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==Modellsteuerung und Parameter==
{| class="wikitable"
!Begriff
!Erklärung
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|'''Parameter'''
|Interne Zahlenwerte eines Modells, die während des Trainings angepasst werden. Bei großen Sprachmodellen können es Milliarden oder Billionen Parameter sein.
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|'''Hyperparameter'''
|Einstellungen, die den Trainingsprozess oder die Inferenz beeinflussen, aber nicht direkt aus den Daten gelernt werden. Beispiele sind Lernrate, Batch-Größe oder Temperatur.
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|'''Temperature'''
|Steuerwert bei generativen Modellen, der die Zufälligkeit der Ausgabe beeinflusst. Niedrige Werte führen tendenziell zu deterministischeren, hohe Werte zu variableren Antworten.
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|'''Top-p'''
|Sampling-Verfahren, bei dem nur die wahrscheinlichsten Tokens berücksichtigt werden, bis eine bestimmte kumulierte Wahrscheinlichkeit erreicht ist.
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|'''System Prompt'''
|Übergeordnete Anweisung, die Verhalten, Rolle oder Einschränkungen eines Sprachmodells festlegt. Sie ist oft für Endnutzer nicht vollständig sichtbar.
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|'''Guardrails'''
|Technische und organisatorische Schutzmechanismen, die unerwünschte, gefährliche oder regelwidrige Ausgaben begrenzen sollen.
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