Sprachmodelle sind Modelle des maschinellen Lernens, die auf sehr großen Textmengen trainiert wurden und in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu generieren, Übersetzungen anzufertigen oder komplexe Fragen zu beantworten. Systeme wie GPT, Claude oder Gemini basieren auf der Transformer-Architektur und haben in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung und Erzeugung natürlicher Sprache erzielt. Die Funktionsweise großer Sprachmodelle beruht auf statistischen Mustern, die während des Trainings aus Milliarden von Texten extrahiert werden. Durch dieses Verfahren entwickeln die Modelle ein implizites Verständnis von Grammatik, Fakten und logischen Zusammenhängen, das weit über einfache Musterabgleiche hinausgeht. Gleichzeitig bringen diese Modelle bekannte Einschränkungen mit sich, darunter Halluzinationen und mangelnde Nachvollziehbarkeit der Ausgaben. Diese Kategorie versammelt Artikel zur Architektur, Trainingsmethodik und den Einsatzgebieten großer Sprachmodelle. Behandelt werden sowohl die technischen Grundlagen der Aufmerksamkeitsmechanismen als auch praktische Aspekte wie Feinabstimmung, Kontextfenster und die Bewertung von Modellqualität.
Rund 1,5 Billionen Dollar sind in KI-Infrastruktur geflossen. Wer dafür zahlt und warum die Bilanzen freundlicher aussehen als die Ökonomie.
Warum der Preisverfall bei KI-Inferenz die Kosten pro Token senkt, die Gesamtrechnung aber steigen lässt und welche Geschäftsmodelle das unter Druck setzt.
Sprachmodelle geben bei Strategiefragen den Durchschnitt ihres Wissens wieder. Das entspricht ihrem Training, taugt aber nicht als Wettbewerbsvorteil.
Wie Gehirn und Sprachmodell mit verwandten Problemen umgehen - von schlafähnlichem Replay bis funktionaler Metakognition.
Technische, architektonische und epistemische Grenzen aktueller Sprachmodelle, von Kontextnutzung und Halluzinationen bis Grounding und Systemdesign.
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Prompt Engineering aus Entwicklerperspektive - System Prompts in Code, strukturierte Outputs, Tool Use, Token-Management und Testing von LLM-Anwendungen.
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Entwicklung der Sprachmodellierung - von lokalen Mustern und Kontextproblemen bis zu Skalierung und Reasoning.
Wie Lesen und Transformer-Verarbeitung mehrstufige Repräsentationen aufbauen - von Buchstabenerkennung bis semantischer Emergenz.
Primacy/Recency-Effekt und Lost-in-the-Middle - wie Mensch und KI Information unter begrenzter Abruf- und Kompressionskapazität verarbeiten.
Parallelen zwischen biologischen und künstlichen neuronalen Netzen und was sie über Informationsverarbeitung verraten.
Einordnung der wahrgenommenen Modell-Degradation bei LLMs zwischen Nutzerwahrnehmung, Produktänderungen und ökonomischem Druck.
Eine ChatGPT-Anfrage Schritt für Schritt: von der Tokenisierung über den Forward-Pass bis zur Wahl des nächsten Tokens, mit Mixture of Experts.
Kritische Bestandsaufnahme von KI-Agenten - zwischen nützlicher Automatisierung, Agent Washing und den Grenzen autonomer Aufgabenbearbeitung.
Was Sprachmodelle sind, wie sie funktionieren und was Large Language Models von ihren Vorgängern unterscheidet.
Chancen und Risiken großer Sprachmodelle am Beispiel von OpenAIs ChatGPT – ein kritischer Kommentar.
Ein Kommentar zu den Einsatzgebieten und Anwendungsmöglichkeiten von ChatGPT in der modernen Arbeitswelt.
Wie Programmierer ChatGPT beim Erstellen, Bearbeiten und Verstehen von Code sinnvoll einsetzen können.