Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 9 — Das Aufmerksamkeitsbudget verwalten
Neunter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Context Rot, die Lost-in-the-Middle-Klippe, Tool-Loadout-Rot und die drei architektonischen Antworten — MCP, RAG, Fine-Tuning — auf die Frage, wo das fehlende Wissen eines Modells tatsächlich hingehört.
2026-04-07Kapitel 4 — Die Transformer-Architektur: Im Motor moderner KI
Kapitel 4 der LLM Primer I Serie. Eine Tour durch den Transformer-Block — wie Self-Attention, Positional Encoding und gestapelte Schichten zusammenwirken, um die Architektur zu erzeugen, auf der jedes moderne LLM aufgebaut ist. Mit einer klaren Erklärung, warum das Skalieren von Transformern funktioniert und was es kostet.
2026-02-21Kapitel 3 — Neuronale Netze für Sprache: Von RNNs zu Self-Attention
Kapitel 3 der LLM Primer I Serie. Warum Feedforward-Netze keine Sprache verarbeiten konnten, wie RNNs an eine Mauer stießen und was Attention veränderte. Ein sauberer konzeptioneller Verlauf durch die drei neuronalen Netzformen, die modernes NLP definierten — ohne Mathe-Angst.
2026-02-20