LONDON (IT BOLTWISE) – Die Welt der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter, und mit ihr die Vielzahl an Fachbegriffen, die für das Verständnis dieser Technologie unerlässlich sind. Von der Artificial General Intelligence (AGI) bis hin zu Zero-Shot Learning gibt es zahlreiche Konzepte, die es zu verstehen gilt, um in der Diskussion um KI mitreden zu können.
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Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich seit den 1950er Jahren stetig weiterentwickelt und ist heute ein integraler Bestandteil vieler Lebensbereiche. Besonders die generative KI hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, nicht zuletzt durch Anwendungen wie ChatGPT. Diese Entwicklungen haben dazu geführt, dass Begriffe wie Artificial General Intelligence (AGI) immer häufiger in Diskussionen auftauchen. AGI beschreibt eine Form von KI, die in der Lage ist, Aufgaben genauso gut oder besser als Menschen zu lösen. Die genaue Definition und der Zeitpunkt, wann AGI erreicht wird, sind jedoch umstritten.
Ein weiteres wichtiges Konzept ist die Chain-of-Thought-Methode, die in Reasoning-Modellen Anwendung findet. Diese Methode ermöglicht es KI-Chatbots, ihre Denkprozesse offenzulegen, indem sie komplexe Aufgaben in kleinere Schritte unterteilen. Obwohl dies wie ein Denkprozess erscheint, handelt es sich um die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten. Ein Beispiel für ein solches Modell ist das chinesische Reasoning-Modell Deepseek, das Prompts in kleinere Teilstücke zerlegt und intern beantwortet.
Im Bereich des maschinellen Lernens spielt das Deep Learning eine entscheidende Rolle. Anders als bei traditionellen Algorithmen, die vorgefertigten Pfaden folgen, erkennen Deep-Learning-Algorithmen Muster in den Daten selbstständig. Dies erfordert jedoch große Datenmengen, um effektiv zu funktionieren. Ein weiteres Konzept, das im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen wichtig ist, ist die Destillation und Quantisierung. Diese Techniken ermöglichen es, große Modelle zu verkleinern und effizienter zu machen, ohne dass sie zu viele Ressourcen verbrauchen.
Ein weiteres spannendes Thema ist das Zero-Shot Learning, bei dem ein Modell Aufgaben lösen kann, für die es keine expliziten Beispiele in den Trainingsdaten gibt. Dies basiert auf Wahrscheinlichkeiten und ist nicht immer genau. Im Gegensatz dazu steht das One-Shot-Learning, bei dem mindestens ein Beispiel vorhanden ist, was die Genauigkeit erhöht. Diese Konzepte sind entscheidend für die Weiterentwicklung von KI und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen.
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