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Was genau ist eigentlich ein Large Language Model?
Grafik-Designer, Blogger, Memetiker | goodinternet.substack.com
Kurator'in für: Technologie und Gesellschaft Medien und Gesellschaft Klima und Wandel
Irgendwas mit Medien seit 1996, Typograph, Grafiker, Blogger. Ask me anything.
In den vergangenen Wochen und Monaten erschienen eine ganze Menge Texte, die erklärten, was Large Language Models, die derzeit prominenteste Anwendung von KI-Systemen, ganz genau sind. Die Texte erschienen selbstverständlich allesamt in englischer Sprache und einen guten, fundierten, verständlichen, genauen und mit überschaubarem Zeitaufwand goutierbaren Überblick auf die Grundlagen der Technologie suchte man in deutscher Sprache bislang vergebens.
Nun hat Michael Seemann das erste Kapitel seines Working Papers über Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft in seinem Blog veröffentlicht und erklärt darin im Detail: Was sind Large Language Models und wie funktionieren sie?
Seemann erläutert die Grundlagen der Funktionsweise von LLMs und erzählt auch die Geschichte der Deep Learning-Revolution seit ihrer Initialzündung vor zehn Jahren, erläutert technische Hintergründe, die bis in die 1950er-Jahre zurückreichen und arbeitet sich so immer tiefer in die Materie vor, alles in einer klaren, verständlichen Sprache, die auch kompliziertere technische Mechanismen wie die "Loss Function" oder "Backpropagation" näherbringt.
Der Text ist hervorragend dazu geeignet, die ganz grundsätzlichen Prinzipien moderner AI-Systeme zu erklären, ohne technisches oder gar mathematisches Wissen vorauszusetzen. Der Artikel dürfte den bislang besten AI-Explainer im deutschsprachigen Raum darstellen, mir ist jedenfalls kein besserer bekannt.
Für Anfänger definitiv mehr als geeignet und alle anderen können hier ebenfalls Erkenntnisgewinne verbuchen.
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Seemann erwähnt eingangs zu seinem Text "einige ganz gute Explainer in englischer Sprache", ohne diese jedoch zu verlinken. Hier sind ein paar davon: Large language models, explained with a minimum of math and jargon, What We Know About LLMs (Primer), Catching up on the weird world of LLMs, Large language models: their history, capabilities and limitations, sowie die Anti-hype LLM reading list von Vicki Boykis.
Quelle: Michael Seemann www.ctrl-verlust.net
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danke schön für den Hinweis.