Die Grenzen von Künstlicher Intelligenz: Einblicke und Ausblicke

1.3.2024
Lesezeit: 9 Minuten

Wo sind die Grenzen künstlicher Intelligenz? Dr. Imanol Schlag, Postdoc an der ETH, und Chris zeigen dir diese Grenzen in der neuen Episode des MarketingBoosters auf und geben dir Tipps, wie du sie überwinden kannst. Jetzt zum luege, lose und läse!

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Inhalt auf einen Blick

1. Die Grenzen der aktuellen KI-Modelle

Dr. Imanol Schlag hebt hervor, dass viele Menschen die technischen Grenzen und die Komplexität hinter KI-Modellen wie GPT nicht vollständig verstehen. Er erklärt, dass diese Modelle weit davon entfernt sind, allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) zu sein.

2. Warum wird ChatGPT als stochastischer Papagei betitelt?

Diese Bezeichnung rührt daher, dass solche Modelle im Wesentlichen nur das wiedergeben, was sie in ihren Trainingsdaten gesehen haben, ohne wirkliches Verständnis oder Bewusstsein für den Inhalt.

3. Warum halluziniert ein LLM?

Halluzinationen in Sprachmodellen entstehen durch die probabilistische Natur ihrer Textgenerierung. Sie generieren oft überzeugende, aber faktisch inkorrekte oder irrelevante Inhalte, basierend auf der Wahrscheinlichkeit der Wortfolge.

4. Wie wird Text generiert?

Text wird durch Vorhersage des nächsten wahrscheinlichsten Wortes basierend auf einem gegebenen Kontext generiert. Dies geschieht mittels eines trainierten Modells, das auf einer grossen Menge von Textdaten basiert.

5. Schwierigkeiten bei der Einhaltung der Textlänge

Trotz der Angabe einer bestimmten Anzahl von Tokens hat das Modell Schwierigkeiten, die Länge genau einzuhalten, da es darauf trainiert ist, flüssige und kohärente Texte zu generieren, was oft zu einer Überschreitung der vorgegebenen Länge führt.

6. Warum hilft die Anweisung "gehe Schritt für Schritt vor"?

Diese Anweisung hilft dem Modell, sich auf den Prozess der Lösung oder Erklärung zu konzentrieren, anstatt sofort eine Antwort zu generieren. Es ermöglicht eine detailliertere und kontextualisierte Antwort.

7. Nutzen von Beispielen (Chain-of-Thought und Few-Shot-Prompts)

Beispiele helfen dem Modell, den Kontext besser zu verstehen und relevantere Antworten zu liefern. Sie dienen als Richtlinien für das Modell, um die Anforderungen der Aufgabe besser zu verstehen und umzusetzen.

8. Fazit

Zusammengefasst bietet dieses Gespräch mit Dr. Imanol Schlag tiefe Einblicke in die Welt der KI und ihre aktuellen Beschränkungen, zeigt aber auch das enorme Potenzial und die Richtungen für zukünftige Entwicklungen auf. Höre dir den ganzen Podcast an und lerne, KI besser zu verstehen. 

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