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title: Die Funktion von Parametern in Modellen der künstlichen Intelligenz
url: https://www.elseif.net/de/die-funktion-von-parametern-in-modellen-der-kunstlichen-intelligenz
published: 2026-11-03T16:05:21+00:00
language: de
section: Modelle
source: https://canaltech.com.br/inteligencia-artificial/o-que-sao-parametros-de-modelos-de-ia/
organizations: Gemini, ChatGPT, Claude
publisher: elseif
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# Die Funktion von Parametern in Modellen der künstlichen Intelligenz

Parameter sind numerische Daten, die bestimmen, wie künstliche Intelligenz Informationen verarbeitet, Vorhersagen trifft und Antworten generiert. Diese internen Werte werden während des Trainings angepasst, damit ein Modell Muster erkennen und die Qualität seiner Antworten verbessern kann.

In Chatbots wie Gemini, ChatGPT und Claude unterstützen Parameter die künstliche Intelligenz dabei, Wörter in Beziehung zu setzen. Sie berechnen, welche Token, also Wörter, Wortteile oder Satzzeichen, mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes erscheinen. Auf Basis dieser Vorhersagen erstellt das Modell die endgültige Antwort.

Während des Trainings führt das Modell Vorhersagen aus und vergleicht diese mit den erwarteten Ergebnissen. Die Differenz wird als Verlust bezeichnet. Optimierungsalgorithmen nutzen diese Information, um die Parameter in mehreren Schritten anzupassen und die Genauigkeit zu erhöhen. Nach Abschluss des Trainings sind die Parameter fixiert und können nur durch ein neues Training geändert werden.

Eine höhere Anzahl an Parametern kann der künstlichen Intelligenz helfen, komplexe Beziehungen zwischen Daten zu erlernen, wie etwa grammatikalische Muster, Bedeutungen und Konzepte. Eine größere Menge bedeutet jedoch nicht zwangsläufig ein besseres Modell, da die Qualität auch von den Trainingsdaten und Entwicklungsentscheidungen abhängt. Zudem kann ein zu starkes Anpassen an die Trainingsdaten zu einer Überanpassung führen, wodurch das Modell Schwierigkeiten bei neuen Situationen hat.

In neuronalen Netzen gibt es primär Gewichte und Bias. Gewichte definieren den Einfluss jeder Eingangsinformation auf das Ergebnis. Bias sind zusätzliche Werte, die das Ergebnis einer Berechnung unabhängig von den Eingangsdaten anpassen und dem Modell mehr Flexibilität verleihen.

Parameter unterscheiden sich von dem Kontextfenster, welches die Menge an Informationen beschreibt, die ein Modell für eine spezifische Aufgabe berücksichtigen kann, wie etwa Benutzerbefehle oder Dokumente. Zudem unterscheiden sie sich von Hyperparametern. Während Parameter während des Trainings gelernt werden, sind Hyperparameter Konfigurationen, die den Lernprozess steuern. Dazu gehören die Lernrate, die Größe der Datenchargen und die Anzahl der Epochen.