202. So funktioniert ChatGPT - die erste "echte" künstliche Intelligenz (Transformer und neuronale Netze) - Prof Rieck
Spieltheorie
43 Minuten
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Podcaster
Beschreibung
vor 1 Jahr
Wie funktioniert die Technik hinter ChatGPT? Die genauen
Hintergründe der Funktionsweise mit einer Live-Demo zu neuronalen
Netzen. Mehr ansehen für zusätzliche Information. Hier gibt es das
Buch "Schummeln mit ChatGPT":
https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... Und natürlich in guten
Buchhandlungen. The Morpheus - IT-Themen und ihre gesellschaftliche
Einordnung: / themorpheusvlogs
Tutorials - Tutorials für Informatiker und all die, die es werden
wollen: / themorpheus407 Hier
können Sie mit der Tensorflow-Demo herumspielen:
https://playground.tensorflow.org/ Hier ganz viele weitere Links
von Cedrik alias Morpheus: https://bio.link/themorpheus Weitere
Informationen vom Team Rieck: Derzeit erleben wir einen
regelrechten Boom im Bereich künstlicher Intelligenz, denn allein
600 neue Start-ups werden zurzeit finanziert. Laut einem
NFX-Pressebericht belaufen sich diese Finanzierungen auf mehr als
20 Milliarden US-Dollar und dort ist noch nicht einmal der
OpenAI-Deal mit Microsoft berücksichtigt. Dies verdeutlicht das
enorme Potenzial, das der Markt für künstliche Intelligenz bietet.
Textgenerierung ist dabei nur eine Sparte, denn auch in den
Bereichen Audio-, Bild- und Videobearbeitung bietet die künstliche
Intelligenz zahlreiche neue Lösungen. Die Finanzierung von
Start-ups in diesem Bereich zeigt, dass die Branche weiter wächst
und die Nachfrage nach innovativen AI-Lösungen steigt. 11'00
TensorFlow Playground ist eine Webanwendung, mit der Benutzer den
künstlichen Intelligenz (KI)-Algorithmus mit der
TensorFlow-Maschinenlernbibliothek testen können. TensorFlow
Playground ist für Benutzer geeignet, die keine Erfahrung mit
höherer Mathematik oder der Programmierung von neuronalen Netzen
für Deep Learning und andere maschinelle Lernanwendungen haben.
24'30 Im Gegensatz zu traditionellen sequentiellen Modellen, die
eine feste Anzahl von Schritten haben und die Informationen Schritt
für Schritt verarbeiten, verwendet der Transformer einen parallelen
Ansatz, der es ihm ermöglicht, Informationen aus der gesamten
Eingabe gleichzeitig zu verarbeiten. Dies wird durch den Einsatz
von Multi-Head-Attention-Schichten erreicht, die es dem Modell
ermöglichen, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabe
herzustellen und somit die Bedeutung des gesamten Kontexts zu
erfassen. 24'50 Das wissenschaftliche Paper, das die
Transformer-Technologie vorstellt, heißt "Attention is All You
Need" und wurde 2017 von Ashish Vaswani und anderen Autoren bei
Google veröffentlicht. Das Paper ist öffentlich zugänglich und kann
unter folgendem Link gefunden werden:
https://arxiv.org/abs/1706.03762 Dort finden Sie die vollständige
Beschreibung der Transformer-Technologie und wie sie angewendet
werden kann, um maschinelles Lernen in verschiedenen Anwendungen zu
verbessern. 33'30 Es ist ein offenes Geheimnis, dass das
Forschungsunternehmen OpenAI bereits an GPT-4 arbeitet, dem
Nachfolger von GPT-3. Gerüchten zufolge wird GPT-4 wesentlich
leistungsfähiger sein als sein Vorgänger und möglicherweise sogar
bis zu 100 Billionen Parameter enthalten. Es wird vermutet, dass
GPT-4 bereits in Microsofts Bing-Suchmaschine als Chat-Funktion
eingesetzt wird, da Microsoft der größte Einzelaktionär von OpenAI
ist. GPT-4 wird voraussichtlich 2023 veröffentlicht, aber es ist
unklar, ob es auf deutlich mehr Daten als GPT-3 trainiert wird.
