KI verstehen

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Halluzinationen und Konfabulationen

Generative Systeme können plausible, aber falsche oder unbelegte Inhalte erzeugen. NIST verwendet dafür den Begriff Konfabulation.

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Multimodale KI

Multimodale KI verarbeitet oder erzeugt mehrere Datentypen wie Text, Bild, Audio und Video in einem gemeinsamen System.

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Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle lernen, schrittweise hinzugefügtes Rauschen wieder zu entfernen. Beim Erzeugen neuer Daten wird dieser Prozess umgekehrt.

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Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG verbindet ein generatives Modell mit einer Suche. Gefundene Dokumentabschnitte werden dem Modell als zusätzlicher Kontext bereitgestellt.

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Embeddings und Vektorsuche

Embeddings stellen Inhalte als Zahlenvektoren dar. Ähnliche Bedeutungen können dadurch rechnerisch nahe beieinander liegen.

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Token, Kontextfenster und Wahrscheinlichkeiten

Sprachmodelle verarbeiten Text in Token. Das Kontextfenster begrenzt, wie viel Eingabe ein Modell in einem Verarbeitungsschritt berücksichtigen kann.

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Transformer und Attention

Transformer verarbeiten Sequenzen mit Attention-Mechanismen und bilden die technische Grundlage vieler moderner Sprach- und Multimodalmodelle.

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Große Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle verarbeiten Text als Token und erzeugen Sequenzen, indem sie Wahrscheinlichkeiten für mögliche Fortsetzungen berechnen.

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Generative KI

Generative KI erzeugt neue Texte, Bilder, Audio, Video, Code oder andere Daten, indem sie gelernte statistische Strukturen nutzt.

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Neuronale Netze und Deep Learning

Neuronale Netze bestehen aus verbundenen Recheneinheiten und lernen mehrstufige Repräsentationen. Deep Learning nutzt besonders tiefe Netze.

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Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen werden Regeln nicht vollständig von Hand vorgegeben. Ein Modell passt seine Parameter anhand von Beispieldaten an.

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Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet maschinenbasierte Systeme, die aus Eingaben Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen ableiten.