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Kartenstapel

CL
by Connor Ryan L.

5.(LE2) Beschreiben Sie, was man unter Generativer KI und Large Language Models

(LLMs) versteht, erläutern Sie zugehörige Potenziale und ausgewählte Herausforderungen.

Bewerten und verwenden Sie anhand konkreter Nutzungen entsprechender Werkzeuge diese relativ neue Technologie exemplarisch.

Erläuterung:

Large Language Models (LLM):

Große neuronale Netze, insbes. solche mit einer „Transformer- Architektur“, welche „vortrainiert“ werden

-> LLMs basieren auf schlichtem Rechnen mit Zahlen

=> Nicht auf explizit eingebautem „symbolischen Regel- /Expertenwissen“

=> Wenn es um Texte geht: Worte werden durch Zahlen repräsentiert

=> Multimodal, d.h. nicht nur „klassischer Text“ sondern auch Programmcode, Audio, (Bewegt-)Bilder

Beispiel: ChatGPT

Potenziale:

- Aktuell drastische Leistungssteigerungen von LLMs/Generativer KI

- Viele Beispiele für menschenähnliche Denkfähigkeit

- Vielfältiger Nutzen und Produktivitätssteigerungen

- Zukünftig Einbau in Alltagsobjekte und Verbindung mit der Realwelt

Herausforderungen:

- Bisher weniger gute Leistungen bzgl. Planungsaufgaben und Robotik

- Sicherheitsrisiken?

- Auswirkungen auf Berufe, Arbeitsmarkt, Bildung, Gesellschaft (auch negativ)

- Ökonomische, rechtliche, philosophische und ethische Fragen und Herausforderungen

Turing-Test

- Stellt fest, ob ein Computer so denken kann wie ein Mensch - Experiment: Mensch kommuniziert über eine Schnittstelle mit zwei unbekannten

Gegenstellen (Text-Chat)

-> Sofern Mensch nicht erkennt, ob hinter einer der Gegenstellen

ein Mensch oder eine Maschine steckt, könnte man der eingesetzten

Maschine die Fähigkeiten zum „Denken“ bzw. „Intelligenz“ zuschreiben

Author

Connor Ryan L.

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