KI verstehen - nicht nur benutzen

Künstliche Intelligenz ist kein Produkt und keine einzelne Technologie, sondern ein Oberbegriff für sehr unterschiedliche Verfahren. Wer heute von KI spricht, meint meist Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude - dabei ist das nur ein kleiner, aktueller Ausschnitt eines Feldes, das seit den 1950er-Jahren existiert.

Diese Artikelserie schafft technisches Verständnis für Linux-erfahrene Nutzer, die KI-Systeme nicht nur bedienen, sondern verstehen wollen: Was passiert beim Training? Warum halluzinieren Modelle? Was bedeutet 2B oder 8B bei lokalen Modellen? Wie interpretiert ein Modell einen Prompt?

Für wen ist diese Serie?

Die Artikel richten sich an technisch interessierte Einsteiger, Administratoren, Entwickler und erfahrene Computeranwender. Mathematische oder KI-spezifische Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Die Artikel im Überblick

Künstliche Intelligenz als Oberbegriff

Künstliche Intelligenz als Oberbegriff

Warum der Begriff KI so unterschiedlich verwendet wird, welche Verfahren dazugehören und was diese Serie darunter versteht.
Wie ein Sprachmodell funktioniert

Wie ein Sprachmodell funktioniert

Neuronale Netze, Parameter, Training und Inferenz verstehen. Warum Sprachmodelle halluzinieren und warum ein Kontext-Fenster die Konversation begrenzt.
Lokale KI-Modelle: Konzepte und Anforderungen

Lokale KI-Modelle: Konzepte und Anforderungen

Lokale KI-Modelle vs Cloud-APIs. Speicherung, RAM-Anforderungen, Quantisierung, Offline-Betrieb und Tool-Landschaft verstehen.
Prompts: Warum Formulierungen die Antwort verändern

Prompts: Warum Formulierungen die Antwort verändern

Warum Sprachmodelle auf unterschiedliche Formulierungen unterschiedlich reagieren. Tokenisierung, System-Prompts, Temperatur und die Grenzen von Prompt Engineering.

Technischer Fokus und Abgrenzung

Die Serie konzentriert sich auf technisches Verständnis von KI-Systemen und lokalen Sprachmodellen - werkzeugunabhängig. Konkrete Tool-Anleitungen, etwa für Ollama, folgen separat im Bereich anwendungen/ki-tools/.

Behandelte Kernthemen:

  • Begriffsklärung: Was KI umfasst und was nicht
  • Neuronale Netze, Parameter, Training, Inferenz
  • Lokale Modelle vs. Cloud-APIs
  • Prompts und Instruktionsverarbeitung

Was diese Serie bewusst nicht behandelt: Gesellschaftliche, ethische oder philosophische Fragen zu KI werden an anderer Stelle aufgegriffen.

Verwandte Grundlagen-Serien:

  • KI-Tools: Praktische Ollama-Nutzung ([geplant])

Aufbau-Kontinuität

Jeder Artikel baut auf den Begriffen der vorherigen auf, funktioniert aber auch als eigenständige Referenz. Der erste Artikel legt den gemeinsamen Sprachraum fest, auf dem die folgenden technischen Artikel aufbauen.