GPT-4 wird voraussichtlich besser darin sein, Computercode zu
generieren, da OpenAI derzeit Programmierer einstellt, die in der
Lage sind, menschliche Sprache zu verwenden, um Code zu
beschreiben. Allerdings wird GPT-4 keine Fähigkeit zur Erstellung
von Grafiken und anderen visuellen Darstellungen haben. Es wird
erwartet, dass einige Menschen von GPT-4 enttäuscht sein werden, da
die Erwartungen aufgrund des Hypes um GPT-3 sehr hoch sind. 40'10
Im ChatGPT-Kontext wird Prompt verwendet, um eine Unterhaltung mit
ChatGPT zu starten und um eine bestimmte Art von Antwort zu
erhalten, basierend auf dem Text, den der Benutzer eingibt. Bücher
von Christian Rieck: Die 36 Strategeme der Krise: Print:
https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... Kindle:
https://www.amazon.de/exec/obidos/ASI... *Digni-Geld - Einkommen in
den Zeiten der Roboter: print:
http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... Ebook:
http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN... YouTube:
https://www.youtube.com/c/ProfRieck?s... Instagram:
https://www.instagram.com/profrieck/ Twitter:
https://twitter.com/ProfRieck LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/profrieck/ *Hinweis: Die angegebenen
Links können Affiliate-Links sein, bei denen ich eine Provision
bekomme. Vielen Dank, falls Sie diese Links nutzen! #chatgpt
#openai
Hintergründe der Funktionsweise mit einer Live-Demo zu neuronalen
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Intelligenz zahlreiche neue Lösungen. Die Finanzierung von
Start-ups in diesem Bereich zeigt, dass die Branche weiter wächst
und die Nachfrage nach innovativen AI-Lösungen steigt. 11'00
TensorFlow Playground ist eine Webanwendung, mit der Benutzer den
künstlichen Intelligenz (KI)-Algorithmus mit der
TensorFlow-Maschinenlernbibliothek testen können. TensorFlow
Playground ist für Benutzer geeignet, die keine Erfahrung mit
höherer Mathematik oder der Programmierung von neuronalen Netzen
für Deep Learning und andere maschinelle Lernanwendungen haben.
24'30 Im Gegensatz zu traditionellen sequentiellen Modellen, die
eine feste Anzahl von Schritten haben und die Informationen Schritt
für Schritt verarbeiten, verwendet der Transformer einen parallelen
Ansatz, der es ihm ermöglicht, Informationen aus der gesamten
Eingabe gleichzeitig zu verarbeiten. Dies wird durch den Einsatz
von Multi-Head-Attention-Schichten erreicht, die es dem Modell
ermöglichen, Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabe
herzustellen und somit die Bedeutung des gesamten Kontexts zu
erfassen. 24'50 Das wissenschaftliche Paper, das die
Transformer-Technologie vorstellt, heißt "Attention is All You
Need" und wurde 2017 von Ashish Vaswani und anderen Autoren bei
Google veröffentlicht. Das Paper ist öffentlich zugänglich und kann
unter folgendem Link gefunden werden:
https://arxiv.org/abs/1706.03762 Dort finden Sie die vollständige
Beschreibung der Transformer-Technologie und wie sie angewendet
werden kann, um maschinelles Lernen in verschiedenen Anwendungen zu
verbessern. 33'30 Es ist ein offenes Geheimnis, dass das
Forschungsunternehmen OpenAI bereits an GPT-4 arbeitet, dem
Nachfolger von GPT-3. Gerüchten zufolge wird GPT-4 wesentlich
leistungsfähiger sein als sein Vorgänger und möglicherweise sogar
bis zu 100 Billionen Parameter enthalten. Es wird vermutet, dass
GPT-4 bereits in Microsofts Bing-Suchmaschine als Chat-Funktion
eingesetzt wird, da Microsoft der größte Einzelaktionär von OpenAI
ist. GPT-4 wird voraussichtlich 2023 veröffentlicht, aber es ist
unklar, ob es auf deutlich mehr Daten als GPT-3 trainiert wird.
GPT-4 wird voraussichtlich besser darin sein, Computercode zu
generieren, da OpenAI derzeit Programmierer einstellt, die in der
Lage sind, menschliche Sprache zu verwenden, um Code zu
beschreiben. Allerdings wird GPT-4 keine Fähigkeit zur Erstellung
von Grafiken und anderen visuellen Darstellungen haben. Es wird
erwartet, dass einige Menschen von GPT-4 enttäuscht sein werden, da
die Erwartungen aufgrund des Hypes um GPT-3 sehr hoch sind. 40'10
Im ChatGPT-Kontext wird Prompt verwendet, um eine Unterhaltung mit
ChatGPT zu starten und um eine bestimmte Art von Antwort zu
erhalten, basierend auf dem Text, den der Benutzer eingibt. Bücher
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https://www.linkedin.com/in/profrieck/ *Hinweis: Die angegebenen
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#openai
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