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created: 2026-06-26
updated: 2026-06-26
sources:
  - youtube/2026-06-26_karpathy-how-i-use-llms.md
tags: [tutorial, llm, karpathy, learning-resource, llm-fundamentals, multimodal, tool-integration, english]
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# Tutorial: Andrej Karpathy — "How I use LLMs"

> **📌 Lernressource** — Erste Seite in der `wiki/tutorials/` Kategorie.

## Überblick

| Feld | Wert |
|------|------|
| **Titel** | How I use LLMs |
| **Autor** | [Andrej Karpathy](https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy) |
| **URL** | https://www.youtube.com/watch?v=EWvNQjAaOHw |
| **Dauer** | 2:11:11 |
| **Sprache** | 🇬🇧 English |
| **Aufrufe** | ~2.5M |
| **Veröffentlicht** | ~Mitte 2025 |
| **Raw-Datei** | [raw/youtube/2026-06-26_karpathy-how-i-use-llms.md](../raw/youtube/2026-06-26_karpathy-how-i-use-llms.md) |

## Zielgruppe

Dieser Crashkurs richtet sich an **Lernende, die LLMs praktisch verstehen wollen** — von Anfängern, die gerade erst mit ChatGPT/Claude starten, bis zu Entwicklern, die ihre Workflow-Effizienz steigern möchten. Karpathy erklärt von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Features wie Custom GPTs und Multimodalität.

Kein Vorwissen erforderlich. Karpathy ist bekannt für seine Fähigkeit, komplexe KI-Themen zugänglich zu erklären.

## Inhalt

### 1. LLM Fundamentals
- Was sind LLMs? Wie werden sie trainiert?
- **Pre-training** (Wissenserwerb) vs. **Post-training / Fine-tuning** (Alignment, Tasks)
- **Knowledge Cutoff**: Modelle wissen nur bis zum Trainingsdatum
- **Thinking Models**: RL-basiertes "Nachdenken" für bessere Genauigkeit

### 2. Core Interactions
- Text-basierte Interaktion: Prompts & Responses
- **Context Window** als Working Memory verwalten
- Frische Chats für neue Topics = bessere Genauigkeit

### 3. Tool Integration
- **Internet Search** — aktuelle Infos über das Training-Datum hinaus
- **Python Interpreter** — Code-Ausführung, Berechnungen
- **Advanced Data Analysis** — Diagramme, Plots
- **File Uploads** — Dokumente, Bilder (z.B. Bluttest-Analyse)

### 4. Multimodal Capabilities
- **Audio**: Speech-to-Text Input, Text-to-Speech Output
- Karpathy: >50% seiner Interaktionen sind voice-based
- "Fake Audio" (TTS) vs. "True Audio" (direkte Audio-Verarbeitung)
- **Image Input**: OCR, visuelle Datenanalyse
- **Video Input**: Modelle über Kamera reale Objekte abfragen

### 5. Personalization & Efficiency
- **Custom Instructions**: Verhalten & Ton anpassen
- **Custom GPTs**: Spezialisierte Mini-LLMs (Sprachen lernen, Coding)
- **LLM Memory**: Conversationen über Chats hinweg merken

## Warum als Lernressource?

**Karpathy ist einer der kompetentesten KI-Educators.** Seine Videos kombinieren:
- ✅ Tiefe technische Understanding (ex-Tesla AI Director, OpenAI founding member)
- ✅ Klarheit — komplexe Themen zugänglich erklärt
- ✅ Praxisbezug — echte Workflows, keine Theorie-only-Vorträge
- ✅ Aktualität — deckt 2025er Features ab (thinking models, true audio, custom GPTs)

## Lernpfad

```
"How I use LLMs" (dieses Video, 2h11m)
       ↓
"Deep Dive into LLMs like ChatGPT" (Karpathy, 3h31m, 7.7M views)
  → https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
       ↓
Praxis: Eigenes LLM-Wiki aufbauen (siehe llm-knowledge-base.md)
```

## Cross-References

- [[../concepts/llm/llm-knowledge-base.md]] — Karpathy's Wiki-Pattern, die Grundlage dieses Repos
- [[../concepts/llm/llm-model-catalog.md]] — Katalog aller im Wiki erwähnten LLMs
- [[../concepts/llm/llm-sycophancy-confabulation.md]] — LLM-Verhaltensfallen in der Praxis
- [[../concepts/llm/llm-behavior-persistence.md]] — Persistente Verhaltensmuster
- [[../concepts/llm/flat-curve-society.md]] — Yegge's "Discernment Horizon" (warum LLM-Literacy wichtig wird)
- [[../architecture/model-routing.md]] — Wie wir LLMs in OpenClaw routen

## Externe Links

- **Video:** https://www.youtube.com/watch?v=EWvNQjAaOHw
- **Karpathy's YouTube Channel:** https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy
- **Karpathy's X/Twitter:** https://x.com/karpathy
- **Companion Video ("Deep Dive into LLMs like ChatGPT"):** https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
- **Karpathy Gist (LLM Wiki Pattern):** https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

## Quelle

- **Shared by:** k9ert in OME-Gruppe Topic 1345 ("Ich, der DAU und sein Bot LOGBUCH"), 2026-06-26
- **Kontext:** Empfohlen als Lernressource für KI/LLM-Verständnis