Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 16 — Sicheres Fine-Tuning und Adaption
Ein feingetunter Checkpoint ist ein Kandidat, kein einsetzbares Modell — und der Unterschied zwischen Kandidat und einsetzbar wird durch Evaluations-Gates geschlossen, die eine CI-Pipeline erzwingt, nicht durch Benchmark-Reports, die Engineers hoffentlich lesen.
2026-05-25
Kapitel 15 — Eine sichere KI-Organisation aufbauen
Die Sicherheitsdisziplin ist nur so dauerhaft wie die Organisation, die sie trägt — Kultur, Red Teams, Vendor-Bewertung, Evaluation und Stewardship sind, was die Kontrollen der Teile I–IV in eine Praxis überführt, die Führungswechsel, Budgetkürzungen und die vierteljährlichen Modell-Updates überlebt.
2026-05-24
Kapitel 14 — Bias, Fairness und verantwortliche KI
Verantwortliche KI ist kein technisches Problem mit technischem Fix — die Fairness-Metriken sind gegenseitig inkonsistent, der Sicherheit-Nutzen-Kompromiss ist real, und die Erklärbarkeitsmethoden liefern weniger, als Regulierungen verlangen. Die Ingenieursarbeit ist, unter diesen Bedingungen sorgfältig zu wählen.
2026-05-23Kapitel 10 — Mathematik des Post-Trainings und der Ausrichtung
Kapitel 10 der LLM Primer II Serie. Wie ein brillanter, aber wilder Next-Token-Predictor zu einem hilfreichen Assistenten gezähmt wird — Supervised Fine-Tuning, Reward-Modellierung mit Bradley-Terry, RLHF an der KL-Leine und die elegante DPO-Herleitung, die die gesamte RL-Pipeline in einen einzigen überwachten Verlust zusammenfaltet.
2026-03-12Kapitel 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