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 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.
2026-05-23
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 9 — Modellintegrität und Lieferkettenrisiken
Ein aus einem öffentlichen Hub geladenes Modell ist eine Binärdatei von einem Dritten mit begrenzten Integritätsgarantien; sie bis zum Beweis des Gegenteils als vertrauenswürdig zu behandeln ist der Weg, wie Organisationen sich Hintertüren, Code-Ausführung beim Laden und unerklärliche Verhaltensweisen einhandeln.
2026-05-18
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 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.
2026-05-09Kapitel 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 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 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 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
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