Fachartikel

05.12.2025 Kategorien: Neuroscience• Language Models

Attention und Gedächtnis: Geteilte Mechanismen der Informationsverarbeitung

Der Primacy/Recency-Effekt beim Menschen und der Lost-in-the-Middle-Effekt bei LLMs könnten auf denselben attention-basierten Mechanismus zurückgehen. Information Compression ist kein Nebeneffekt, sondern fundamentales Prinzip effizienter Intelligenz.

Teil 2 der Serie Gehirn Und Sprachmodelle

Fachartikel

28.11.2025 Kategorie: Machine Learning

Feature Engineering und Datenvorverarbeitung

Systematische Aufbereitung und Transformation von Rohdaten zu aussagekräftigen Features als Fundament erfolgreicher maschineller Lernmodelle.

Übersicht

21.11.2025 Kategorien: Neuroscience• Language Models

Gehirn und Sprachmodell: Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Verblüffende Parallelen zwischen biologischen und künstlichen neuronalen Netzen legen nahe, dass bestimmte Limitierungen fundamentale Eigenschaften ressourcenbeschränkter Informationsverarbeitung sein könnten - unabhängig vom Substrat.

Teil 1 der Serie Gehirn Und Sprachmodelle

Fachartikel

14.11.2025 Kategorien: Language Models• Machine Learning

Herausforderungen und Grenzen von Sprachmodellen

Moderne Sprachmodelle weisen trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten fundamentale Limitierungen auf. Diese reichen von technischen Beschränkungen wie Kontext-Fenstern bis hin zu prinzipiellen Problemen wie Halluzinationen und fehlender Weltmodellierung.

Teil 4 der Serie Large Language Models Grundlagen

Fachartikel

24.10.2025 Kategorie: Machine Learning

Evaluierung und Optimierung von ML-Modellen

Systematische Bewertung und Optimierung maschineller Lernverfahren durch geeignete Metriken, Validierungsstrategien und Hyperparameter-Tuning für zuverlässige Produktivsysteme.

Fachartikel

17.10.2025 Kategorie: Machine Learning

Reinforcement Learning - Lernen durch Interaktion

Systematische Einführung in verstärkendes Lernen von Markov-Entscheidungsprozessen über klassische Algorithmen bis zu modernen Deep Reinforcement Learning-Ansätzen.

Teil 7 der Serie Machine Learning Grundlagen

Fachartikel

10.10.2025 Kategorie: Machine Learning

Unsupervised Learning - Strukturen ohne Labels

Systematische Exploration unüberwachter Lernverfahren von klassischen Clustering-Algorithmen über moderne Anomalieerkennung bis zu generativen Modellen und Self-Supervised Learning.

Teil 6 der Serie Machine Learning Grundlagen

Kommentar

03.10.2025 Kategorien: Kommentare• Language Models

Das LLM Industry Playbook - Warum Modelle schlechter werden (müssen)

Eine wirtschaftswissenschaftliche Analyse des wiederkehrenden Phänomens der wahrgenommenen Modell-Degradation bei großen Sprachmodellen und den psychologischen sowie ökonomischen Faktoren dahinter.