Die Nutzung von ChatGPT bringt viele Fachbegriffe mit sich, die nicht jedem sofort geläufig sind und den Einstieg erschweren. Wer versteht, was hinter diesen Begriffen steckt, kann das Potenzial der Technologie besser einschätzen und zielgerichteter einsetzen. Dieses Glossar erklärt die wichtigsten Begriffe, geordnet nach Themenbereichen – und innerhalb dieser alphabetisch. Jedes Stichwort wird mit einem praktischen Beispiel ergänzt.
Inhaltsverzeichnis
Technische Grundlagen
API
Die Application Programming Interface ist eine Schnittstelle, über die ChatGPT in andere Programme integriert werden kann.
Beispiel: Ein Online-Shop bindet ChatGPT über die API ein, um automatisch Produktbeschreibungen zu erstellen.
Bias
Systematische Verzerrungen, die in Trainingsdaten enthalten sein können.
Beispiel: Wenn ein Modell überwiegend englische Texte liest, kann es englische Begriffe bevorzugen und andere Sprachen schlechter behandeln.
Embeddings
Mathematische Darstellungen von Texten, die deren Bedeutung im Vektorraum abbilden.
Beispiel: Eine Wissensdatenbank wird so durchsucht, dass ähnliche Inhalte auch bei anderen Formulierungen gefunden werden.
Generative KI
Eine Form künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte erzeugt.
Beispiel: Aus einer kurzen Vorgabe entsteht eine fertige Pressemitteilung.
GPT
Abkürzung für Generative Pre-trained Transformer – die Architektur, die ChatGPT zugrunde liegt.
Halluzination
Antworten, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind.
Beispiel: Es wird ein Zitat erfunden, das es nie gegeben hat.
KI (Künstliche Intelligenz)
Oberbegriff für Systeme, die menschenähnliche Fähigkeiten in Sprache, Wahrnehmung oder Problemlösung nachahmen.
Kontextfenster
Maximale Menge an Tokens, die ein Modell gleichzeitig berücksichtigt.
Beispiel: Ein Modell mit 128.000 Tokens behält ganze Kapitel im Blick.
Token
Kleinste Texteinheit, die das Modell verarbeitet.
Beispiel: „ChatGPT“ kann aus zwei Tokens bestehen: „Chat“ und „GPT“.
Tokens Limit
Maximale Anzahl an Tokens, die in einer Unterhaltung verarbeitet werden.
Beispiel: Bei sehr langen Gesprächen werden ältere Teile bei Überschreitung der Grenze verdrängt.
Training
Prozess, in dem ein Modell Sprachmuster durch große Datenmengen erlernt.
Vektordatenbank
Datenbank, die Embeddings speichert und nach Ähnlichkeit statt exakten Wörtern sucht.
Beispiel: Ein Unternehmen findet mit Vektorsuche interne Dokus wieder, obwohl andere Begriffe verwendet wurden.
Funktionen & Modi
Code Interpreter / Advanced Data Analysis (ADA)
Werkzeug in ChatGPT für Datenanalysen, Diagramme und Dateibearbeitung.
Beispiel: Eine Tabelle mit Verkaufszahlen wird hochgeladen; das Diagramm entsteht automatisch.
Custom Instructions
Dauerhafte Anpassungen für Stil, Ton und Kontext.
Beispiel: Kurze, sachliche Antworten werden als Standard festgelegt.
Cutoff-Datum
Datum, bis zu dem ein Modell mit Daten trainiert wurde.
Beispiel: Ein Wissens-Cutoff 2023 umfasst keine Ereignisse aus 2024 ohne Browsing.
Datei-Uploads & Wissenssammlungen
Eigene Dateien oder Knowledge-Bases können zur Beantwortung herangezogen werden.
Beispiel: Ein PDF-Leitfaden wird hochgeladen und in Antworten zitiert.
Function Calling
Strukturierte Übergabe von Modell-Ausgaben an Funktionen („Tools/Aktionen“).
Beispiel: Aus „Suche Flüge nach Rom morgen“ wird ein strukturierter Funktionsaufruf an ein Reise-Tool.
