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Datenmenge · Praxis · ohne Konto

Wie viel Text hat unser Betrieb?

Du rechnest zuerst aus, wie viel geschriebener Text in deinem eigenen Betrieb steckt. Danach schlägst du nach, wogegen diese Zahl steht — und prüfst bei der Gelegenheit, ob deine KI dieselbe Auskunft gibt wie die Quelle. Am Ende hast du eine Zahl und eine Rückfrage, mit der du jedem Anbieter begegnen kannst, der verspricht, eine KI auf eure Daten zu trainieren.

Das Blatt gehört zum Modul über sparsames Lernen und setzt das Quiz voraus: von dort die 100 Millionen Wörter eines Kindes, die Unterscheidung von Wörtern und Token und den Satz, dass hochwertiger Menschentext knapp wird.

ca. 50–60 Min.6 Aufgabenkein Konto, keine InstallationkostenlosVersand oder PDF
Ablesen
Prüfen
Rechnen
Einordnen
Der Gedanke hinter den sechs Aufgaben: Über Datenmengen wird geredet, als wären sie unvorstellbar groß. Sie sind vorstellbar — man muss sie nur einmal selbst ausrechnen. Wer weiß, wie viele Wörter der eigene Betrieb besitzt, kann einschätzen, was mit ihnen möglich ist und was nicht.
Kostet dich nichts

Die Seite des Wettbewerbs ist öffentlich abrufbar. Kein Konto, keine Anmeldung, keine Installation, keine Zahlungsdaten. Am 16.09.2026 geprüft: alle benötigten Unterseiten antworten ohne Anmeldung. Nur wer selbst etwas einreichen will, braucht ein Konto — Lesen nicht.

Was du brauchst

Einen Browser und eine grobe Vorstellung davon, welche schriftlichen Unterlagen in deinem Betrieb liegen. Für Aufgabe 3 bis 5 hilft ein Taschenrechner. Die Seite ist auf Englisch; die beiden Zahlen, um die es geht, stehen aber als Ziffern da.

Nachschlagen 1 · Die Begriffe, die in den Aufgaben vorkommen

Je ein Satz. Wenn du beim Ausfüllen hängst, schlägst du hier nach und liest nicht den ganzen Stoff noch einmal.

BegriffIn einem SatzFür Aufgabe
WortWas zwischen zwei Leerzeichen steht. Eine DIN-A4-Seite normalen Fließtextes hat rund 300 davon.1, 3, 4
TokenDie Recheneinheit eines Sprachmodells, meist ein Wortstück. Ein Wort sind im Schnitt rund 1,3 Token — die beiden Einheiten sind also nicht dasselbe.2
TrainingDer einmalige, monatelange Vorgang, aus dem ein Modell überhaupt erst entsteht. Kostet Millionen und wird von einer Handvoll Anbietern gemacht.5
NachschlagenDer Weg, auf dem ein fertiges Modell an eure Unterlagen kommt: Es bekommt sie zur Laufzeit vorgelegt, statt sie zu lernen. Im Kurs auch RAG genannt.5
DatenbudgetDie Obergrenze an Text, die ein Modell im Wettbewerb sehen darf. Es gibt zwei: 100 Millionen und 10 Millionen Wörter.1, 4

Nachschlagen 2 · Wo auf der Seite was steht

Die Seite ist auf Englisch. Diese Tabelle sagt dir, wonach du schaust.

OrtWas dort stehtFür Aufgabe
Unterseite GuidelinesDie Beschreibung der Wettbewerbsklassen. Gesucht sind die Absätze Strict Track und Strict-Small Track — in jedem steht eine Zahl mit dem Wort words.1
Startseite, Abschnitt OverviewEin Satz über ein bekanntes Sprachmodell namens Chinchilla, in dem die Zahl 1.4 trillion vorkommt. Achte auf das Wort direkt dahinter.2
Englische Zahlwörtermillion = Million, billion = Milliarde, trillion = Billion. Achtung: billion heißt nicht Billion.1, 2
Eigene UnterlagenKein Werkzeug nötig. Für Aufgabe 3 schätzt du Seitenzahlen — ein Blick in den Ordner oder ins Laufwerk genügt.3
⚠️ Bitte vorher lesen

Deine Schätzung wird nicht genau sein — und das ist in Ordnung. Es geht um die Größenordnung. Ob euer Bestand 40.000 oder 400.000 Wörter umfasst, ändert an der Antwort nichts: Beide Zahlen liegen weit unter dem kleinsten Budget, mit dem in der Forschung ein Modell trainiert wird. Genau das ist die Erkenntnis, und sie hält auch eine grobe Schätzung aus.

Zur Schreibweise auf der englischen Seite: Dort steht „100M words“ und „10M words“. Das M ist die englische Abkürzung für million — also 100 Millionen und 10 Millionen Wörter. Achtung: Weiter unten auf derselben Seite steht bei einem dritten Wettbewerbsteil „100M tokens“. Das ist eine andere Einheit und nicht die Zahl, die du suchst.

