Aerona KI

KI-Wissen

Was hinter den Wörtern steckt, die in diesem Reiter vorkommen – einfach erklärt, ohne Werbung. Oben stehen die Begriffe, wie sie allgemein gelten; weiter unten, wie sie in den Werkzeugen von Aerona vorkommen. So kannst du jede Erklärung an einem Beispiel nachprüfen, das im Ordner wirklich so steht.

Eine eigene Aerona KI gibt es noch nicht. Alles in diesem Reiter ist geplant. Was heute schon da ist, steht ehrlich auf der Seite „Was es heute gibt“ – auch das, was nur simuliert ist.

Die Grundbegriffe

Künstliche Intelligenz

Ein Sammelwort für Programme, die Aufgaben lösen, für die man sonst Nachdenken bräuchte: Texte verstehen, Bilder erkennen, antworten. Das Wort sagt wenig darüber, wie ein Programm arbeitet: Ein gelerntes Sprachmodell und ein Regelwerk werden beide so genannt. Deshalb steht auf diesen Seiten meist das genauere Wort – Modell, Sprachmodell oder Regelwerk.

Modell

Der Kern einer KI. Ein Modell ist eine sehr große Sammlung von Zahlen, die beim Lernen eingestellt wurden. Es „weiß“ nichts, es rechnet. Diese Zahlen heißen Parameter; das Modell, das Lumina voreinstellt, hat zwölf Milliarden davon und braucht entsprechend viel Speicher.

Lernen (Training)

Beim Lernen bekommt das Modell sehr viele Beispiele und stellt seine Zahlen so ein, dass es ähnliche Beispiele selbst erzeugen oder erkennen kann. Das kostet einmalig sehr viel Rechenzeit, danach sind die Zahlen fest. Wer ein Modell nur benutzt, trainiert es nicht, sondern lässt es mit den fertigen Zahlen rechnen.

Lernstoff (Trainingsdaten)

Die Beispiele, aus denen gelernt wird. Was im Lernstoff steckt, steckt später im Modell – deshalb ist er so wichtig. Ein Modell, das nie Bilder gesehen hat, kann auch keine fremden Bilder nachahmen. Genau darauf baut der Grundsatz von Aerona: Lernstoff sind Code und Texte, keine Bilder, Videos oder Musik.

Wörter rund ums Sprachmodell

Eingabe (Prompt)

Der Text, den man einem Sprachmodell gibt: eine Frage, eine Bitte oder eine Anweisung. Je genauer sie ist, desto besser trifft die Antwort, was gemeint ist. Die englische Wortquelle fürs Aeronische zeigt, wie genau das sein kann: genau ein deutsches Wort je englischem, groß oder klein nach Wortart, und bei Unsicherheit eine leere Antwort.

Token

Ein Sprachmodell zerlegt Text in Stücke, die Token. Ein Token kann ein ganzes Wort sein, ein Wortteil oder ein Satzzeichen. Häufige Wörter sind oft ein einziges Token, seltene oder lange werden in mehrere Stücke zerlegt. Darum wird bei Sprachmodellen alles in Token gezählt, nicht in Wörtern.

Kontext

So viel Text kann ein Modell bei einer Antwort auf einmal beachten. Er wird in Token gemessen. Was nicht hineinpasst, sieht das Modell nicht. Je größer der Kontext, desto mehr Speicher belegt das Modell beim Rechnen – deshalb stellt man ihn nicht so groß wie möglich ein, sondern so groß wie nötig.

Temperatur

Sie regelt, wie viel Zufall bei der Wortwahl mitspielt. Niedrig heißt: vorhersehbar. Hoch heißt: abwechslungsreicher, aber auch fehleranfälliger. Lumina stellt sie je nach Frage anders ein, 0,3 zum Plaudern und 0,1 bei Code oder Rechnen. Richtig wird eine Antwort durch eine niedrige Temperatur aber nicht – mehr dazu im Selbsttest.

Anweisung vorab (Systemprompt)

Regeln, die ein Programm dem Modell vor dem Gespräch mitgibt. Wer das Programm benutzt, sieht sie meist nicht. Darin steht etwa, in welcher Sprache und wie lang geantwortet werden soll. Ein Befehl im strengen Sinn ist das nicht: Das Modell hält sich meist daran, aber nicht garantiert.

