KI Einführung

Mustererkennung

Künstliche Intelligenz insbesondere LLMs (Large Language Models) funktionieren durch die Analyse von Datenmustern, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.

Die Mustererkennung von LLMs erfolgt durch die Analyse großer Textmengen, wobei das Modell statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen lernt. Zunächst wird der Text in Token zerlegt, die dann in Vektoren umgewandelt werden. Das Modell nutzt neuronale Netzwerke, um Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren, indem es Vorhersagen über das nächste Wort basierend auf dem Kontext trifft. Durch das Training auf vielfältigen Textquellen verbessert das Modell seine Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu generieren, indem es wiederkehrende Muster und Bedeutungen erfasst.

Zum Training werden Milliarden von Webseiten, Büchern und anderen Textquellen genutzt, um ein umfassendes Verständnis für die menschliche Sprache zu entwickeln.

Bildlich gesprochen: Eine KI funktioniert wie ein fleißiger Student, der Milliarden Bücher liest – nicht, um sie zu verstehen, sondern um Muster aus Texten und Sätzen zu erkennen. Sie analysiert riesige Datenmengen und „lernt“ dabei, wie Wörter zusammenpassen und sinnvolle Sätze bilden. Durch diesen Prozess kann sie komplexe Zusammenhänge und Strukturen in der Sprache identifizieren, die für Menschen oft intuitiv sind.

Unterschiede zu menschlichen Denkprozessen

Der Mensch versteht und interpretiert, indem er Emotionen und Kontexte berücksichtigt. Die KI im Gegensatz dazu erkennt Muster und Wahrscheinlichkeiten, indem sie statistische Modelle anwendet, um Vorhersagen zu treffen und Antworten zu generieren, die auf den gelernten Daten basieren.

Prompts

Anhand des Prompts wird die Mustererkennung gestartet. Das Prompt dient als Eingabe für die KI. Dabei ist es von Bedeutung, welche Informationen und Kontext der KI mitgeteilt werden. Durch das Muster-Training der KI ist diese in der Lage, die Eingabe zu verstehen und aufgrund der gelernten Muster eine Antwort zu generieren.