#4 OpenAI: Die Evolution der Künstlichen Intelligenz - Eine Reise mit OpenAI
Von den Anfängen der Künstlichen Intelligenz bis zur bahnbrechenden
Arbeit von OpenAI: Ein tiefer Einblick in die Entwicklung und den
Fortschritt der KI-Technologie
1 Stunde 9 Minuten
Podcast
Podcaster
Der Technologie Podcast über Künstliche Intelligenz
Beschreibung
vor 10 Monaten
Themen der Folge. Wie sah die KI-Welt vor OpenAI aus (2012-2015)?
An welcher Stelle ist Google falsch abgeholt und wurde von OpenAI
überholt? Wie steht OpenAI heute dar im Vergleich zu anderen LLM's?
Achtung: Diese Folge ist stellenweise schon sehr "technisch". Zur
Hilfe haben wir ein paar Begriffe hier in den Show Notes erklärt!
Word2Vec Word2Vec ist ein Modell, das Wörter in numerische Vektoren
umwandelt, um semantische und syntaktische Beziehungen zwischen
Wörtern zu erfassen. Es basiert auf der Idee, dass Wörter, die in
ähnlichen Kontexten vorkommen, in der Regel auch ähnliche
Bedeutungen haben. Recurrent Neural Networks (RNN) Stell dir vor,
du schaust dir einen Film an und versuchst, die Handlung zu
verstehen. Du erinnerst dich an das, was du in den vorherigen
Szenen gesehen hast, um zu verstehen, was in der aktuellen Szene
passiert. Das ist im Grunde das, was ein Recurrent Neural
Network (RNN) tut. Attention is all you need / Transformer
Technologie. “Attention is All You Need” präsentiert die
Transformer-Architektur, ein Modell für natürliche
Sprachverarbeitung, das auf Aufmerksamkeitsmechanismen basiert.
Diese Mechanismen ermöglichen es dem Modell, langfristige
Abhängigkeiten und kontextuelle Beziehungen zwischen Wörtern zu
erfassen. Im Vergleich zu traditionellen Modellen sind
aufmerksamkeitsbasierte Modelle überlegen.
An welcher Stelle ist Google falsch abgeholt und wurde von OpenAI
überholt? Wie steht OpenAI heute dar im Vergleich zu anderen LLM's?
Achtung: Diese Folge ist stellenweise schon sehr "technisch". Zur
Hilfe haben wir ein paar Begriffe hier in den Show Notes erklärt!
Word2Vec Word2Vec ist ein Modell, das Wörter in numerische Vektoren
umwandelt, um semantische und syntaktische Beziehungen zwischen
Wörtern zu erfassen. Es basiert auf der Idee, dass Wörter, die in
ähnlichen Kontexten vorkommen, in der Regel auch ähnliche
Bedeutungen haben. Recurrent Neural Networks (RNN) Stell dir vor,
du schaust dir einen Film an und versuchst, die Handlung zu
verstehen. Du erinnerst dich an das, was du in den vorherigen
Szenen gesehen hast, um zu verstehen, was in der aktuellen Szene
passiert. Das ist im Grunde das, was ein Recurrent Neural
Network (RNN) tut. Attention is all you need / Transformer
Technologie. “Attention is All You Need” präsentiert die
Transformer-Architektur, ein Modell für natürliche
Sprachverarbeitung, das auf Aufmerksamkeitsmechanismen basiert.
Diese Mechanismen ermöglichen es dem Modell, langfristige
Abhängigkeiten und kontextuelle Beziehungen zwischen Wörtern zu
erfassen. Im Vergleich zu traditionellen Modellen sind
aufmerksamkeitsbasierte Modelle überlegen.
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