Duesseldorp – KI und Blockchain aus Düsseldorf verständlich erklärt

Fine-tuning erklärt: Deine eigene KI trainieren

Große Sprachmodelle sind beeindruckend. Sie können viel, aber sie denken nicht wie du. Was passiert also, wenn du eine KI hast, die deinen Stil, deinen Ton und deine Art zu antworten wirklich verinnerlicht? Genau hier setzt Fine-tuning an. Wir gehen das ohne Fachchinesisch durch und mit Fakten, die sauber belegt sind. Fine-tuning heißt schlicht: Ein vortrainiertes Modell bekommt neue Beispiele aus deiner Welt und lernt genau daraus. Transfer Learning ist der übergeordnete Ansatz, bei dem ein Modell vorhandenes Wissen nutzt statt komplett neu trainiert wird. Was bedeutet Fine-tuning wirklich? Du nimmst ein bestehendes Sprachmodell und gibst ihm Beispiele, die deinen… Weiterlesen
Retrieval-Augmented Generation: Wie KI mit echtem Wissen antwortet

Ich erinnere mich noch gut an die ersten Male, als ich mit großen Sprachmodellen gearbeitet habe. Sie klangen klug, charmant und selbstsicher… bis sie anfingen, Dinge zu erfinden. Zahlen, Zitate, Fakten – alles mit einer Überzeugung, als hätten sie gerade die absolute Wahrheit entdeckt. Genau da wurde mir klar: Sprachmodelle sind beeindruckend, aber sie wissen nichts. Und genau hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Kontext: Das Wissensproblem der KI Künstliche Intelligenz kann nur mit dem arbeiten, was sie gelernt hat. Und das Training endet an einem festen Punkt – alles danach ist für sie eine Blackbox. Neue Gesetze, Forschungsergebnisse… Weiterlesen
DocReader 3000 – unser KI-Projekt an der Frankfurt School

Künstliche Intelligenz verändert vieles, aber nicht immer so, wie man es erwartet. Im Rahmen des Programms AI for Finance an der Frankfurt School of Finance & Management haben wir im Team das KI-Projekt DocReader 3000 entwickelt. Es zeigt, was passiert, wenn man Technologie nicht nur nutzt, sondern wirklich versteht. Der Kurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die die Schnittstelle von Finanzwelt und KI praktisch erleben wollen. Dort entstand unser Prototyp – ein System mit einem Augenzwinkern im Namen, aber einem klaren Anspruch: zu zeigen, wie Künstliche Intelligenz Vertrauen schaffen kann, gerade dort, wo Daten kritisch geprüft werden. Unsere Vision… Weiterlesen
Wie Sprachmodelle wirklich funktionieren und warum sie nicht denken wie wir

Künstliche Intelligenz ist im Alltag angekommen. Sie schreibt Texte, beantwortet Fragen und führt Gespräche. Das Herzstück dahinter sind Large Language Models (LLMs). Wie funktionieren Sprachmodelle wirklich, was passiert im Hintergrund und verstehen diese Systeme Sprache? Ich nehme dich Schritt für Schritt mit, zeige ihre Stärken, erkläre ihre Grenzen und mache die Technik greifbar. Was ein Sprachmodell ist Ein Sprachmodell ist kein denkendes Wesen. Es ist ein Rechenmodell, das versucht, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Wenn du zum Beispiel schreibst: „Der Himmel ist…“ …dann berechnet das Modell, welche Wörter wahrscheinlich folgen. Vielleicht „blau“, „klar“ oder „bewölkt“. Es arbeitet mit… Weiterlesen
Die Kunst des perfekten Prompts – So funktioniert die PROPER-Systematik

Es gibt Momente, in denen ich staune, wie sehr sich alles verändert hat. Früher brauchte man Programmierkenntnisse oder Designsoftware, um Ideen umzusetzen – heute reicht ein klug formulierter Satz. Ein Prompt. Doch wie schreibt man den perfekten Prompt? Genau hier kommt die PROPER-Systematik ins Spiel – mein persönlicher Kompass für klare, kreative und reproduzierbare Ergebnisse mit KI. Warum ein guter Prompt entscheidend ist Ein KI-Tool ist wie ein genialer, aber etwas vergesslicher Assistent. Sagst du nur: „Schreib mir was über Streetart“, bekommst du irgendetwas zwischen Wikipedia-Eintrag und Schüleraufsatz. Sagst du dagegen genau, was, wie, für wen und warum – dann… Weiterlesen
Wer steuert eigentlich die Künstliche Intelligenz? Trainingsdaten, Zentralisierung & Systemprompt – eine kritische Betrachtung

Künstliche Intelligenz begeistert. Sie revolutioniert Forschung, Alltag, Wirtschaft, Medizin und Kreativität. Aber so faszinierend die Möglichkeiten sind: Es gibt auch Schattenseiten, die wir nicht übersehen dürfen. Denn nicht nur die Chancen von KI sind enorm, auch die Risiken und gesellschaftlichen Auswirkungen sind es. In diesem Artikel beleuchte ich drei zentrale, oft unterschätzte Faktoren: Trainingsdaten, Zentralisierung und Systemprompt. Sie bestimmen, was KI weiß, wie sie denkt und wie sehr sie unsere Welt prägt. Höchste Zeit für einen klaren Blick hinter die Kulissen. Trainingsdaten – das unsichtbare Weltbild der KI Jede KI ist nur so klug, vielfältig und offen wie die Daten,… Weiterlesen