Blog zum Thema
Data Science

Fachartikel

19.12.2025 Kategorien: Neuroscience• Language Models Aktualisiert: 14.02.2026

Warum Gehirne keine Sprachmodelle sind

Empirische Evidenz für den Embodiment-Gap, evolutionäre Priors und methodische Artefakte zeigen, dass viele Parallelen oberflächlich bleiben. Die Unterschiede reflektieren fundamentale Designentscheidungen der Evolution vs. Engineering.

Teil 4 der Serie Gehirn Und Sprachmodelle

Fachartikel

12.12.2025 Kategorien: Neuroscience• Language Models

Hierarchie und Emergenz in Gehirn und KI

Von paralleler Letter Recognition zu semantischer Emergenz in Transformer-Layers - beide Systeme bauen hierarchische Repräsentationen auf. Goldstein et al. (2022) identifizierten drei geteilte Prinzipien für predictive processing in Gehirn und LLMs.

Teil 3 der Serie Gehirn Und Sprachmodelle

Fachartikel

05.12.2025 Kategorien: Neuroscience• Language Models

Attention und Gedächtnis: Gehirn vs KI

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 im Vergleich

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 Aktualisiert: 06.04.2026

Herausforderungen und Grenzen von LLMs

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.

Teil 8 der Serie Machine Learning Grundlagen

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