{"id":465,"date":"2024-05-20T15:10:28","date_gmt":"2024-05-20T15:10:28","guid":{"rendered":"https:\/\/austinkraft.ch\/?p=465"},"modified":"2024-05-20T15:10:30","modified_gmt":"2024-05-20T15:10:30","slug":"10-termes-dia-que-tout-le-monde-devrait-connaitre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/austinkraft.ch\/de\/10-terme-di-die-jeder-kennen-muss\/","title":{"rendered":"10 KI-Begriffe, die jeder kennen sollte"},"content":{"rendered":"

Seitdem die generative K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) Ende 2022 popul\u00e4r wurde, haben viele von uns ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis dieser Technologie und der Art und Weise, wie sie die nat\u00fcrliche Sprache nutzt, um die Interaktion mit Computern zu erleichtern, erworben. Da sich die KI jedoch weiterentwickelt, ver\u00e4ndert sich auch ihr Wortschatz. Dieser Artikel stellt 10 wesentliche Begriffe \u00fcber KI vor, die jeder kennen sollte.<\/p>\n\n\n\n

1. Vernunft\/Planung<\/h2>\n\n\n\n

Computer, die k\u00fcnstliche Intelligenz einsetzen, k\u00f6nnen Probleme l\u00f6sen und Aufgaben erledigen, indem sie Modelle verwenden, die sie aus historischen Daten gelernt haben. Dieser Prozess \u00e4hnelt dem menschlichen Denken. Fortgeschrittene Systeme derIA<\/a> sind in der Lage, immer komplexere Probleme zu l\u00f6sen, indem sie detaillierte Pl\u00e4ne erstellen. Bei der Planung einer Reise in einen Themenpark kann ein KI-System beispielsweise die Attraktionen ausw\u00e4hlen, den Besuch in Etappen mit einem passenden Zeitplan unterteilen und daf\u00fcr sorgen, dass die Wasseraktivit\u00e4ten w\u00e4hrend der hei\u00dfesten Stunden des Tages stattfinden.<\/p>\n\n\n\n

2. Ausbildung\/Vortrag<\/h2>\n\n\n\n

Um ein System mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zu erstellen und zu nutzen, gibt es zwei Hauptschritte: Training und Inferenz. Training bedeutet, das System zu \"erziehen\", indem man ihm einen Datensatz zur Verf\u00fcgung stellt, damit es lernt, Aufgaben auszuf\u00fchren oder Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen. Beispielsweise kann ein System mit Daten \u00fcber Hauspreise und -merkmale trainiert werden, um zu lernen, den Preis neuer Immobilien vorherzusagen. Inferenz ist der Prozess, bei dem das System die gelernten Modelle und Parameter verwendet, um Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

3. SLMs\/kleine Sprachmodelle<\/h2>\n\n\n\n

Kleine Sprachmodelle (SLMs) sind kompakte Versionen der gro\u00dfen Sprachmodelle (LLMs). Beide verwenden Techniken des maschinellen Lernens, um Muster in der Sprache zu erkennen und realistische Antworten zu produzieren. SLMs sind jedoch kompakter und ben\u00f6tigen weniger Rechenleistung, wodurch sie sich ideal f\u00fcr Ger\u00e4te wie Laptops und Smartphones eignen. Sie sind n\u00fctzlich f\u00fcr Anwendungen, bei denen einfache Antworten ben\u00f6tigt werden, ohne dass eine hohe Rechenleistung erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

4. Grundlage<\/h2>\n\n\n\n

Systeme der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz k\u00f6nnen Geschichten, Gedichte und Witze verfassen, haben aber manchmal Schwierigkeiten, zwischen Fakten und Fiktion zu unterscheiden, was zu ungenauen Antworten oder Halluzinationen f\u00fchren kann. Die Grundlage ist der Prozess der Verankerung des Modells an greifbaren Daten und realen Beispielen, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern und sie dadurch kontextbezogener und relevanter zu machen.<\/p>\n\n\n\n

5. Erh\u00f6hte Generierung durch Wiederherstellung (RAG)<\/h2>\n\n\n\n

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Methode, die verwendet wird, um die Genauigkeit und Aktualit\u00e4t der Antworten der KI zu verbessern, indem man ihr Zugang zu zus\u00e4tzlichen Datenquellen verschafft. Diese Methode spart Zeit und Ressourcen, indem sie zus\u00e4tzliches Wissen hinzuf\u00fcgt, ohne dass das System neu programmiert werden muss. Beispielsweise kann ein Chatbot einer Bekleidungsmarke mithilfe von RAG auf den Produktkatalog zugreifen und spezifische Fragen zu den verf\u00fcgbaren Waren beantworten.<\/p>\n\n\n\n