Wenn deine Zahl heute anders lautet als unsere, ist das kein Fehler, sondern genau der Punkt der Übung. Trag immer ein, was du gerade siehst.

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Aufgabe 1 · schätzen

Wie viel Text liegt bei euch?

Wir fangen bei euch an, nicht bei der Forschung. Du schätzt, du zählst nicht nach — es geht um die Größenordnung.

So gehst du vor
  1. Schätze für jede Gruppe die Anzahl DIN-A4-Seiten. Achte auf den angegebenen Zeitraum — er ist nicht überall gleich.
  2. Rechne mit 300 Wörtern je voller A4-Seite.
  3. Nimm nur, was als Fließtext vorliegt. Fotos, Zeichnungen und reine Zahlentabellen zählen nicht mit.
  4. Wenn du keinen eigenen Betrieb hast: Nimm einen Verein, eine Schule oder eine Einrichtung, die du kennst.
Datenschutz:Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen.
✓
Danach hast du: Eine Hausnummer für den gesamten geschriebenen Bestand deines Betriebs — in derselben Einheit, in der die Forschung rechnet.
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Aufgabe 2 · erst fragen, dann nachsehen

Wogegen trittst du an?

Jetzt hast du deine Zahl. Bevor du nachschlägst, wogegen sie steht, machen wir einen Zwischenschritt — und prüfen dabei etwas ganz anderes mit.

Schritt A · Frag zuerst deine KI
  1. Öffne Claude oder ChatGPT und gib genau das ein:
  2. Wie viele Wörter darf ein Modell im Strict-Small Track der BabyLM Challenge höchstens sehen? Und wie viele im Strict Track? Antworte nur mit den beiden Zahlen und schreib dazu, wie sicher du dir bist.
  3. Trag die Antwort unten ein — auch wenn sie dir seltsam vorkommt.
  4. Öffne die Quelle erst danach. Die Reihenfolge ist der ganze Sinn der Aufgabe.
Schritt B · Jetzt die Quelle
  1. Öffne die Seite unten. Der erste Abschnitt heißt Submission Tracks.
  2. Falls du ihn nicht siehst: Drücke Strg + F (am Mac Cmd + F), tippe Strict ein und drücke Enter — der Browser springt hin und markiert die Stelle.
  3. In den Absätzen Strict Track und Strict-Small Track steht je eine Zahl, direkt gefolgt von words.
  4. Nicht verwechseln: Weiter unten steht ein dritter Track mit derselben Zahl, aber der Einheit tokens.
Seite öffnen: babylm.github.io/guidelines.html
Datenschutz:Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen.
✓
Danach hast du: Zwei belegte Zahlen — und eine Stichprobe darauf, wie verlässlich deine KI bei einer nachprüfbaren Angabe ist.
3
Aufgabe 3 · vergleichen

Wie oft passt das hinein?

Jetzt kommen deine Zahl und die Forschungszahl zusammen. Das ist die Pointe des Blatts.

So gehst du vor
  1. Nimm deine Wortzahl aus Aufgabe 1 und das kleinere Budget aus Aufgabe 2. 10M bedeutet 10.000.000.
  2. Teile das Budget durch deine Zahl. Beispiel: 10.000.000 geteilt durch 50.000 ergibt 200.
  3. Das Ergebnis sagt, wie oft dein gesamter Textbestand in das kleinste Forschungsbudget passt.
  4. Erschrick nicht. Je nach Betriebsgröße liegt der Faktor typischerweise zwischen 10 und 1.000. Ein kleiner Betrieb landet eher bei einigen Hundert, ein größeres Büro mit viel Schriftverkehr bei einer zweistelligen Zahl. Beides sagt dasselbe.
Datenschutz:Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen.
✓
Danach hast du: Die Antwort auf die Frage, ob eure Daten für ein eigenes Modell reichen — als Zahl, nicht als Gefühl.
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Aufgabe 4 · nebenbei entdeckt

Wörter oder Token?

Du bist ohnehin auf der Seite. Auf der Startseite steht ein Satz, in dem den Fachleuten selbst eine Einheit verrutscht ist.

So kommst du hin
  1. Öffne die Startseite. Der gesuchte Satz steht weit unten im Abschnitt Overview — der Menüpunkt oben führt nicht dorthin, er lädt die Seite nur neu.
  2. Nimm deshalb gleich Strg + F (am Mac Cmd + F), tippe Chinchilla ein und drücke Enter.
  3. Dort steht die Zahl 1.4 trillion. Lies das Wort, das direkt dahinter steht, und schreib es unten ab.
  4. Im Originalpapier des Modells steht an dieser Stelle tokens. Bei rund 1,32 Token je Wort wären das etwa 1,06 Billionen Wörter — nicht 1,4 Billionen.
Seite öffnen: babylm.github.io
Datenschutz:Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen.
✓
Danach hast du: Einen Einheitenfehler mit eigenen Augen gesehen — an einer Stelle, an der man ihn nicht erwartet.
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Aufgabe 5 · üben

„Wir trainieren die KI auf Ihre Daten"

Diesen Satz wirst du hören. Mit deiner Zahl aus Aufgabe 3 kannst du ihn einordnen — und hier übst du die Rückfrage, bevor du sie brauchst.

