Was ist der Hauptunterschied zwischen generativer KI und anderen KI-Typen?	Generative KI erstellt neue Inhalte, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren.
Welche drei Entwicklungen haben moderne Large Language Models möglich gemacht?	Die Transformer-Architektur, riesige Trainings­datenmengen und massive Rechenleistung.
Aus welchen zwei Phasen besteht das Training von Large Language Models?	Pre-Training (Lernen von Mustern aus Milliarden von Beispielen) und Fine-Tuning (Lernen, Anweisungen hilfreich zu befolgen).
Nenne drei aktuelle Stärken von generativer KI.	Vielseitigkeit über verschiedene Aufgaben hinweg, natürlicher Gesprächsfluss und Verbindung zu externen Tools.
Welche vier Hauptlimitierungen hat aktuelle generative KI?	Knowledge Cutoffs, Halluzinationen, begrenzte Context Window Größe und Schwierigkeiten bei komplexem mehrstufigem Reasoning.
Was ist eine "Halluzination" bei generativer KI?	Die KI erfindet selbstbewusst Quellen oder Informationen, die plausibel klingen, aber nicht real sind.
Wann funktionieren KI-Anwendungen am besten?	Wenn menschliche Stärken (Urteilsvermögen, Kreativität, Überwachung) mit KI-Stärken (Geschwindigkeit, Skalierbarkeit) kombiniert werden.
Was solltest du tun, bevor du KI mit einer wichtigen Aufgabe in deinem Fachgebiet betraust?	Die KI mit Fragen testen, die du selbst überprüfen kannst, um ihre Stärken und Schwächen zu erkennen.
Warum ist es wichtig, ein Thema zu wählen, das du gut kennst, um KI zu testen?	Damit du Fehler sofort erkennen kannst und eine fundierte Entscheidung triffst, welche Aufgaben du der KI anvertrauen möchtest.