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.
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