Beschäftigt man sich mit künstlicher Intelligenz, wird man schnell mit Begriffen konfrontiert, die man nicht kennt. In diesem Glossar sammle ich schrittweise Begriffe und Erklärungen, die du im Umgang mit KI gebrauchen könntest.

KI -Bias

Bei großen Sprachmodellen können sich Fehler aus den Trainingsdaten ergeben. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Merkmale aufgrund von Stereotypen fälschlicherweise bestimmten Rassen oder Gruppen zugeordnet werden.

Few-Shot Learning

Die Fähigkeit des Modells, während des Trainings eine Aufgabe anhand einer kleinen Anzahl von Beispielen zu lernen.

Generative KI

Eine Inhalts-generierende Technologie, die KI nutzt, um Texte, Videos, Computercode oder Bilder zu erstellen. Die KI wird mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert und findet Muster, um eigene, neuartige Antworten zu generieren, die manchmal dem Quellmaterial ähneln können.

KI Content Detektor

Der Einsatz künstlicher Intelligenztechnologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache, um verschiedene Arten von Inhalten in digitalen Medien automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren. Dazu kann das Erkennen und Herausfiltern von Spam, das Erkennen gefälschter Nachrichten oder Fehlinformationen, das Markieren unangemessener oder anstößiger Inhalte sowie das Kategorisieren von Inhalten anhand von Themen oder Schlüsselwörtern gehören.

KI Schreibtools

Softwareanwendungen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um schriftliche Inhalte automatisch zu generieren. Diese Tools verwenden in der Regel Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL), um den Kontext und die Absicht von Texteingaben zu analysieren und zu verstehen und Antworten zu generieren, die relevant, kohärent und grammatikalisch korrekt sind

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)

Ein von OpenAI entwickeltes KI-Sprachmodell, das auf einem großen Textkorpus aus dem Internet trainiert wurde, um menschenähnlichen Text zu generieren.

Large Language Model (LLM)

Ein LLM (großes Sprachmodell) sind Deep-Learning-Algorithmen, die Inhalte mit sehr großen Datensätzen erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und generieren können.

Large Action Model (LAMs)

sind KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Absichten zu verstehen und daraufhin die zu ergreifenden Folgeaktionen vorherzusagen

Maschinelles Lernen oder ML

Eine Komponente der KI, die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen und bessere Vorhersageergebnisse zu erzielen. Kann mit Trainingssets gekoppelt werden, um neue Inhalte zu generieren.

NLP (Natural Language Procession)

Ein Teilgebiet der KI konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache.

Prompting

Bezieht sich auf den Eingabetext, den ein Benutzer bereitstellt, um ein Gespräch zu beginnen oder eine Frage zu stellen. Es ist der Ausgangspunkt für ChatGPT, um basierend auf seinem Training eine Antwort zu generieren. Die Eingabeaufforderung dient ChatGPT als Kontext oder Hinweis, um eine relevante und kohärente Antwort zu generieren.

Token

Eine grundlegende Bedeutungseinheit im NLP, die ein einzelnes Wort, ein Satzzeichen oder einen anderen Textabschnitt darstellt.

Zero-Shot-Learning

Die Fähigkeit eines Sprachmodells, eine Aufgabe auszuführen, die es zuvor noch nicht gesehen hat, basierend auf seinem Verständnis der Sprache und dem Wissen, das es im Vortraining gelernt hat.Beschäftigt man sich mit künstlicher Intelligenz, wird man schnell mit Begriffen konfrontiert, die man nicht kennt. In diesem Glossar sammle ich schrittweise Begriffe und Erklärungen, die du im Umgang mit KI gebrauchen könntest.

KI -Bias

Bei großen Sprachmodellen können sich Fehler aus den Trainingsdaten ergeben. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Merkmale aufgrund von Stereotypen fälschlicherweise bestimmten Rassen oder Gruppen zugeordnet werden.

Few-Shot Learning

Die Fähigkeit des Modells, während des Trainings eine Aufgabe anhand einer kleinen Anzahl von Beispielen zu lernen.

Generative KI

Eine Inhalts-generierende Technologie, die KI nutzt, um Texte, Videos, Computercode oder Bilder zu erstellen. Die KI wird mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert und findet Muster, um eigene, neuartige Antworten zu generieren, die manchmal dem Quellmaterial ähneln können.

KI Content Detektor

Der Einsatz künstlicher Intelligenztechnologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache, um verschiedene Arten von Inhalten in digitalen Medien automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren. Dazu kann das Erkennen und Herausfiltern von Spam, das Erkennen gefälschter Nachrichten oder Fehlinformationen, das Markieren unangemessener oder anstößiger Inhalte sowie das Kategorisieren von Inhalten anhand von Themen oder Schlüsselwörtern gehören.

KI Schreibtools

Softwareanwendungen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um schriftliche Inhalte automatisch zu generieren. Diese Tools verwenden in der Regel Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL), um den Kontext und die Absicht von Texteingaben zu analysieren und zu verstehen und Antworten zu generieren, die relevant, kohärent und grammatikalisch korrekt sind

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)

Ein von OpenAI entwickeltes KI-Sprachmodell, das auf einem großen Textkorpus aus dem Internet trainiert wurde, um menschenähnlichen Text zu generieren.

Large Language Model (LLM)

Ein LLM (großes Sprachmodell) sind Deep-Learning-Algorithmen, die Inhalte mit sehr großen Datensätzen erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und generieren können.

Large Action Model (LAMs)

sind KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Absichten zu verstehen und daraufhin die zu ergreifenden Folgeaktionen vorherzusagen

Maschinelles Lernen oder ML

Eine Komponente der KI, die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen und bessere Vorhersageergebnisse zu erzielen. Kann mit Trainingssets gekoppelt werden, um neue Inhalte zu generieren.

NLP (Natural Language Procession)

Ein Teilgebiet der KI konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache.

Prompting

Bezieht sich auf den Eingabetext, den ein Benutzer bereitstellt, um ein Gespräch zu beginnen oder eine Frage zu stellen. Es ist der Ausgangspunkt für ChatGPT, um basierend auf seinem Training eine Antwort zu generieren. Die Eingabeaufforderung dient ChatGPT als Kontext oder Hinweis, um eine relevante und kohärente Antwort zu generieren.

Token

Eine grundlegende Bedeutungseinheit im NLP, die ein einzelnes Wort, ein Satzzeichen oder einen anderen Textabschnitt darstellt.

Zero-Shot-Learning

Die Fähigkeit eines Sprachmodells, eine Aufgabe auszuführen, die es zuvor noch nicht gesehen hat, basierend auf seinem Verständnis der Sprache und dem Wissen, das es im Vortraining gelernt hat.