Ein KI-System, das auf grossen Mengen von Text trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache vorherzusagen und zu generieren. Am besten als Konzept-Transformationsmaschine zu verstehen, nicht als Wissensdatenbank.
Definition: Ein KI-System, das auf grossen Mengen von Text trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache vorherzusagen und zu generieren. Am besten als Konzept-Transformationsmaschine zu verstehen, nicht als Wissensdatenbank.
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-System, das auf enormen Mengen von Textdaten trainiert wurde, um statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Konzepten zu lernen. Modelle wie GPT, Claude und Gemini sind Beispiele für LLMs.
Im Kern sind LLMs fortgeschrittene Vorhersagemaschinen. Wenn Sie einen Prompt eingeben, „denkt" oder „weiss" das Modell nicht die Antwort. Es berechnet das wahrscheinlichste nächste Token (Wort oder Wortteil) basierend auf Mustern, die während des Trainings gelernt wurden.
Das „T" in GPT steht für Transformer, was die Kernfunktion des Modells beschreibt: die Transformation von Konzepten von einer Form in eine andere.
Das Verständnis dieser Architektur ist entscheidend für den effektiven Einsatz von LLMs:
Behandeln Sie ein LLM als leistungsstarke Autovervollständigung und Konzeptverbindung, nicht als perfekt faktische Quelle. Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie ihm strukturierte Aufgaben auf Basis bereitgestellter Informationen geben, statt es Wissen von Grund auf generieren zu lassen.
Wenn ein KI-Modell plausibel klingende, aber faktisch falsche oder erfundene Informationen generiert. Eine natürliche Konsequenz daraus, wie LLMs wahrscheinlichen Text vorhersagen, statt Wahrheit zu verifizieren.
Eine Technik, die LLM-Antworten verbessert, indem zunächst relevante Informationen aus einer spezifischen Wissensbasis abgerufen werden, um die Ausgabe des Modells zu fundieren.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert:
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