Neu in der KI-Welt? Hier das Fundament — ohne Mathe, ohne Buzzwords.
Was ist ein LLM?
Ein Large Language Model (ChatGPT, Claude, Gemini …) ist ein Programm, das aus riesigen Textmengen gelernt hat, das jeweils wahrscheinlichste nächste Wort vorherzusagen. Es "weiß" nichts wie ein Lexikon — es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Deshalb: beeindruckend gut UND manchmal selbstbewusst falsch ("Halluzination").
Token
Modelle lesen keinen Text, sondern Token — Wortstücke. "Programmierung" sind z. B. 2–3 Token. Wichtig, weil:
• Kosten und Limits werden in Token gemessen
• Das Context Window (was das Modell gleichzeitig "im Kopf" hat) ist begrenzt
Prompt
Deine Eingabe. Je klarer, desto besser das Ergebnis. Grundrezept:
1. Rolle: "Du bist ein geduldiger Lehrer …"
2. Ziel: Was genau willst du haben?
3. Kontext: Was muss das Modell wissen?
4. Format: Liste? Tabelle? Max. 5 Sätze?
5. Iterieren: Erste Antwort = Rohfassung. Nachschärfen!
Die 3 wichtigsten Anfängerfehler
• Zu vage fragen ("Erzähl mir was über Python") → präzise Aufgabe stellen
• Blind vertrauen → Fakten stichprobenartig prüfen
• Nach einer schlechten Antwort aufgeben → nachfragen, präzisieren, Beispiel geben
Weiter geht's
• Lernpfad: 7 Tage durch PromptPlay
• Guide: Bessere Prompts in 5 Schritten
Fragen? Einfach hier im Thread stellen — dafür ist er da.
Was ist ein LLM?
Ein Large Language Model (ChatGPT, Claude, Gemini …) ist ein Programm, das aus riesigen Textmengen gelernt hat, das jeweils wahrscheinlichste nächste Wort vorherzusagen. Es "weiß" nichts wie ein Lexikon — es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Deshalb: beeindruckend gut UND manchmal selbstbewusst falsch ("Halluzination").
Token
Modelle lesen keinen Text, sondern Token — Wortstücke. "Programmierung" sind z. B. 2–3 Token. Wichtig, weil:
• Kosten und Limits werden in Token gemessen
• Das Context Window (was das Modell gleichzeitig "im Kopf" hat) ist begrenzt
Prompt
Deine Eingabe. Je klarer, desto besser das Ergebnis. Grundrezept:
1. Rolle: "Du bist ein geduldiger Lehrer …"
2. Ziel: Was genau willst du haben?
3. Kontext: Was muss das Modell wissen?
4. Format: Liste? Tabelle? Max. 5 Sätze?
5. Iterieren: Erste Antwort = Rohfassung. Nachschärfen!
Die 3 wichtigsten Anfängerfehler
• Zu vage fragen ("Erzähl mir was über Python") → präzise Aufgabe stellen
• Blind vertrauen → Fakten stichprobenartig prüfen
• Nach einer schlechten Antwort aufgeben → nachfragen, präzisieren, Beispiel geben
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