\"Modelle<\/figure>\n\n\n\n

6. Orchestrierung<\/h2>\n\n\n\n

Die Orchestrierung in der K\u00fcnstlichen Intelligenz ist die Schicht, die das System durch alle seine Aufgaben in der richtigen Reihenfolge f\u00fchrt, um die bestm\u00f6gliche Antwort zu erhalten. Wenn Sie beispielsweise Microsoft Copilot fragen, wer Ada Lovelace ist und dann, wann sie geboren wurde, wird die KI-Orchestrierung den Gespr\u00e4chsverlauf speichern, um sicherzustellen, dass \"sie\" sich auf Lovelace bezieht. Die Orchestrierung kann auch einem RAG-Modell folgen, indem sie das Internet nach aktuellen Informationen durchsucht, um die Antwort zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

7. Speicher<\/h2>\n\n\n\n

Obwohl heutige KI-Modelle kein Ged\u00e4chtnis im herk\u00f6mmlichen Sinne besitzen, k\u00f6nnen sie orchestrierten Anweisungen folgen, um sich vor\u00fcbergehend an Informationen zu \"erinnern\". Dazu kann die vor\u00fcbergehende Speicherung fr\u00fcherer Fragen und Antworten in einem Chat geh\u00f6ren, um diesen Kontext in die aktuelle Anfrage einzubeziehen. Programmierer experimentieren mit verschiedenen Ebenen der Orchestrierung, um KI-Systemen bei der Entscheidung zu helfen, ob sie sich vor\u00fcbergehend an etwas erinnern oder Informationen dauerhafter speichern sollen.<\/p>\n\n\n\n

8. Transformationsmodelle und Verbreitungsmodelle<\/h2>\n\n\n\n

Transformationsmodelle sind ein bedeutender Fortschritt in der generativen KI, da sie schnell den Kontext und die Nuancen verstehen. Sie werden verwendet, um Text zu generieren, wie der Pre-trained Generative Transformer (GPT) in ChatGPT. Andererseits werden Diffusionsmodelle haupts\u00e4chlich zur Erstellung von Bildern verwendet, indem sie schrittweise Anpassungen vornehmen, bis das gew\u00fcnschte Bild aus einem Prompt generiert wird.<\/p>\n\n\n\n

9. Grenzmodelle<\/h2>\n\n\n\n

Frontier-Modelle sind gro\u00df angelegte Systeme, die die Grenzen der KI verschieben und in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben mit neuen, erweiterten F\u00e4higkeiten auszuf\u00fchren. Technologieunternehmen wie Microsoft<\/a> haben das Frontier Model Forum gegr\u00fcndet, um Wissen auszutauschen, Sicherheitsstandards festzulegen und eine sichere und verantwortungsvolle Entwicklung dieser leistungsstarken KI-Programme zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

10. GPU<\/h2>\n\n\n\n

Die GPU (Graphic Processing Unit<\/a>) ist f\u00fcr die KI von entscheidender Bedeutung, da sie gro\u00df angelegte Berechnungen l\u00f6st, die f\u00fcr die Kommunikation in menschlicher Sprache und die Erkennung von Bildern oder T\u00f6nen erforderlich sind. Urspr\u00fcnglich f\u00fcr die Grafik von Videospielen entwickelt, sind Grafikprozessoren heute grundlegend f\u00fcr das Training und die Inferenz von KI-Modellen. Die fortschrittlichsten Modelle verwenden gro\u00dfe Cluster miteinander verbundener Grafikprozessoren, die oft in riesigen Rechenzentren wie Microsoft Azure zu finden sind.<\/p>\n\n\n\n

Bedeutung des Verst\u00e4ndnisses von KI-Modellen f\u00fcr die Zukunft<\/h2>\n\n\n\n

Das Verst\u00e4ndnis dieser 10 Begriffe ist entscheidend, um mit den Fortschritten der KI und ihrer Anwendung in verschiedenen Bereichen Schritt zu halten. Da sich die Technologie weiterentwickelt, kann das Vertrautmachen mit diesem Vokabular dazu beitragen, die KI zu entmystifizieren und ihre Integration in unser t\u00e4gliches Leben zu erleichtern.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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