Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
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 6 — Risiken retrieval-augmentierter Generierung
Ein Retrieval-Index erbt das Vertrauensprofil jeder Quelle, die er aufnimmt, und die niedrigst-vertraute Quelle dominiert — deshalb lebt die Sicherheit von RAG-Systemen an den Aufnahme- und Retrieval-Grenzen, nicht am Modellaufruf.
2026-05-15
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 6 — Pruning und Knowledge Distillation
2:4-Sparsity auf Hopper und Blackwell, Knowledge Distillation über die Verteilung des Lehrers und die Reihenfolge, in der Distill, Prune und Quantisierung sich zu einer 20-fachen Bandbreitenreduktion aufschichten.
2026-04-28
Kapitel 5 — Quantisierung entmystifiziert
Warum große Modelle 4-Bit-Quantisierung überleben und kleine nicht, was AWQ, GPTQ, SmoothQuant und GGUF tatsächlich tun und die Sicherheitsleiter FP8 → INT4 mit Kalibrierungsdisziplin.
2026-04-27
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.
2026-04-22Kapitel 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 11 — Evaluation, Kalibrierung und Inferenz
Kapitel 11 der LLM Primer II Serie. Wie misst man eine Maschine, die alles sagen kann? Perplexity als günstiger intrinsischer Maßstab, Kalibrierung als die Frage, die oft wichtiger ist als Genauigkeit, Fehlerbalken als Gegenmittel zum Benchmark-Theater und Retrieval-Geometrie als das Produktionswerkzeug gegen Halluzinationen.
2026-03-13Kapitel 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.
2026-03-12
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