Glossar

Zero-Shot-Lernen

Was ist Zero-Shot-Lernen?

Zero-Shot-Lernen bedeutet, dass ein Modell eine Aufgabe lösen kann, ohne dafür vorher konkrete Beispiele gesehen zu haben. Große Sprachmodelle erledigen etwa eine Übersetzung oder Einordnung allein anhand einer Beschreibung im Prompt. Reicht die Qualität nicht aus, hilft oft Few-Shot-Lernen: Man ergänzt einige Beispiele für die gewünschte Antwort.

So hilft KI.ordo

KI.ordo-Agenten erledigen viele Aufgaben allein anhand ihrer Anweisungen; zusätzliche Beispiele in den Anweisungen können die Ergebnisse gezielt verbessern.

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Themen

LLM
Prompting
Grundlagen

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Verwandte Begriffe

Few-Shot Learning

Few-Shot Learning bezeichnet die Fähigkeit eines Modells, eine Aufgabe anhand weniger Beispiele zu lösen. Bei Sprachmodellen geschieht das meist direkt in der Eingabe: Man zeigt zwei oder drei Muster aus Frage und gewünschter Antwort, und das Modell überträgt Format und Stil auf neue Fälle – ohne erneutes Training. Beispiel: Drei korrekt kategorisierte Kundenanfragen genügen oft, damit weitere Anfragen im selben Schema eingeordnet werden.

Prompting
Beispiele
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Transfer Learning

Beim Transfer Learning (Transferlernen) wird ein Modell, das bereits an einer großen allgemeinen Aufgabe gelernt hat, als Ausgangspunkt für eine neue, spezielle Aufgabe genutzt. Statt bei null zu beginnen, wird es etwa per Feinabstimmung mit vergleichsweise wenigen eigenen Daten angepasst. Das spart Rechenzeit und Daten – zum Beispiel, wenn ein allgemeines Bildmodell lernen soll, Produktionsfehler auf Fotos zu erkennen.

Machine Learning
Training
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Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe, mit der man einem KI-Modell sagt, was es tun soll – eine Frage, eine Aufgabe oder eine Anweisung, oft ergänzt um Kontext, Beispiele und das gewünschte Format. Die Qualität der Antwort hängt stark davon ab, wie klar und vollständig der Prompt ist. Ein Beispiel: Statt „Schreib was über unser Produkt“ besser „Schreibe drei kurze Vorteile von Produkt X für Handwerksbetriebe, sachlicher Ton“.

Prompting
Eingabe
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Vorlage

Großes Sprachmodell (LLM)

Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein neuronales Netz, das mit sehr großen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und erzeugen kann. Es arbeitet, indem es Schritt für Schritt das wahrscheinlichste nächste Token berechnet. LLMs schreiben, fassen zusammen, übersetzen, beantworten Fragen und erzeugen Code; bekannte Beispiele sind Claude, GPT, Gemini und Llama. Ohne Zugriff auf aktuelle Quellen kennen sie nur den Stand ihrer Trainingsdaten.

Sprachmodelle
Generative KI
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