JSON-Modus / Strukturierte Ausgaben
Ausgabe im festen JSON-Format zur zuverlässigen Weiterverarbeitung.
Beispiel: Ein Blog-Briefing wird als valides JSON geliefert und direkt ins CMS importiert.
Memory
Funktion, mit der sich ChatGPT Informationen über mehrere Sitzungen merkt.
Beispiel: Ein laufendes Projekt wird gespeichert und beim nächsten Mal automatisch aufgegriffen.
Moderation Layer
Schutzschicht, die unangemessene oder gefährliche Inhalte blockiert.
Multimodalität
Verarbeitung verschiedener Datenformen (Text, Bild, Audio, Video).
Beispiel: Ein Foto wird beschrieben und der Inhalt im Text ausgewertet.
Plugins & Erweiterungen / Werkzeuge (Tools/Aktionen)
Zusatzfähigkeiten wie Websuche, Datenbanken oder Produktivitätstools.
Beispiel: Ein Reise-Plugin ermöglicht das Buchen von Hotels direkt im Chat.
Prompt
Die Eingabe an ChatGPT; präzise Prompts führen zu besseren Antworten.
Beispiel: Statt „Erzähle etwas über Hunde“: „Erstelle eine Übersicht der zehn beliebtesten Hunderassen mit je 2 Eigenschaften.“
Prompt Engineering
Gezielte Gestaltung von Prompts (Rollen, Beispiele, Schritte).
Beispiel: „Antworte als erfahrener Marketingberater“ steuert Stil und Tiefe.
RAG – Retrieval-Augmented Generation
Kombination aus Modellausgabe und Abruf externer Quellen (z. B. Vektordatenbank).
Beispiel: Ein Support-Bot beantwortet Fragen anhand der neuesten Handbücher.
Safe Completion
Mechanismen, die riskante Inhalte verhindern.
Session / Gesprächsverlauf (Thread)
Eine zusammenhängende Unterhaltung; der Verlauf bildet Kontext.
Beispiel: Spätere Nachfragen beziehen sich auf zuvor hochgeladene Dateien.
Study Mode
Modus für didaktische, schrittweise Erklärungen.
Beispiel: Bei Algebra werden Rechenschritte nacheinander erläutert.
System Prompt
Unsichtbarer Steuerbefehl, der Rolle und Grenzen festlegt.
Temperatur
Steuert Kreativität vs. Vorhersagbarkeit.
Beispiel: Niedrige Temperatur liefert nüchterne Antworten, hohe bringt mehr Variation.
Top-p (Nucleus Sampling)
Beschränkt die Wortauswahl auf die wahrscheinlichsten Kandidaten bis zur kumulierten Wahrscheinlichkeit p.
Beispiel: Mit Top-p = 0,9 werden sehr seltene Wörter seltener gewählt.
Web-Browsing
Zugriff auf aktuelle Internetinformationen.
Sprach-Ein/Ausgabe (STT/TTS)
Speech-to-Text (STT) wandelt Sprache in Text; Text-to-Speech (TTS) erzeugt Sprache aus Text.
Beispiel: Eine Notiz wird gesprochen und als Text zusammengefasst; die Antwort wird als Audio ausgegeben.
Zero-shot / One-shot / Few-shot
Anzahl der Beispiele im Prompt: keine, ein oder wenige.
Beispiel: Ein Formatbeispiel („Few-shot“) erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Ausgabe exakt diesem Muster folgt.
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Modelle & Versionen
Codex
Spezialisiertes Sprachmodell für Programmierung.
Beispiel: Aus „Schreibe eine Python-Funktion für Primzahlen“ entsteht lauffähiger Code.
DALL·E
Bildmodell zur Bildgenerierung und -bearbeitung aus Text.
Beispiel: Aus „Ein Poster im Art-Deco-Stil mit Sonnenaufgang“ wird ein passendes Motiv erzeugt.
Fine-Tuning
Gezielte Anpassung eines vortrainierten Modells mit eigenen Daten.
