angepasst — Confused Deputy, Token-Passthrough, Session-Hijacking — die Protokoll-Schwachstellen rund um Capability-Eskalation und unauthentifiziertes Sampling und die implizite Vertrauenspropagation, die Kontextvergiftung zu einem strukturellen Problem macht.
2026-04-09Kapitel 10 — Langzeit-Gedächtnis
Zehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Kurzfristgedächtnis über Fenster und ReAct-Scratchpads, Langfristgedächtnis über episodische Vektoren und semantische Stores und die Verdichtungstechniken, die einen Agenten über Stunden und Tage produktiv halten.
2026-04-08Kapitel 4 — Client-Primitives: Agentisches Verhalten und Kontrolle
Vierter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Sampling, Roots und Elicitation sind die drei kleinen, kontrollierten Öffnungen, die MCP in die Host-Server-Wand schneidet — jede eine geliehene Capability, jede ein im Namen der Nutzerin akzeptiertes Risiko.
2026-04-02Kapitel 2 — Das Model Context Protocol (MCP) enthüllt
Zweiter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Was MCP tatsächlich standardisiert, die Drei-Rollen-Aufteilung in Host, Client und Server, warum sich dynamische Discovery und bidirektionales Messaging in den entscheidenden Fällen von REST unterscheiden und der Session-Lebenszyklus, der mit Capability-Verhandlung beginnt.
2026-03-31Kapitel 1 — Die KI-Integrationskrise und der Aufstieg der agentischen Architektur
Erster Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Warum monolithische Agenten ausfransen, je länger ihre System-Prompts werden, das darunterliegende N-mal-M-Integrationsproblem und der Übergang vom Prompt-Engineering zum Context-Engineering, den MCP ermöglichen soll.
2026-03-30Kapitel 11 — Kontinuierliche Updates und Pipeline-Optimierung
Elfter und letzter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. CDC und inkrementelle Indizierung halten den Korpus frisch, semantisches Caching und Model-Tiering halten die Latenz unten, und eine vierstufige Feedback-Schleife schließt die Lücke zwischen dem, was die Produktion dem Team sagt, und dem, was das Team tatsächlich ändert — plus eine Brücke zu Band IV über das Model Context Protocol.
2026-03-28Kapitel 8 — Datenanonymisierung in der RAG-Pipeline
Achter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Pre-Generation gegen Post-Generation, die drei Technik-Familien — Masking, synthetischer Ersatz, differenzielle Privatsphäre — und der Utility-Privacy-Tradeoff, der bestimmt, ob das System überhaupt nützlich bleibt.
2026-03-25Kapitel 6 — Bedrohungsmodelle und Schwachstellen von RAG
Sechster Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die erweiterte Angriffsfläche von Retrieval — Korpus-Vergiftung, adversariale Chunks, indirekte Prompt Injection, Embedding-Inversion und das Confused-Deputy-Problem in agentischem RAG. Konkrete Angriffe, jeder demonstriert, jeder reproduzierbar.
2026-03-23Kapitel 4 — Die richtige Vektordatenbank wählen
Vierter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die architektonische Trennung zwischen purpose-built Vektordatenbanken und Postgres-artigen Erweiterungen, die Managed-Leader (Pinecone, Vertex), das Open-Source-Feld (Qdrant, Milvus, Weaviate), die Embedded-Optionen und die drei operativen Achsen — Residency, Betrieb, Kosten — die die echte Wahl treffen.
2026-03-21Kapitel 1 — Die Evolution der RAG-Architektur
Erster Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die vier architektonischen Haltungen von RAG — Naive, Advanced, Modular, Agentic — lesen sich als eine Geschichte darüber, wie man dem LLM Schritt für Schritt mehr Handlungsspielraum übergibt, und die ehrliche Antwort darauf, wann Fine-Tuning das bessere Werkzeug ist als Retrieval.
2026-03-18Kapitel 6 — Feinabstimmung und Adaption: Vom rohen Modell zum hilfreichen Assistenten
Kapitel 6 der LLM Primer I Serie. Der vollständige Adaptionsstack — vom günstigen Prompt-basierten Steuern über parametereffiziente Feinabstimmung bis zum vollen Alignment mit RLHF und seinen modernen Nachfolgern wie DPO. Warum sich Closed-Model-APIs heute hauptsächlich beim Post-Training unterscheiden.
2026-02-23
Die LLM Primer Serie — Ein Feldhandbuch zur generativen KI, Band für Band aufgebaut
Die LLM Primer Serie — ein vollständiger siebenbändiger Feldführer zu generativer KI von Sho Shimoda. Von Grundlagen bis Sicherheit. Enthält Physical AI als Schwesterband. Alle 7 Bände auf Amazon erhältlich.
2026-02-15