Andrej Karpathy. Karpathy widmet den Themen „Achten Sie auf das verwendete Modell und die Preisstufen“ sowie „Reasoning-Modelle und wann Sie sie einsetzen“ eigene Kapitel. Im weiteren Verlauf wechselt er fortlaufend zwischen ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity. Damit kommt das Video einer Live-Anwendung des Artikel-Leitfadens besonders nahe – durch jemanden mit klaren Ansichten darüber, wann sich welche Stufe lohnt.
Die Gewohnheiten bei der Modellauswahl sind wertvoll; konkrete Modellnamen, Preise, Kontextgrenzen und Ranglisten sind dagegen nicht stabil. Wiederholen Sie den Vergleich mit Ihren eigenen Aufgaben, bevor Sie eine Empfehlung für Ihr Team standardisieren.
Sie verteilen Aufgaben auf schnelle, kostengünstige, tief schlussfolgernde und quellengebundene Tools, statt für alles dasselbe Modell zu verwenden.
Sie sind mit mindestens einem gängigen Chatbot vertraut und können Ausgaben mehrerer Modelle für dieselbe Aufgabe vergleichen.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
42 MinutenSie sehen, wie Beispiele das Modellverhalten verändern, und lernen, wann Few-Shot-Prompting den zusätzlichen Einrichtungsaufwand rechtfertigt.
36 MinutenSie konfigurieren die Personalisierung bewusst, statt Erinnerungen, Anweisungen und Projektkontext miteinander verschwimmen zu lassen.
13 MinutenSie gestalten einen Meeting-Workflow, der Transkripte, Zusammenfassungen und Maßnahmen erfasst und die menschliche Prüfung beibehält.
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Coursera · DeepLearning.AIAndrew Ng
Ein praxisnaher Einblick in große Sprachmodelle: Sie lernen, Prompts bewusst zu formulieren und zu erkennen, wo generative KI wirklich nützlich ist und wo sie zur Falle wird. Ruhige Lehre ohne Hype – die ideale Brücke von „Ich habe ChatGPT einmal ausprobiert“ zu „Ich nutze es jeden Tag souverän“.
Coursera · Google CloudGoogle Cloud
Google's own answer to 'what is generative AI, actually' — the non-technical counterpart to Elements of AI, aimed explicitly at sales, HR, marketing, and operations roles rather than engineers. Forty-five minutes to a real mental model of how generative AI differs from classic machine learning, with no code and no jargon.
DeepLearning.AI · LlamaIndexJerry Liu
Naives RAG (Vektorsuche → in den Prompt einfügen) ist die Variante, die zuerst produktiv eingesetzt wird und am schnellsten enttäuscht. Dieser Kurzkurs zeigt die Weiterentwicklung: einen Agenten, der das Retrieval plant, Tools auswählt, Quellen vergleicht und Fragen über mehrere Dokumente hinweg beantwortet. Zwei Stunden, deren Inhalt sich unmittelbar in einem realen Produkt anwenden lässt.