Wie ein Sprachmodell eine Antwort schreibt

Zerlegen. Die Eingabe wird in Token zerlegt. Jedes Token wird dabei zu einer Zahl, denn rechnen kann das Modell nur mit Zahlen.
Rechnen. Das Modell rechnet aus, welches Token als Nächstes wie wahrscheinlich ist. Dafür geht es den ganzen Kontext durch, also alles, was bis dahin im Text steht. Heraus kommt kein Wort, sondern eine Liste von Möglichkeiten mit ihren Wahrscheinlichkeiten.
Wählen. Eines davon wird ausgewählt. Die Temperatur bestimmt, wie oft auch ein weniger wahrscheinliches drankommt. Bei Temperatur 0 ist es immer das wahrscheinlichste.
Anhängen und wiederholen. Das gewählte Token kommt an den Text. Dann beginnt alles von vorn, bis die Antwort fertig ist. Deshalb entsteht eine Antwort Stück für Stück – und deshalb lässt sich eine laufende Antwort in Lumina auch mittendrin anhalten.

Beim Benutzen lernt ein Modell nicht dazu. Was es sich in einem Gespräch „merkt“, schickt das Programm bei jeder Frage neu mit. Ein langes Gespräch wird dadurch mit jeder Frage länger, bis es nicht mehr in den Kontext passt. Lumina schickt darum nur die sechs neuesten Nachrichten mit.

Welche Arten es gibt

Sprachmodelle

Lernen aus Texten und schreiben Texte. Weil Code auch Text ist, können viele davon Code schreiben. Sie sind die Art, die zum Grundsatz von Aerona passt, weil ihr Lernstoff Text ist. Heute nutzen Lumina und die Wortquellen fürs Aeronische solche Modelle – fremde, auf dem eigenen Rechner.

Bildmodelle

Lernen meist aus sehr vielen Bildern und erzeugen neue Bilder aus einer Beschreibung. Woher diese Bildsammlungen stammen, ist einer der großen Streitpunkte (siehe unten). Aerona geht einen anderen Weg: Ein Bild ist auch Code, und die Emojis entstehen schon heute als SVG aus Werkzeugen.

Musik- und Audiomodelle

Lernen meist aus Aufnahmen und erzeugen Klänge, Stimmen oder Lieder. Ein Ton lässt sich aber auch ausrechnen statt aufnehmen. So arbeiten der Synthesizer in Aerona Audio und die Testsignale von horizon-audio – ganz ohne Modell.

Regelwerke

Keine KI im engeren Sinn: Menschen schreiben die Regeln auf. So arbeitet zum Beispiel die Aerona-Grammatikprüfung, mit 89 Regeldateien für 88 Sprachen. Ein Regelwerk kann nur, was jemand aufgeschrieben hat – dafür lässt sich jede seiner Entscheidungen nachlesen.

Wo eine KI läuft

Auf fremden Servern

Viele KI-Dienste laufen im Rechenzentrum eines Anbieters. Was man eingibt, geht dorthin. Der eigene Rechner braucht dafür kaum Kraft, aber was mit den Eingaben geschieht, bestimmt der Anbieter. Deshalb verlangt Regel 27 im Regelwerk von Aerona: Was auf dem Rechner bleiben kann, verlässt ihn nicht.

Auf dem eigenen Rechner

Kleinere Modelle können auch zu Hause laufen, zum Beispiel über Ollama. Dafür braucht der Rechner genug Speicher und Rechenkraft. Die Eingaben bleiben dann beim Modell auf dem Rechner, und es geht auch ohne Netz. Ob das ganze Programm drumherum ebenso still bleibt, ist eine eigene Frage – der Selbsttest unten zeigt, warum.

Ein Beispiel aus der englischen Wortquelle fürs Aeronische: Ohne eigene Grenze reservierte Ollama 131.072 Token Kontext. Das Modell belegte dann 10,2 GB, die Grafikkarte hatte nur 7,5 GB. Ein Teil wurde deshalb auf dem Prozessor gerechnet. Darum steht die Grenze in diesem Werkzeug jetzt auf 4.096 Token – für Pakete von 30 Wörtern je Anfrage reicht das.

Was man wissen sollte

Erfundene Antworten

Ein Sprachmodell kann Dinge sagen, die überzeugend klingen und trotzdem falsch sind. Man nennt das „Halluzinieren“. Nachprüfen bleibt nötig. Es folgt aus dem Ablauf oben: Das Modell wählt wahrscheinliche Wörter, keine geprüften Tatsachen. Lumina gibt dem Modell vorab „Erfinde NIEMALS Dinge aus der echten Welt!“ mit – aber eine Anweisung ist keine Garantie.

Der Lernstoff zählt

Viele Bild- und Musikmodelle haben aus Werken gelernt, die andere Menschen gemacht haben. Darüber wird weltweit gestritten – ein Grund für den Grundsatz von Aerona. Auch bei Texten kommt es darauf an, woher sie stammen. Bei den fremden Modellen in Lumina bestimmt das ihr Hersteller, nicht Aerona.

