Grundlagen · Stand 10/2026

Wahrscheinlichkeitsmaschine: Wie Sprachmodelle Text erzeugen

„Wahrscheinlichkeitsmaschine“ ist eine bildhafte Bezeichnung für die Arbeitsweise eines Sprachmodells: Es berechnet für jedes nächste Token Wahrscheinlichkeiten und wählt daraus. Nachschlagen und Prüfen gehören nicht zu diesem Mechanismus. Das leisten nur Zusatzwerkzeuge wie Suche oder Rechner, und auch nur, wenn sie tatsächlich eingesetzt wurden.

Ausführlich erklärt

Der Satzanfang „Die Mindestdicke der Wärmedämmung beträgt …“ wird mit einer Zahl fortgesetzt, die in ähnlichen Texten häufig an dieser Stelle stand. Ob sie für Ihr Bauteil, Ihr Baujahr und Ihre Normfassung gilt, spielt für die Berechnung keine Rolle.

Eine flüssige, fachlich klingende Antwort ist deshalb kein Beleg für eine richtige. Die Maschine ist auf Plausibilität optimiert, nicht auf Wahrheit. Meistens fällt beides zusammen, weil häufige Aussagen oft richtige Aussagen sind.

In Nischen fällt es auseinander. Zu einer Sonderkonstruktion im Holzbau, einer alten Fassung der DIN 1988 oder einer selten zitierten VDE-Bestimmung gibt es wenig Trainingstext. Die wahrscheinlichste Fortsetzung stammt dann oft aus einem benachbarten, häufigeren Fall.

Das Bild verkürzt: Moderne Modelle werden zusätzlich darauf trainiert, Anweisungen zu folgen und Unsicherheit zu äußern. Am Grundmechanismus ändert das nichts.

Praxisregel

Lesen Sie KI-Texte als Kandidaten. Ob ein Kandidat zutrifft, prüfen Sie.

Verwandte Begriffe

  • Token – Ein Token ist die Texteinheit, mit der ein Sprachmodell rechnet: ein Wort, ein Wortteil, eine Zahl oder ein Satzzeichen.
  • Halluzination – Eine Halluzination ist eine KI-Aussage, die überzeugend klingt, aber weder durch Ihre Unterlagen noch durch die Wirklichkeit gedeckt ist.
  • Probabilistisch vs. deterministisch – Ein deterministisches System liefert bei gleicher Eingabe immer dasselbe, nachvollziehbare Ergebnis, etwa eine Excel-Formel.

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