Einfacher Leitfaden zu KI-Begriffen: Von LLMs bis Halluzinationen

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist komplex und voller Fachjargon. Forscher und Entwickler verwenden oft spezifische Begriffe, um ihre Arbeit zu beschreiben, was es für Außenstehende schwierig machen kann, den Überblick zu behalten. Um Licht ins Dunkel zu bringen, haben wir einen Leitfaden zusammengestellt, der die wichtigsten Begriffe und Konzepte der KI erklärt.

Die Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, was zu einer Vielzahl neuer Begriffe und Konzepte geführt hat. Ein zentraler Begriff ist die Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), die sich auf ein KI-System bezieht, das in der Lage ist, die meisten Aufgaben besser als ein durchschnittlicher Mensch zu bewältigen. Verschiedene Unternehmen und Forscher haben unterschiedliche Definitionen für AGI, was die Komplexität dieses Konzepts unterstreicht.

Ein weiteres wichtiges Konzept ist der KI-Agent, ein Werkzeug, das KI-Technologien nutzt, um komplexe Aufgaben autonom zu erledigen. Diese Systeme sind in der Lage, mehrere Schritte zu durchlaufen und verschiedene KI-Modelle zu integrieren, um Aufgaben wie das Buchen von Reisen oder das Schreiben von Code zu automatisieren.

Die Kettenlogik ist ein Ansatz, der in großen Sprachmodellen verwendet wird, um Probleme in kleinere, lösbare Schritte zu zerlegen. Dies verbessert die Genauigkeit der Ergebnisse, insbesondere in logischen oder programmierbezogenen Kontexten. Diese Modelle werden durch Verstärkungslernen optimiert, um eine bessere Kettenlogik zu erreichen.

Ein weiteres Schlüsselelement der KI ist das tiefe Lernen, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Diese Netzwerke sind inspiriert von den neuronalen Verbindungen im menschlichen Gehirn und ermöglichen es KI-Modellen, komplexe Muster in Daten zu erkennen. Tiefe Lernsysteme benötigen jedoch große Datenmengen und sind in der Regel kostenintensiver in der Entwicklung.

Diffusionsmodelle sind eine weitere Technologie, die in der KI verwendet wird, insbesondere in der Generierung von Kunst, Musik und Texten. Diese Modelle lernen, Datenstrukturen zu zerstören und dann wiederherzustellen, um aus Rauschen sinnvolle Informationen zu extrahieren.

Die Destillation ist eine Technik, um Wissen aus großen KI-Modellen zu extrahieren und auf kleinere, effizientere Modelle zu übertragen. Dies ermöglicht es, leistungsfähige Modelle zu entwickeln, die weniger Ressourcen benötigen.

Ein häufiges Problem in der KI ist die Halluzination, bei der Modelle falsche Informationen generieren. Dies kann zu irreführenden oder gefährlichen Ergebnissen führen, weshalb Benutzer angehalten werden, KI-generierte Antworten zu überprüfen.

Die Inferenz ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell Vorhersagen trifft oder Schlussfolgerungen zieht, basierend auf zuvor gelernten Daten. Dieser Prozess erfordert leistungsfähige Hardware, um effizient zu arbeiten.

Große Sprachmodelle, wie sie in beliebten KI-Assistenten verwendet werden, sind tief neuronale Netzwerke, die Milliarden von Parametern verarbeiten. Sie lernen die Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen, um eine mehrdimensionale Darstellung der Sprache zu erzeugen.

Neurale Netzwerke sind die Grundlage für viele Fortschritte in der generativen KI. Sie ermöglichen es, komplexe Aufgaben wie Spracherkennung und autonome Navigation zu bewältigen.

Das Training von KI-Modellen ist ein wesentlicher Prozess, bei dem Daten verwendet werden, um Muster zu erkennen und nützliche Ausgaben zu erzeugen. Dieser Prozess kann teuer sein, da er große Datenmengen und Rechenleistung erfordert.

Transferlernen ist eine Technik, bei der ein zuvor trainiertes Modell als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines neuen Modells verwendet wird. Dies kann die Effizienz steigern und die Entwicklungskosten senken.

Gewichte sind entscheidend für das Training von KI-Modellen, da sie bestimmen, wie viel Bedeutung verschiedenen Merkmalen in den Trainingsdaten beigemessen wird. Sie werden während des Trainingsprozesses angepasst, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

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