Einführung in LLM

Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.


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Kapitel 17 — Künftige Bedrohungen und aufkommende Abwehr

Der Blast Radius eines Agenten ist die Größe seines Werkzeugsets multipliziert mit der Zahl der Schritte, die er nehmen darf; die Eingabefläche eines multimodalen Modells ist Größenordnungen größer als bei rein textbasierten; und beide Seiten des Konflikts sind mittlerweile selbst Modelle.

2026-05-26

Kapitel 8 — KV-Cache-Management der nächsten Generation

PagedAttention als virtueller Speicher für den KV-Cache, H2O- und InfiniGen-Eviction sowie Präfix-Caching mit RadixAttention — der größte ROI-Hebel für System-Prompts, RAG und Agenten-Scaffolds.

2026-04-30

Kapitel 4 — KI-Agenten und Tool-Calling

Vierter Beitrag der LLM-Primer-V-Tour. Die Agentenschleife ist generisch; die Werkzeuge sind die Persönlichkeit — Tool-Schemata, Fehlerverträge und Speicherdisziplin sind die höchsten Hebel.

2026-04-17

Kapitel 10 — Langzeit-Gedächtnis

Zehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Kurzfristgedächtnis über Fenster und ReAct-Scratchpads, Langfristgedächtnis über episodische Vektoren und semantische Stores und die Verdichtungstechniken, die einen Agenten über Stunden und Tage produktiv halten.

2026-04-08

Kapitel 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.

2026-03-30

LLM 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.

2026-03-29

Kapitel 8 — LLMs in Anwendungen einsetzen: Chatbots, Code, Extraktion und Agenten

Kapitel 8 der LLM Primer I Serie. Die Anwendungsmuster, die wirklich in Produktion ausgeliefert werden — Chatbots, Zusammenfassung, Code-Assistenten, strukturierte Extraktion und der Aufstieg agentischer Systeme, in denen das Modell eine Tool-Use-Schleife steuert. Plus die Benchmarks, die jeder Ingenieur namentlich kennen sollte.

2026-02-25