Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 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 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 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.
2026-03-30LLM 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 10 — Führende Evaluations-Frameworks
Zehnter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein Feldführer zu den Frameworks, die die Evaluations-Triade in etwas verwandeln, das ein Team tatsächlich fahren kann — RAGAS, TruLens, DeepEval auf der einen Seite, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik auf der anderen, und die Evaluation Gap, die noch keiner geschlossen hat.
2026-03-27Kapitel 9 — Die RAG-Evaluations-Triade
Neunter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein RAG-System kann an drei verschiedenen Stellen versagen, und die Versagen sehen von außen identisch aus — die Evaluations-Triade aus Context Relevance, Groundedness und Answer Relevance ist das kleine Vokabular, das verhindert, dass man einen Bug repariert, während man einen anderen misst.
2026-03-26Kapitel 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 3 — Fortgeschrittene Chunking-Frameworks
Dritter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Das Chunking-Spektrum von Fixgröße bis strukturbewusst, der Overlap-Mythos, die Kontextklippe, die Retrieval still zerstört, und die Techniken Contextual Retrieval und Late Chunking, die die Frontier neu geformt haben.
2026-03-20LLM 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 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.
2026-02-28
Die LLM Primer Serie — Ein Feldhandbuch zur generativen KI, Band für Band aufgebaut
Die LLM Primer Serie — ein siebenbändiges Feldhandbuch zur generativen KI von Sho Shimoda. Jeder Band behandelt eine eigene Ebene der Arbeit mit großen Sprachmodellen, von den Grundlagen bis zur Sicherheit. Dies ist die Landingpage: ein Überblick über die gesamte Serie plus die laufende Kapitel-für-Kapitel-Tour durch die ersten Bände.
2026-02-15