Das weißt du aus dem Kurs
  1. Ein Modell entsteht durch Training: monatelang, aus riesigen Textmengen, für Millionenbeträge. Das macht eine Handvoll Anbieter.
  2. Euer Wissen kommt über Nachschlagen hinein: Das fertige Modell bekommt eure Unterlagen zur Laufzeit vorgelegt.
  3. Der Merksatz aus Modul 0: Wissen kommt über Nachschlagen hinein, nicht über Lehrzeit.
  4. Deine Zahl aus Aufgabe 3 ist die Begründung dafür — nicht bloß eine Behauptung.
Zum Vertiefen: Firmenwissen in die eigene KI bringen
Probe aufs Exempel · mit Claude oder ChatGPT
  1. Öffne Claude oder ChatGPT und gib ein: Du bist Vertriebsmitarbeiter eines Software-Anbieters. Du bietest mir an, „eure KI auf unsere Firmendaten zu trainieren". Bleib freundlich und in der Rolle, antworte auf Rückfragen aber so allgemein und werblich, wie Verkäufer es tun. Erst wenn ich sehr konkret nachfrage, ob ihr ein Modell neu trainiert, es nachtrainiert oder unsere Unterlagen nur zur Laufzeit nachschlagt, gibst du eine klare Antwort. Stell dich jetzt vor und mach mir dein Angebot.
  2. Stell deine Rückfrage von oben. Bekommst du keine klare Antwort, schärfe sie nach.
  3. Trag unten die Fassung ein, die funktioniert hat.
  4. Das ist ein Rollenspiel mit erfundenen Angaben. Gib keine echten Firmen-, Kunden- oder Vertragsdaten in den Chat.
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Danach hast du: Eine Rückfrage, die du im Verkaufsgespräch wörtlich stellen kannst — einmal im Rollenspiel erprobt.
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Aufgabe 6 · festlegen

Wer entscheidet darüber?

Im Quiz hast du überlegt, welche Texte es nur bei euch gibt. Hier geht es um die Frage danach — die in den meisten Betrieben noch nie gestellt wurde.

Warum das jetzt ansteht
  1. Der Bestand an hochwertigem Text von Menschen ist endlich und dürfte in den kommenden Jahren ausgeschöpft sein.
  2. Anbieter kaufen deshalb bereits Lizenzen für Textbestände ein.
  3. Nutzungsrechte an eigenen Unterlagen gibt man nur einmal weg.
  4. Die Frage gehört vorab geklärt — nicht erst, wenn jemand mit einem Vertrag vor der Tür steht.
Datenschutz:Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen.
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Danach hast du: Geklärt, wer bei euch über die eigenen Textbestände entscheidet — und einen konkreten nächsten Schritt.
Freiwillig, ausdrücklich keine Aufgabe

Wer tiefer einsteigen will: Die Begründung, warum die Veranstalter ausgerechnet diese Budgets gewählt haben, steht auf der Startseite im Abschnitt „Why“, direkt unter „Overview“.

Unter babylm.github.io/faqs.html stehen daneben die häufigen Fragen der Teilnehmer — dort geht es um Wettbewerbsregeln, nicht um die Budgetwahl.

Arbeitsblatt abschließen

Trage deinen Namen ein und sende deine Antworten, oder speichere das Blatt lokal als PDF. Beides ist gleichwertig.

Datenschutz vor dem Absenden

Bitte keine echten Personen-, Kunden-, Bestell-, Zahlungs- oder Zugangsdaten eintragen. Für diese Übung brauchst du keine davon: Geschätzte Seitenzahlen und zwei öffentlich nachlesbare Zahlen genügen. Auch in den Chat mit Claude oder ChatGPT gehören keine echten Firmenunterlagen — die Rollenspiele funktionieren mit erfundenen Angaben.

Datenschutzhinweis

Verantwortlicher: Daniel Wagmann · danielwagmann@amzmanager.de

Zweck: Auswertung des Lernfortschritts im KI-Kurs.

Daten: Name, freiwillige Firmenangabe, deine Antworten und ein Zeitstempel.

Übermittlung: Technisch über Web3Forms an den Kursleiter.

Rechte: Auskunft, Berichtigung, Löschung und Widerruf jederzeit per E-Mail.

So geht es im Kurs weiter

Die Angaben zu den Datenbudgets wurden am 16.09.2026 auf den öffentlichen Seiten des Wettbewerbs abgelesen. Die Seiten werden während des laufenden Wettbewerbs weiter gepflegt — wenn deine Zahl heute abweicht, gilt deine.