Nicht dasselbe wie Verstehen

Ein Modell erkennt Muster. Ob es dabei etwas versteht, ist eine offene Frage – sicher ist, dass es keine Verantwortung übernehmen kann. Deshalb entscheidet bei Aerona am Ende ein Mensch, was bleibt: Jede Übersetzung der Wortquelle steht in einer Merkliste, wo man sie einzeln prüfen und wieder entfernen kann.

Die Begriffe in Aerona-Werkzeugen

Temperatur 0

Die englische Wortquelle fürs Aeronische fragt ihr Modell mit Temperatur 0, also mit so wenig Zufall wie möglich. Sie bekommt die Wörter in Paketen zu 30 und soll für jedes genau ein deutsches Wort liefern. Scheitert eine Anfrage, versucht sie es bis zu dreimal, mit Pause dazwischen.

Kontext nach Bedarf

Lumina gibt dem Modell zum Plaudern 2.048 Token Kontext. Für schwere Fragen oder Ergebnisse aus dem Netz sind es bis zu 8.192. Dazwischen liegt eine Stufe mit 4.096 für längere Fragen und Bitten um eine Erklärung. So belegt eine kurze Plauderfrage nicht denselben Speicher wie ein langer Code-Abschnitt.

Anweisung vorab

Lumina sagt dem Modell vor jedem Gespräch: immer auf Deutsch antworten und nichts aus der echten Welt erfinden. Dazu soll es knapp bleiben, zwei bis drei Sätze. Die Anweisung steht lesbar in der Datei ollama-api.js von Lumina.

Kurzes Gedächtnis

Lumina schickt bei jeder Frage die Anweisung und die sechs neuesten Nachrichten mit. Ältere Nachrichten sieht das Modell nicht mehr. Die Anweisung selbst bleibt immer dabei, egal wie lang das Gespräch wird. Der Knopf „Neu“ löscht das ganze Gedächtnis.

Was diese Werkzeuge heute können und wo sie fremde Modelle nutzen, steht auf der Seite Was es heute gibt. Dort steht auch, wann eine Frage an Lumina den Rechner doch verlässt. Alle Zahlen hier sind im Code der Werkzeuge nachgesehen, am 27.09.2026.

Selbsttest: Stimmt das?

Fünf Sätze, die man oft hört. Erst selbst überlegen, dann aufklappen. Jede Antwort stützt sich auf ein Beispiel aus einem Aerona-Werkzeug, das du im Ordner nachlesen kannst.

„Ein Sprachmodell lernt aus meinem Gespräch dazu.“

Beim Benutzen nicht. Was es kann, stammt aus dem Lernen davor. Den Verlauf schickt das Programm bei jeder Frage neu mit. Ob ein Anbieter Gespräche später für neues Lernen aufhebt, ist eine andere Frage – das entscheidet er, nicht das Modell.

„Mit Temperatur 0 ist die Antwort richtig.“

Nein, nur vorhersehbar. Ein Fehler kommt dann jedes Mal gleich. Die englische Wortquelle fürs Aeronische fragt mit Temperatur 0 – und im Test war trotzdem etwa jede vierte Übersetzung falsch. Deshalb wird dort gefiltert und alles festgehalten.

„Was im Gespräch weiter oben stand, sieht das Modell immer.“

Nur, solange es mitgeschickt wird. Lumina schickt die Anweisung vorab und die sechs neuesten Nachrichten. Was davor stand, erreicht das Modell nicht mehr, auch wenn es noch im Fenster steht. Das Fenster zeigt also mehr, als das Modell sieht.

„Läuft das Modell auf meinem Rechner, bleibt alles auf dem Rechner.“

Das Modell schon, das Programm drumherum nicht unbedingt. Lumina rechnet lokal, sucht aber bei Wörtern wie „Wetter“ oder „News“ im Netz. Dann verlässt der Suchbegriff den Rechner. Entscheidend ist, was das ganze Programm tut.

„Eine Grammatikprüfung ist auch eine KI.“

Im engeren Sinn nicht, wenn sie mit Regeln arbeitet. Die Aerona-Grammatikprüfung hat keine Zahlen gelernt, jede Regel hat ein Mensch aufgeschrieben. Sie meldet dafür nur, was eine Regel kennt – ein Fehler, für den noch niemand eine Regel geschrieben hat, bleibt unentdeckt. Wie gut das trägt, steht auf Sprache und Übersetzen.

Weiter

Der Grundsatz

Alles wird nur auf Code und Texten gebaut – nicht auf Daten wie Bildern, Videos oder Musik. Er gilt auch dort, wo am Ende ein Bild, ein Film oder ein Lied herauskommt.

Was es heute gibt

Lumina, Copilot und Code-Dienst – mit ehrlichem Stand. Dort steht auch, was nur simuliert ist und wo eine Frage den Rechner verlässt.