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 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 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.
2026-05-18Kapitel 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 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.
2026-02-23Kapitel 5 — Große Modelle trainieren: Was wirklich in ein Frontier-Modell fließt
Kapitel 5 der LLM Primer I Serie. Wie Frontier-LLMs tatsächlich trainiert werden — die Datenpipeline, die Verlustfunktion, die Monate GPU-Zeit und warum "Training" heute mehr ein industrielles Engineering-Problem ist als ein Forschungsproblem. Entmystifiziert, wofür diese Hundert-Millionen-Dollar-Trainingsläufe bezahlen.
2026-02-22Eine Kapitel-für-Kapitel-Tour durch LLM Primer I — Einführung in die Serie und Index
Einführung und Index der zwölfteiligen Kapitel-für-Kapitel-Tour durch LLM Primer I: Wie generative KI funktioniert. Ein Post pro Tag, vom 18. Februar bis zum 1. März 2026. Lies sie in Reihenfolge oder wähle das Kapitel, das dich am meisten interessiert. Alle zwölf sind hier aufgelistet und verlinkt.
2026-02-17