Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
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 7 — Halluzinationen und Zuverlässigkeit
Ein LLM ist per Konstruktion überzeugter, als es sollte — sein Trainingsziel belohnt Wahrscheinlichkeit auf dem beobachteten Token, nicht Richtigkeit — und Zuverlässigkeits-Engineering ist die Disziplin, Kalibrierung, Verankerung und Verifikation nachzurüsten.
2026-05-16
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 5 — LLM-Anwendungen evaluieren
Fünfter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Warum assertEqual für LLM-Outputs tot ist und wie die Testdisziplin um verankerte Judges, die RAG-Triade und Trajectory-Tests neu aufgebaut wird.
2026-04-18
Kapitel 4 — KI-Agenten und Tool-Calling
Vierter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die Agentenschleife ist generisch; die Werkzeuge sind die Persönlichkeit — Tool-Schemata, Fehlerverträge und Speicherdisziplin sind die höchsten Hebel.
2026-04-17
Kapitel 2 — Foundation Models und Prompt-Engineering
Zweiter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Prompt-Engineering als Engineering: Modellwahl, Sampling-Parameter, Prompt-Anatomie und strukturierte Outputs als vier Steuerflächen.
2026-04-15Kapitel 14 — Benchmarking, Testen und Performance
Fünfzehnter und letzter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Der MCP-Universe-Benchmark auf echten Servern, die zwei systemischen Fehlermodi, die er enthüllte, die Zehnfach-Durchsatzlücke zwischen Session-per-Request und geteilten Session-Pools und die Brücke zu Band V.
2026-04-12Kapitel 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 7 — Fortgeschrittene kollaborative und dynamische Muster
Siebter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Roundtable-Konsens, Handoff-Routing und magentische Orchestrierung — die Muster, die entstehen, wenn die Topologie pro Request gebaut werden muss, mit den Fehlermodi (Nicht-Terminierung, Fehlrouting, durchgegangenes Planen), die die einfacheren Muster vermeiden.
2026-04-05Kapitel 5 — Die Retrieval-Pipeline architektonisch denken
Fünfter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Warum eine einzelne Vektorsuche keine Pipeline ist — hybrides Retrieval, Reciprocal Rank Fusion, Cross-Encoder-Reranking und query-seitiges Rewriting und HyDE — zusammengesetzt zur Produktionsarchitektur, auf die gereifte RAG-Systeme zulaufen.
2026-03-22Kapitel 12 — Dein eigenes LLM-System bauen: Von Datensätzen bis zur Produktion
Kapitel 12 der LLM Primer I Serie. Das Abschlusskapitel. Was es wirklich braucht, um ein LLM-getriebenes System End-to-End zu bauen — Datensatz-Lizenzierung, Trainings-Pipelines, Evaluations-Frameworks, der integrierte Anwendungs-Stack und die Fallstudien-Muster, die erfolgreiche Deployments von gescheiterten Piloten unterscheiden.
2026-03-01Kapitel 11 — Spitzenforschung: MoE, Reasoning-Modelle und die neue Skalierungsachse
Kapitel 11 der LLM Primer I Serie. Die Forschungsfronten, die jetzt Produktionsrealität sind — Mixture-of-Experts, Retrieval-Memory, native multimodale Tokenisierung, kontinuierliches Lernen und das Inference-Time-Scaling-Paradigma, das die heutigen Reasoning-Modelle hervorgebracht hat. Die größte inhaltliche Erweiterung der Ausgabe 2026.
2026-02-28Kapitel 8 — LLMs in Anwendungen einsetzen: Chatbots, Code, Extraktion und Agenten
Kapitel 8 der LLM Primer I Serie. Die Anwendungsmuster, die wirklich in Produktion ausgeliefert werden — Chatbots, Zusammenfassung, Code-Assistenten, strukturierte Extraktion und der Aufstieg agentischer Systeme, in denen das Modell eine Tool-Use-Schleife steuert. Plus die Benchmarks, die jeder Ingenieur namentlich kennen sollte.
2026-02-25Kapitel 7 — Jenseits der Vorhersage des nächsten Tokens: Embeddings, Retrieval und Multimodalität
Kapitel 7 der LLM Primer I Serie. Die Fähigkeiten, die einen Next-Token-Predictor in viel mehr verwandeln — Embeddings, semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation und der Übergang zu multimodalen Eingaben. Wie RAG ein LLM tatsächlich in echten Dokumenten geerdet hält, statt zu fabulieren.
2026-02-24Kapitel 4 — Die Transformer-Architektur: Im Motor moderner KI
Kapitel 4 der LLM Primer I Serie. Eine Tour durch den Transformer-Block — wie Self-Attention, Positional Encoding und gestapelte Schichten zusammenwirken, um die Architektur zu erzeugen, auf der jedes moderne LLM aufgebaut ist. Mit einer klaren Erklärung, warum das Skalieren von Transformern funktioniert und was es kostet.
2026-02-21Kapitel 3 — Neuronale Netze für Sprache: Von RNNs zu Self-Attention
Kapitel 3 der LLM Primer I Serie. Warum Feedforward-Netze keine Sprache verarbeiten konnten, wie RNNs an eine Mauer stießen und was Attention veränderte. Ein sauberer konzeptioneller Verlauf durch die drei neuronalen Netzformen, die modernes NLP definierten — ohne Mathe-Angst.
2026-02-20
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