Wer heute von künstlicher Intelligenz spricht, stolpert schnell über Abkürzungen, Zahlenkolonnen und Fachbegriffe, die mehr verwirren als erklären. Ob 52B, MoE oder Open-Weight – ohne technischen Hintergrund wirken viele Begriffe wie eine Geheimsprache. Dabei ist ein grundlegendes Verständnis dieser Konzepte entscheidend, um mitreden und bewerten zu können, welche Lösungen seriös, leistungsfähig oder zukunftssicher sind. In diesem Beitrag erklären wir die sieben wichtigsten Begriffe aus der Welt der KI – einfach, verständlich und mit Bezug zur Praxis in Unternehmen, Kanzleien und Praxen.
In Gesprächen über KI fällt schnell auf, dass viele Menschen beim Vokabular aussteigen – obwohl sie die Technik nutzen sollen. Das ist problematisch, denn ohne ein Grundverständnis fällt es schwer, seriöse Anbieter von Hype zu unterscheiden. Die folgenden Begriffe begegnen Ihnen im Alltag rund um KI, Chatbots und Sprachmodelle besonders häufig.
MoE steht für „Mixture of Experts“ und beschreibt ein KI-Modell, das nicht von einer einzigen Intelligenz gesteuert wird, sondern aus vielen spezialisierten Teilmodellen („Experten“) besteht. Das Hauptmodell entscheidet dabei selbst, welcher „Experte“ für eine Aufgabe zuständig ist. Das spart Rechenleistung – bei vergleichbar hoher Qualität.
Zahlen wie „52B“ oder „7B“ geben an, wie viele Parameter ein KI-Modell enthält. „B“ steht für „Billion“ – also Milliarden (nach englischer Zählweise). 52B bedeutet also: Das Modell hat 52 Milliarden lernbare Werte, die seine „Intelligenz“ ausmachen. Mehr Parameter bedeuten in der Regel mehr Rechenaufwand – aber nicht automatisch bessere Ergebnisse.
„Open-weight“ bedeutet: Die KI-Modelldaten sind öffentlich einsehbar und können selbst betrieben werden. Unternehmen können die Modelle herunterladen, auf eigenen Servern nutzen und sogar anpassen. Das bringt Vorteile bei Datenschutz, Kontrolle und Flexibilität – ideal für Branchen mit sensiblen Daten wie Medizin oder Recht.
Gegenteil von „Open-weight“ sind proprietäre Modelle wie ChatGPT oder Gemini. Sie laufen nur über die Plattform des Anbieters. Weder das Modell selbst noch die Daten dahinter sind öffentlich. Für Nutzer heißt das: Sie bekommen nur das Ergebnis, aber nicht die Kontrolle – oder die Gewissheit, wo und wie ihre Daten verarbeitet werden.
LLM steht für „Large Language Model“ – also ein großes Sprachmodell. Diese Systeme wurden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. ChatGPT ist ein Beispiel für ein LLM. Sie beantworten Fragen, schreiben Texte und können sogar übersetzen oder programmieren – oft erstaunlich gut, aber nicht fehlerfrei.
KIs arbeiten nicht direkt mit Wörtern, sondern mit sogenannten Token. Ein Token ist ein kleiner Teil eines Wortes – oft eine Silbe oder Zeichenfolge. Statt „Anwaltskanzlei“ denkt die KI also in 3–5 Token. Warum das wichtig ist? Weil Rechenleistung und Kosten oft davon abhängen, wie viele Token verarbeitet werden müssen.
Ein „Prompt“ ist die Eingabe, mit der ein KI-Modell gefüttert wird. Je klarer und präziser der Prompt, desto besser die Antwort. Wer die Sprache der KI versteht, kann mit wenigen Worten erstaunlich genaue Ergebnisse erzielen. Prompt Engineering ist deshalb heute eine gefragte Fähigkeit.
Weil sie helfen, Entscheidungen zu treffen – etwa bei der Wahl des passenden Anbieters, beim Datenschutz oder bei der Einschätzung von KI-Funktionalität im Alltag. Ein Grundverständnis schafft Sicherheit und verhindert, dass man blind „KI kauft“.
Nein. Unsere Systeme sind so konzipiert, dass Sie sie ohne IT-Wissen nutzen können. Aber wir erklären auf Wunsch gerne, was „unter der Haube“ passiert – so wie in diesem Beitrag.
Transparente Anbieter weisen das aus. Achten Sie auf Begriffe wie „Open Source“, „On-Premise“ oder „Open Weight“. Wenn nichts dazu gesagt wird, handelt es sich meist um ein geschlossenes System mit Cloudbindung.
Begriffe wie MoE, LLM oder Open Weight klingen zunächst technisch – sind aber für den praktischen KI-Einsatz enorm relevant. Wer versteht, was dahintersteckt, kann souveräner entscheiden, welches System zum eigenen Unternehmen passt. LUX GPT hilft dabei, nicht nur die Technik zu liefern, sondern sie auch verständlich zu machen.
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