NLP – Wie eine Maschine menschliche Sprache lernt | Verena Weber

NLP – Wie eine Maschine menschliche Sprache lernt | Verena Weber

37 Minuten
Podcast
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Beschreibung

vor 9 Monaten

Wie bekommt man eine Maschine dazu natürliche Sprache zu
verstehen? Und warum ist das überhaupt so schwierig. Darüber
spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“
mit Verena Weber selbständige KI Beraterin und NLP Expertin.


Damit Dinge wie Generative AI überhaupt so tolle Texte ausgeben
und Chatbots Unterhaltungen mit uns führen können, müssen die
Maschinen erst einmal mit natürlicher Sprache umgehen können. Das
heißt diese verstehen und übersetzen können. Damit dann auch
sinnvolle Aktionen oder gar Antworten möglich sind.


Doch das ist gar nicht so leicht. Denn eigentlich funktionieren
Computer nur mit Programmiersprachen.


Diese sind eindeutig, ohne Interpretationsspielraum und müssen
immer vollständig sein. Alles Dinge die für die natürliche
Sprache nicht gelten. Denn hier kann ich meinem Gegenüber
durchaus ein gewisses Grundwissen unterstellen und kann durch
Kniffe wie Ironie oder Sarkasmus durch die Tonalität und den
Kontext vom eigentlichen Wortsinn abweichen.





All das macht es für Maschinen schwieriger und damit beschäftigt
sich NLP.





Doch wie funktionieren diese Modelle und welche Daten brauche ich
wirklich um zu einem guten Ergebnis zu kommen?


Und vor allem was werden wir in Zukunft damit alles anstellen
können?





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Kontakt:





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Timestamps:





00:00 Intro


01:41 Verena stellt sich vor


03:20 NLP heißt dass Maschinen natürliche Sprache verstehen


06:03 Computer müssen trainiert werden um Feinheiten in der
Sprache zu verstehen


07:41 NLP bringt Schrift und Ton in Zahlen und legt den
Grundstein für GenAI


09:23 Ältere Modelle arbeiten sequenziell, die Neueren arbeiten
direkter


14:03 Durch riesige Datenmengen können LLMs jetzt viele Aufgaben
direkt erfüllen


16:34 Der Encoderteil macht aus sinnvollen Daten gute Vektoren


19:46 Decodermodelle geben dann individuellen Output an die User


20:35 Datengrundlage und Feintuning für das beste Ergebnis


28:05 Supervised und unsupervised Learning


30:56 Verenas Wunsch an AI und NLP – der virtuelle Assistent


32:26 Zwei Fragen an Verena



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