Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 17 — Künftige Bedrohungen und aufkommende Abwehr
Der Blast Radius eines Agenten ist die Größe seines Werkzeugsets multipliziert mit der Zahl der Schritte, die er nehmen darf; die Eingabefläche eines multimodalen Modells ist Größenordnungen größer als bei rein textbasierten; und beide Seiten des Konflikts sind mittlerweile selbst Modelle.
2026-05-26
Kapitel 13 — Regulatorische Landschaft
Die Compliance-Position jeder Organisation, die über Jurisdiktionen hinweg operiert, muss eine Pluralität von Frameworks mit strukturell unterschiedlichen Entscheidungen zu Risikoklassifizierung, Pflichtenverteilung und Nachweis akkommodieren — nicht ein Framework als universelle Vorlage behandeln.
2026-05-22
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 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 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
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 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 4 — Spezialisiertes KI-Silizium und ASICs
Groq LPU, AWS Inferentia2, Google TPU und Intel Gaudi 3: wann ASICs GPUs bei Latenz oder Kosten pro Token schlagen und wann GPUs an der Modellvielfalt gewinnen.
2026-04-26
Kapitel 1 — Die Disziplin des KI-Engineerings
Erster Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Warum das Demo funktioniert und das Produktivsystem nicht — kein Modellproblem, sondern ein Ingenieurproblem mit einem Namen: KI-Engineering ist die deterministische Hülle um den probabilistischen Kern.
2026-04-14
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 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 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 9 — Das Aufmerksamkeitsbudget verwalten
Neunter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Context Rot, die Lost-in-the-Middle-Klippe, Tool-Loadout-Rot und die drei architektonischen Antworten — MCP, RAG, Fine-Tuning — auf die Frage, wo das fehlende Wissen eines Modells tatsächlich hingehört.
2026-04-07Kapitel 8 — Architektonische Deployment-Layouts
Achter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die drei Deployment-Layouts, die im MCP-Ökosystem entstanden sind — wiederverwendbarer Agent, strenge Reinheit, Hybrid — und die vier bindenden Beschränkungen, die entscheiden, welches zu welchem Projekt passt.
2026-04-06Kapitel 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.
2026-03-30LLM Primer IV — Serieneinführung & Index
Auftakt der kapitelweisen Tour durch Buch IV der LLM-Primer-Reihe — KI-Kognition mit MCP entwerfen. Warum Agenten eine Protokollschicht brauchen, um über Demoware hinauszuwachsen, für wen das Buch geschrieben ist und der Zeitplan der vierzehn Beiträge vom 30. März bis zum 12. April.
2026-03-29Kapitel 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 7 — Zugriffskontrolle umsetzen
Siebter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Dokumentbezogene ACLs als Fundament, RBAC mit Microsoft Purview Sensitivity Labels, ReBAC mit Zanzibar und SpiceDB und die Pre-Filter-gegen-Post-Filter-Disziplin, die unter allen läuft.
2026-03-24Kapitel 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 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.
2026-03-18LLM Primer III — Serieneinführung und Übersicht
Auftakt der kapitelweisen Tour durch Band III der LLM-Primer-Reihe — Enterprise-KI mit RAG. Warum Retrieval-Augmented Generation von außen einfach aussieht und in Wahrheit ein Stapel von Disziplinen ist, für wen das Buch geschrieben ist, und der Fahrplan für die elf Beiträge vom 18. bis 28. März.
2026-03-17Kapitel 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 9 — Leistung, Skalierung und Kosten: Die echten Engineering-Trade-offs
Kapitel 9 der LLM Primer I Serie. Die operativen Realitäten beim Betrieb von LLMs im großen Maßstab — Modellgröße versus Fähigkeit, der Trade-off zwischen Latenz und Throughput, Kostenökonomie, Quantisierung und Edge-Deployment. Warum Frontier-Modelle oft die falsche Wahl sind, selbst wenn du sie dir leisten kannst.
2026-02-26Kapitel 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 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.
2026-02-23Kapitel 5 — Große Modelle trainieren: Was wirklich in ein Frontier-Modell fließt
Kapitel 5 der LLM Primer I Serie. Wie Frontier-LLMs tatsächlich trainiert werden — die Datenpipeline, die Verlustfunktion, die Monate GPU-Zeit und warum "Training" heute mehr ein industrielles Engineering-Problem ist als ein Forschungsproblem. Entmystifiziert, wofür diese Hundert-Millionen-Dollar-Trainingsläufe bezahlen.
2026-02-22Kapitel 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.
2026-02-20Kapitel 1 — Was ist ein großes Sprachmodell? (Jenseits der Schlagzeilen)
Kapitel 1 der LLM Primer I Serie. Wir entwirren, was "groß", "Sprache" und "Modell" wirklich bedeuten, gehen den Weg von regelbasierten Systemen zu neuronalen Netzen durch und behandeln die drei größten Missverständnisse darüber, wie moderne LLMs funktionieren. Eine klare, zugängliche Grundlage für alles, was folgt.
2026-02-18Eine Kapitel-für-Kapitel-Tour durch LLM Primer I — Einführung in die Serie und Index
Einführung und Index der zwölfteiligen Kapitel-für-Kapitel-Tour durch LLM Primer I: Wie generative KI funktioniert. Ein Post pro Tag, vom 18. Februar bis zum 1. März 2026. Lies sie in Reihenfolge oder wähle das Kapitel, das dich am meisten interessiert. Alle zwölf sind hier aufgelistet und verlinkt.
2026-02-17
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