Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 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.
2026-03-12Kapitel 2 — Wahrscheinlichkeit, Tokens und Text: Das Spiel der nächsten-Wort-Vorhersage
Kapitel 2 der LLM Primer I Serie. Wie LLMs Text in Tokens umwandeln, warum Sprachmodellierung fundamental ein Wahrscheinlichkeitsproblem ist und wie der alte n-gramm-Ansatz neuronalen Modellen wich, die generalisieren können. Mit Erklärungen in einfacher Sprache zu Perplexity und dazu, warum Token-Grenzen wichtig sind.
2026-02-19