Beispiel: Eine Kanzlei trainiert ein Modell mit juristischen Texten, damit Gesetzeszitate schneller parat sind.
GPT-3.5
Schnelles Modell für Alltagsanwendungen.
Beispiel: Kurze Texte oder einfache Fragen werden effizient beantwortet.
GPT-4
Höhere Genauigkeit und besseres Verständnis komplexer Aufgaben.
Beispiel: Detaillierte Analysen und präzisere Fachtexte.
GPT-4 Turbo
Schnellere, günstigere Variante mit großem Kontextfenster.
Beispiel: Umfangreiche Dokumente werden am Stück verarbeitet.
GPT-4o („Omni“)
Multimodales Modell für Text, Bild, Audio und teilweise Video.
Beispiel: Ein Diagramm wird beschrieben und direkt analysiert.
GPT-5
Nächste Generation mit weiter gesteigerter Leistungsfähigkeit und Multimodalität.
Beispiel: Flüssige Kombination aus Text-, Bild- und Audioverarbeitung in anspruchsvollen Echtzeitanwendungen.
Modellversionen
Übergreifender Begriff für Entwicklungsstufen (z. B. GPT-3.5, GPT-4, GPT-5).
RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback
Training mit menschlichen Bewertungen zur Ausrichtung an Präferenzen.
Sora
Videomodell zur realistischen Videoerzeugung aus Textbeschreibungen.
Beispiel: Aus „Eine Katze spielt Klavier im Konzertsaal“ entsteht ein kurzes Video.
Whisper
Modell für Spracherkennung (STT).
Beispiel: Interviews werden automatisch transkribiert und anschließend zusammengefasst.
Sicherheit & Daten
Content-Richtlinien / Nutzungsrichtlinien
Regeln, die festlegen, welche Inhalte generiert oder abgelehnt werden.
Beispiel: Gefährliche Anleitungen werden blockiert oder sicher umgeleitet.
Datenschutz & Datenverwendung
Erläutert, wie Eingaben verarbeitet werden und ob sie zu Trainingszwecken verwendet werden.
Beispiel: In Unternehmensumgebungen werden Datenkontrollen aktiviert, damit Inhalte nicht zum Training beitragen.
Prompt-Leakage
Ungewolltes Preisgeben sensibler Informationen im Prompt oder Verlauf.
Beispiel: Zugangsdaten werden versehentlich in einer Anfrage mitgeschickt; Best Practice ist die Schwärzung oder Auslagerung.
Rate Limits
Begrenzungen für Anzahl/Tempo von Anfragen.
Beispiel: Bei sehr vielen API-Calls werden Anfragen vorübergehend gedrosselt.
Kosten pro Token
Abrechnungseinheit für Eingabe- und Ausgabe-Tokens.
Beispiel: Ein kompaktes Prompt-Design spart Token und damit Kosten.
Fazit
Das Glossar zeigt, wie vielfältig die Begriffe rund um ChatGPT und verwandte KI-Systeme sind. Von den technischen Grundlagen über nützliche Funktionen und Modi bis hin zu den unterschiedlichen Modellversionen bietet es eine Orientierungshilfe, um die Technologie besser zu verstehen.
Gerade für Einsteiger ist es hilfreich, zentrale Begriffe wie Prompt, Kontextfenster, Cutoff-Datum oder Halluzination zu kennen. Wer darüber hinaus mit Konzepten wie Function Calling, RAG oder Fine-Tuning vertraut ist, kann ChatGPT gezielter einsetzen und sein Potenzial voll ausschöpfen.
Mit dem Wissen um diese Begriffe fällt es leichter, die Möglichkeiten realistisch einzuschätzen, Chancen zu nutzen und Grenzen im Blick zu behalten. So wird aus einem komplexen System ein Werkzeug, das in Alltag, Beruf und Bildung gleichermaßen wertvolle Dienste leisten kann.
Jetzt ist der beste Zeitpunkt, die wichtigsten Begriffe in der Praxis auszuprobieren und ChatGPT aktiv im Alltag zu testen – ob beim Lernen, im Job oder bei kreativen Projekten.
