Terminologie verstehen

Ein spezielles neuronales Netzwerkmodell, das eine Art von Eingabe in eine andere Art von Ausgabe umwandeln kann. Google verwendete den Begriff erstmals, als es 2017 ein effizienteres neuronales Netz für die Übersetzung von Englisch nach Französisch entwickelte. Transformatoren sind eine Schlüsselkomponente von Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie LLMs und DALL-E.

Dies sind die Informationen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert werden. Sie sind in der Lage, große Datenmengen (Text, Zahlen, Bilder oder Ton) zu analysieren und zur Erfüllung von Aufgaben zu nutzen. ChatGPT zum Beispiel verwendet Textdaten, die im Internet verfügbar sind.

Im Kontext der KI ist ein Prompt eine Anweisung, die einem Chatbot oder einem anderen Modell gegeben wird, um eine bestimmte Reaktion oder Antwort zu erhalten. Prompt-Engineering ist die Technik der Verwendung präziser und detaillierter Anweisungen, um eine sehr differenzierte Antwort zu erhalten.

Ein Schlüsselelement in einem Algorithmus für maschinelles Lernen. Vereinfacht ausgedrückt sind Parameter eine Reihe von Funktionen, die das KI-Modell verwendet, um seine Fähigkeit, das gewünschte Ergebnis zu erzielen, fein abzustimmen. Im Allgemeinen gilt: Je größer die Anzahl der Parameter, desto leistungsfähiger ist das Modell.

Dies ist ein Forschungs- und Entwicklungslabor für künstliche Intelligenz, das sich die Entwicklung von KI zum Wohle der Menschheit zur Aufgabe gemacht hat. Es ist der Schöpfer der Modelle GPT und DALL-E.

Stellt sicher, dass der Inhalt der Website für jede Region und Sprache vollständig an die betreffende Region angepasst ist und somit die Suchergebnisse nach Region und/oder Sprache verbessert werden. In diesem Fall ist die Lokalisierung unerlässlich.

Bestehen aus den HTML-Elementen, die für den Benutzer unsichtbar sind. Diese Metadaten werden jedoch von Suchmaschinen gesehen und verwendet, um die Relevanz von Websites für die gewünschte Suche zu bewerten.

Dies ist der moderne Ansatz der maschinellen Übersetzung, der heute verwendet wird. Basierend auf künstlichen neuronalen Netzen kann NMT die Wahrscheinlichkeit einer Wortfolge vorhersagen und ganze Sätze in der Übersetzung modellieren. NMT kann eine menschenähnliche Übersetzungsqualität für ressourcenintensive Sprachen erzeugen.

Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Algorithmen anhand von Daten nach linguistischen Verbindungen und Sequenzen zwischen den Wörtern, Sätzen und Absätzen in der geschriebenen und gesprochenen menschlichen Sprache suchen und diese verarbeiten.

Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem ein Computeralgorithmus nach Mustern in den bereitgestellten Daten sucht und dann neue Daten verwendet, um eine gestellte Aufgabe zu erfüllen. Das Programm „lernt“ aus den Informationen, die es erhält, ohne dass weitere Anweisungen erforderlich sind.

Maschinen, die Funktionen ersetzen können, für die normalerweise menschliche (oder eine andere biologische) Gehirnleistung erforderlich ist.

Software, die bei einer Vielzahl von Funktionen über die gleichen Fähigkeiten wie das menschliche Gehirn verfügt. Ein solches Programm existiert noch nicht, aber es gilt oft als das ultimative Ziel der KI-Forschung.

Ein Prozess, bei dem menschliches Know-how mit maschinellen Fähigkeiten zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen kombiniert wird. In der Sprachbranche beispielsweise bearbeiten menschliche Fachleute maschinelle Übersetzungen, um darin Fehler und Ungenauigkeiten zu vermeiden. Außerdem kann der Mensch KI-Modelle bewerten und Feedback für ihr Training geben.

Eine Art der künstlichen Intelligenz, die mit großen Mengen von Textdaten trainiert wird und daher in der Lage ist, die Muster und Verbindungen zwischen Wörtern und Sätzen zu erkennen. Dieses Wissen wird genutzt, um ein Ergebnis zu erzeugen, das der menschlichen Sprache sehr ähnlich ist.

Generative KI-Modelle erfinden manchmal Informationen. Diese Erfindungen werden Halluzinationen genannt und klingen oft so realistisch, dass man leicht darauf hereinfällt. Die Hintergründe sind von der Wissenschaft noch nicht vollumfänglich verstanden.

Ein Programm, das große Datenmengen analysiert und selbständig Lösungen findet, ohne dass ein bestimmter Code eingegeben werden muss. Diese Arten von KI generieren in der Regel Text, Video und andere Medien. ChatGPT ist ein Beispiel für generative KI.

Dies ist ein kurzer Textauszug, der die Suchanfrage direkt auf der Suchergebnisseite beantwortet. Sie ziehen eine hohe Anzahl von Klicks an und eignen sich für die mobile und sprachgesteuerte Suche.

Eine Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netze verwendet werden, um Muster in Daten zu finden.

Ein von KI generiertes Bild, Video oder Audioclip, das das Bild oder die Stimme einer Person nachahmt und zur Verbreitung falscher Informationen über diese Person verwendet werden kann.

GPTs sind KI-Sprachmodelle, die von der Firma OpenAI entwickelt wurden und auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren. GPT steht für „Generative Pretrained Transformer“, was wichtig ist, weil es uns sagt, dass dieses Modell die Fähigkeit hat, Output zu generieren oder zu produzieren und auf bestehenden Daten trainiert wurde. ChatGPT ist ein KI-Chatbot, der auf Anfragen antwortet und menschenähnliche Kommunikation im Textformat produziert.

Eine KI-Anwendung, die darauf trainiert ist, auf Aufforderungen mit konversationellen Antworten über Text, Sprache oder Grafiken zu reagieren, in der Regel online. Chatbots simulieren eine natürliche Unterhaltung und erledigen bestimmte Aufgaben.

Software, die menschliche Sprache verstehen und als Text wiedergeben oder auf sie wie einen Befehl reagieren kann. Mithilfe der KI-gesteuerten Technologie, die als Verarbeitung natürlicher Sprache bezeichnet wird, kann ASR Untertitel in Echtzeit erstellen, ist aber noch nicht immer genau.

Die Verzerrungen, die KI-Programme durch die Daten, mit denen sie trainiert werden, übernehmen. Ethnische, geschlechts- und kulturbedingte Verzerrungen kommen in den Daten vor, aus denen Maschinen lernen, weil voreingenommene Menschen die Daten erstellen oder auswählen. Algorithmische Verzerrungen können dazu führen, dass schädliche Inhalte produziert werden. Sie gehören zu den Herausforderungen bei der Implementierung von KI.

Ein Satz von Anweisungen, die ein Computer benötigt, um eine Aufgabe zu erfüllen oder ein Problem zu lösen.