Erinnert ihr euch an ‹The Matrix›, als Morpheus zu Neo sagt: «Welcome to the real world»? Nun, heute werde ich euer Morpheus sein, und gemeinsam treten wir in die reale Welt der Künstlichen Intelligenz ein.
Wir werden das KI-Fachjargon entschlüsseln, die grossen Player kennenlernen und die faszinierende Landschaft dieses digitalen Universums erkunden. Also, schnallt euch an, meine Freunde! Wie Morpheus sagen würde: «Es wird eine holprige Fahrt.» Und glaubt mir, es wird ein verdammt grosses Abenteuer!
Also, zuallererst, was ist KI? Nun, ganz einfach ausgedrückt, geht es darum, Computern beizubringen, genauso zu denken und zu lernen wie wir Menschen. Es ist so, als würde man eurem Computer ein eigenes Gehirn geben.
Als nächstes haben wir das Maschinelle Lernen (ML), KI’s unglaublich schlauen Cousin. Erinnert ihr euch daran, wie ihr Fahrrad fahren gelernt habt? Ihr seid gestürzt, aufgestanden und habt es immer wieder versucht, bis ihr den Dreh raus hattet. Maschinelles Lernen ist ziemlich genau dasselbe. Ihr füttert die Maschine mit Unmengen von Daten, und sie lernt, auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Keine explizite Programmierung erforderlich, nur Lernen aus Erfahrung.
Jetzt reden wir mal über Natural Language Processing (NLP). Das ist ein spezialisierter Cousin in der KI-Familie, der sich darauf konzentriert, menschliche Sprache zu verstehen und in ihr zu kommunizieren. Wisst ihr, wie Siri oder Alexa euch zu verstehen scheinen? Das ist NLP, das seine Magie wirkt!
Last but not least haben wir neuronale Netzwerke. Diese Jungs sind von unseren eigenen Gehirnen inspiriert. Sie bestehen aus Schichten von Knoten oder «Neuronen», die lernen können, Muster zu erkennen. Stellt es euch vor wie ein Team von kleinen Detektiven, die zusammenarbeiten, um das Rätsel der Daten, die sie bekommen, zu lösen.
Beginnen wir mit der Transformer-Architektur. Hier geht es nicht um riesige Roboter, die sich in Autos verwandeln. Stattdessen handelt es sich um eine Art neuronales Netzwerk, das wirklich gut darin ist, den Kontext in der Sprache zu verstehen. Stellt euch einen Super-Übersetzer vor, der nicht nur Wörter übersetzt, sondern auch die Nuancen, den Subtext, den Kontext versteht. Darum geht es bei der Transformer-Architektur!
In dieser Transformer-Architektur gibt es eine coole kleine Funktion namens Attention Mechanism (Aufmerksamkeitsmechanismus). Erinnert ihr euch daran, als ihr als Kind Geschichten von eurer Grossmutter erzählt bekamt? Ihr hängt an jedem Wort, richtig? Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist genau das. Er hilft dem Modell, sich auf verschiedene Teile der Eingabe zu konzentrieren, wenn es die Ausgabe erzeugt. Es ist die Art und Weise, wie das Modell an jedem Wort der Datengeschichte, die es erzählt bekommt, hängt.
Diese Konzepte eröffneten eine ganz neue Welt voller Möglichkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Sie machten mir klar, dass es bei KI nicht nur um das reine Programmieren und den Umgang mit Daten geht. Vielmehr geht es um das Verstehen und die Kommunikation, um das Schaffen von Verbindungen.
Sagen Hallo zu GPT! Es ist wie der Shakespeare der KI, ein echtes kreatives Genie. Es nutzt alle Tricks der Transformer-Architektur, um menschenähnlichen Text zu generieren. Gib ihm einen Startpunkt (einen ‹Prompt›), und es webt eine ganze Geschichte darum. Es ist, als hättest Du einen KI-Poeten oder Romanautor direkt in Deinem Computer!
Als Nächstes haben wir die LLMs. Diese Modelle sind wie die alten Weisen der KI-Welt. Sie haben viel gesehen, viel gelernt, und sie nutzen all dieses Wissen, um Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie sind grossartig darin, Fragen zu beantworten, Aufsätze zu schreiben, Texte zusammenzufassen… nennen Sie es! Wenn GPT der Dichter ist, dann sind LLMs die Philosophen.
Sie fragen sich vielleicht, können diese Modelle neue Dinge lernen? Absolut! Hier kommt die Feinabstimmung (Fine-Tuning) ins Spiel. Es ist, als würden Sie Ihrem KI einen persönlichen Tutor geben, der ihm beibringt, noch besser bei spezifischen Aufgaben zu sein. Also, ob Sie wollen, dass Ihre KI eine Sci-Fi-Geschichte oder einen Geschäftsbericht schreibt, die Feinabstimmung kann helfen!
Es ist Zeit, über Tokens zu sprechen, die Bausteine der Sprache für unsere KI-Modelle. Im Englischen könnte ein Token so kurz wie ein Zeichen oder so lang wie ein Wort sein (wie ‹a› oder ‹apple›). Es ist, als würde man einen Satz in mundgerechte Stücke zerlegen, die das Modell leicht kauen kann. Stelle es Dir vor wie das ABCs des Modells.
Zuletzt haben wir die Prompts. Dies ist wie der Startschuss in einem Rennen. Sie geben der KI ein Stück Text (den ‹Prompt›), um sie zu starten, und sie generiert den Rest. Es ist, als würde man «Es war einmal…» sagen und das Modell den Rest der Geschichte schreiben lassen.
Hast du schon mal diesen Moment erlebt, in dem plötzlich alles passt und zusammenkommt? Genau das kann passieren, wenn du das richtige Prompt findest. Es ist wie das Entdecken des perfekten Startpunkts, der die KI auf den richtigen Weg bringt. Ich plane, in einem zukünftigen Beitrag tiefer in dieses spannende Thema einzutauchen – Stay tuned!
Und da haben wir es, Leute! Wir sind durch die faszinierende Welt der KI gereist, von ihren breiten Konzepten bis hin zu den kleinsten Details.
Aber das ist erst der Anfang. KI ist ein weites, sich ständig weiterentwickelndes Feld voller spannender Möglichkeiten. Also, ob Sie ein erfahrener Profi sind oder gerade erst anfangen, ich hoffe, dieser freundliche Leitfaden hat euch eine solide Grundlage gegeben und deine Neugier geweckt.
In der Welt der KI gibt es immer mehr zu lernen, mehr zu erforschen und mehr zu entdecken, bleibt dran & have fun!
Bis zum nächsten Mal.
Cheers Patman.
Patman.AI v1.0 / Translator v1.0: 95.7% Wahrscheinlichkeit für AI.
Tools: GPT-4 + Browser (Beta), Midjourney 5.1
