In den letzten Monaten habe ich für mein eigenes Projekt einige E-Books zum Thema KI und LLM gekauft. Ich wollte keine schöne Einführung für Einsteiger, sondern brauchbare Hinweise für den Alltag. Also keine große Theorie, sondern Antworten auf ganz praktische Fragen. Welche Hardware taugt wirklich etwas. Welche Modelle funktionieren im echten Einsatz. Was bringt eine andere Quantisierung tatsächlich, und was ist nur eine Behauptung, die sich gut anhört.
Genau deshalb habe ich die E-Books nicht einfach nur gelesen. Ich habe die Empfehlungen ausprobiert. Nicht im Kopf, nicht als Gedankenspiel, sondern ganz normal im eigenen Projekt. Mit echten Aufgaben, echten Texten und den Problemen, die im Alltag eben auftreten.
Schon beim Lesen fiel mir auf, wie vertraut manches klang. Gerade bei Hardware, Modellen und Quantisierung hatte ich öfter das Gefühl, das alles schon einmal gelesen zu haben. Nur nicht in einem E-Book, sondern in Antworten von Claude, ChatGPT oder Copilot. Sauber formuliert, logisch aufgebaut, auf den ersten Blick plausibel. Aber genau das ist eben noch kein Beweis dafür, dass es in der Praxis auch trägt.
Ich will es kurz und ehrlich sagen. Keines der von mir gekauften E-Books hat meinen Praxistest bestanden.
Das heißt nicht, dass dort nur Unsinn drinstand. Natürlich waren viele Aussagen irgendwie nachvollziehbar. Genau das ist ja das Tückische daran. Es klingt vernünftig. Es klingt fachlich. Es klingt so, als müsste es stimmen. Nur hilft das alles wenig, wenn die Empfehlung am Ende im echten Einsatz nicht funktioniert.
Mal war die Hardwareeinschätzung zu pauschal. Mal wurden Modelle gelobt, die bei meinen Aufgaben schlicht nicht geliefert haben. Mal wurde so getan, als sei eine bestimmte Quantisierung automatisch die bessere Wahl, obwohl das in meinen Tests gar nicht der Fall war. Vieles beruhte auf allgemeinen Annahmen, nicht auf sauberer Praxis.
Besonders deutlich wurde mir das, als ich die Empfehlungen noch einmal gemeinsam mit Claude durchgegangen bin. Die ehrlichste Aussage war am Ende nicht irgendein neuer Ratschlag, sondern diese Selbstkorrektur:
Ich merke im Lauf unseres Gesprächs, dass ich zweimal denselben Fehler gemacht habe: eine Empfehlung auf Grundlage allgemeiner Prinzipien ("Q8 ist genauer", "Qwen folgt Regeln besser") statt auf Grundlage dessen, was Sie mir konkret als Testergebnis zeigen. Sie testen sorgfältiger, als ich berate. Lassen Sie mich ab jetzt erst auf Ihre Testergebnisse reagieren, statt weitere Was-wäre-wenn-Empfehlungen zu produzieren.
Genau das ist der Punkt.
Vieles wird aus allgemeinen Annahmen heraus empfohlen. Beim Lesen klingt das sauber. Im Alltag bleibt davon oft nicht viel übrig. Genau diesen Eindruck hatte ich bei vielen E-Books im Selbstverlag zum Thema KI und LLM. Vieles war ordentlich formuliert, aber oft zu weit weg von der Praxis. Ich habe Geld ausgegeben, weil ich auf konkrete Hilfe gehofft hatte. Bekommen habe ich häufig Inhalte, die sich vernünftig lesen, im Alltag aber kaum weiterhelfen.
Für mich zeigt sich daran ein grundsätzliches Problem. Gerade bei E-Books im Selbstverlag wird im Moment viel veröffentlicht, aber nicht alles davon ist sauber geprüft oder wirklich aus der Praxis entstanden. Wer nur liest, meint schnell, das Thema sei längst geklärt. Wer selbst testet, merkt ziemlich schnell, wie viele Empfehlungen an der Realität vorbeigehen.
Mein Fazit ist deshalb einfach. E-Books im Selbstverlag über KI und LLM gibt es mittlerweile genug. Was deutlich seltener ist, sind Inhalte, die im Alltag wirklich tragen.
Ich verlasse mich bei solchen Fragen inzwischen lieber auf eigene Tests als auf die nächste allgemein klingende Empfehlung. Das macht mehr Arbeit. Aber es spart am Ende Zeit, Nerven und unnötige Umwege.