Glossar und Literatur

Algorithmen sind klar definierte Anweisungs­reihen zur Lösung von Problemen oder Erfül­lung von Aufgaben. Ein Algorithmus erstreckt sich von einfachen Abfolgen von »Wenn-Dann-Bedingungen« bis zu anspruchs­vollen Fol­gen mathematischer Gleichungen. Im Kontext Künstlicher Intelligenz analysieren so genannte Lernalgorithmen große Daten­mengen und erkennen darin Muster, die sie abspeichern. Dieses Abspeichern von erkannten Zusammenhängen wird auch als »lernen« bezeichnet. Das ermöglicht es Maschinen zum Beispiel auch, sprachliche Inhalte zu erfas­sen und Entscheidungen zu formulieren. Lernalgorithmen bilden die Grundlage für maschi­nelles Lernen, tiefe neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung.

… erklären wir hier.

Basismodelle (»foundation models«) sind KI-Modelle, die eine Reihe verschiedener Aufgaben erledigen und damit eine Vielfalt an Ergebnissen liefern können wie beispiels­weise Texte, Bilder oder Ton. Sie funktio­nie­ren sowohl für sich genommen, können aber auch Grundlage für andere Anwen­dungen sein (vgl. Jones 2023). Um die Trans­pa­renz und Vergleichbarkeit dieser viel­fältigen KI-Modelle zu verbessern, hat das Stanford Center for Research on Foun­da­tion Models (vgl. CRFM o.D.) einen Trans­pa­renz-Index für Basis­modelle entwickelt, der Standards für Offen­heit und Zugäng­lich­keit in der KI-Entwick­lung setzt.

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Chatbots sind technische Dialogsysteme, die den Austausch zwischen Menschen und Technik mittels gesprochener oder geschrie­bener Sprache ermöglichen. Man unter­scheidet zwischen KI-basierten und regelbasierten Systemen. KI-basierte Chatbots lernen aus Interaktionen und können komplexe Antworten generieren, während regelbasierte Chatbots vordefinierte Antworten auf spezifische Befehle liefern. ELIZA, der erste Chatbot aus den 1960er Jahren, nutzte vorprogrammierte Antworten zur Simulation eines Psychotherapeuten.

… erklären wir im Kapitel „Prompting für Fortgeschrittene“.

... erklären wir unter Basismodelle im Glossar

… erklären wir im Kapitel „Transformer“ und im Kapitel „ChatGPT konstuktiv tunen“.

... erklären wir im Kapitel „Generative KI“ und im Kapitel „Transformer“.

… erklären wir im Kapitel „Konstruktives Prompt-Engineering“.

... erklären wir hier.

… erklären wir im Kapitel „Generative KI“ und im Kapitel „Transformer“.

… erklären wir im hier.

… erklären wir hier und im Kapitel „Deep Learning“.

… erklären wir im Kapitel „Prompting für Fortgeschrittene“.

… erklären wir im Kapitel „Konstruktives Prompt-Engineering“.

… erklären wir hier.

… erklären wir im Kapitel „Grundlagen: Elemente eines guten Prompts“.

Sprachmodelle (»language models«) sind KI-basierte Computerprogramme, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Mittels à Künstlicher Neuronaler Netze und vieler Daten entwickeln sie während ihrer Trainingsphase statistische Modelle, mit denen sie die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Wortes oder Wortteils nach einem gegebenen Textfragment vorhersagen können. So würde ChatGPT nach der Eingabe »Der Himmel ist« das Wort »blau« mit höherer Wahrscheinlichkeit nennen als das Wort »rot«.  Von großen Sprachmodellen oder Large Language Models (LLM) spricht man, wenn die Computerprogramme mit extrem vielen Daten trainiert werden.

… erklären wir im Kapitel „Prompting für Fortgeschrittene“