Moderne KI wirkt wie Magie. Ihr Aufbau folgt jedoch einer klaren technologischen Entwicklung vom Transistor bis zum Agenten. Der Vortrag führt Schicht für Schicht durch diesen KI-Stack.
Wir betrachten, warum GPUs mit hoher Parallelität und Speicherbandbreite zur Basis großer Modelle wurden und weshalb diese so leistungsfähig, aber auch ressourcenintensiv sind. Darauf aufbauend erklären wir Transformer-Modelle: Tokens, Kontextfenster und Generierung als Konsequenz der Architektur.
Abschließend schlagen wir den Bogen zu RAG, Tool-Calling und agentischen Schleifen als logische Erweiterungen von LLMs mit ihren klaren Stärken und Grenzen.
Ziel ist ein fundiertes Gesamtverständnis, das KI von der Black Box zur nachvollziehbaren Technologie macht ohne zu sehr ins Detail zu gehen, um damit bessere technische wie organisatorische Entscheidungen zu ermöglichen.