A provocative study from Google where LLMs passed a Turing Test, of a sort, for doctors. 149 actors playing patients texted live with one of 20 primary care… | 12 comments on LinkedIn

2 Stunden unterhaltsames Gespräch, in dem Kernfragen zu generativer KI adressiert werden. Sehenswert.

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„Nimmt mir die KI meinen Job weg?“ 😢 – diese Angst haben derzeit viele Wissensarbeiter/-innen. Wir können Entwarnung geben: Die KI wird so bald nicht die Weltherrschaft übernehmen. Erfahren Sie in unserem Erklärfilm, wie die Technologie hinter ChatGPT funktioniert und warum die menschliche Komponente bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz wichtig ist – und auch bleiben wird. youknow ist einer der führenden Anbieter von Erklärvideos und E-Learning-Lösungen im deutschsprachigen Raum. Weitere Infos auf https://you-know.de, https://you-know.ch und https://you-know.at. Einen Blick hinter die Kulissen von youknow bekommst du hier: https://www.facebook.com/youknow.gmbh Du darfst dieses Erklärvideo gerne in unveränderter Form für eigene Zwecke verwenden und z.B. in Präsentationen, Websites oder Blogs einbinden. Voraussetzung ist, dass du uns namentlich nennst (youknow) und auf unsere Website verlinkst (https://you-know.de). Text: Fragen stellen, Gedichte schreiben, E-Mails formulieren - Millionen von Menschen lassen sich vom Sprachmodell ChatGPT helfen. Aber wie funktioniert diese sogenannte 'generative künstliche Intelligenz' eigentlich? Zunächst braucht sie viel menschliche Hilfe: Sie muss trainiert werden. ChatGPT wurde mit hunderten Millionen von Texten aller Art gefüttert – inklusive der kompletten Wikipedia. Auf Basis dieser Texte können sich die Sprach-KIs Zusammenhänge der Sprache erschließen – sie lernen mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Wort auf ein anderes folgt. Am Anfang des Trainings müssen die Antworten von Menschen überprüft werden. Sie schließen falsche oder unerwünschte Antworten aus. Aus diesem Feedback lernt das System wiederum und verbessert die Antworten laufend. Was passiert also, wenn man ChatGPT eine Frage stellt? Der eingegebene Text wird in viele kleine Einheiten, sogenannte Tokens, unterteilt. Wenn ein Satz ein Puzzle ist, dann ist ein Token ein Puzzle-Stück. Ein Token kann dabei ein kurzes Wort sein, eine Silbe in einem Wort, eine Abkürzung oder ein Satzzeichen. Dann berechnet das Modell, auf welcher Position die Tokens im Text sind und in welchem Zusammenhang sie zueinanderstehen. So kann das Modell die Bedeutung von Begriffen im Text berechnen, also dass „Bank“ etwas anderes bedeuten kann, je nachdem ob in der Nähe „Park“ oder „Geld“ vorkommt. Es erkennt daraus auch den Sinn der Frage: Es identifiziert Schlüsselwörter im Text, erkennt Arbeitsanweisungen und ignoriert Floskeln. Die Erstellung der Antwort funktioniert ähnlich. Auf Basis der Eingabe und der Trainingsdaten wird die wahrscheinlichste Antwort errechnet und wieder wie ein Puzzle zusammengesetzt. Für jedes Token wird berechnet, welches wahrscheinlich als Nächstes folgt. So entsteht die Antwort, die das Modell für am wahrscheinlichsten passend hält. Dazu muss man wissen: das Modell selbst verfügt über kein Faktenwissen und kann die Richtigkeit der Antwort nicht überprüfen. Wenn also ein Sprachmodell wie ChatGPT auf eine Frage richtig antwortet, dann nur, weil die richtige Antwort statistisch gesehen die wahrscheinlichste ist. Stehen wenig Daten zur Verfügung, kann es vorkommen, dass die berechnete Antwort inhaltlich falsch ist. Das kann trotzdem sehr überzeugend klingen. Darum ersetzt die Antwort eines Sprachmodells keine eigene Recherche und sollte unabhängig überprüft werden. Zusammenfassend kann man sagen: Sprach-KIs sind nur so gut, wie ihre Trainingsdaten und der Trainingsprozess es zulassen. Ihre Antworten sind kein Wissen, sondern sehr gute sprachliche Wahrscheinlichkeitsrechnung. Trotzdem werden sie unser Leben verändern – als Textgeneratoren im Arbeitsalltag, Chatbots oder sogar humanoide Roboter. Quellen: https://www.zeit.de/2023/13/chatgpt-kuenstliche-intelligenz-funktion-token https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-so-funktioniert-chatgpt-2302-171644.html https://www.spektrum.de/news/wie-funktionieren-sprachmodelle-wie-chatgpt/2115924

There is a lot to pay attention to in this paper: …

Ausgewählte Large Language Models (LLMs) auf der Grundlage von Open Source im Überblick. Die Abbildung kann gerne frei verwendet werden. Siebe dazu die Lizenz… | 12 Kommentare auf LinkedIn

Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.

Wie immer muss man es im rasenden… | 30 Kommentare auf LinkedIn

A highly important open question about AIs has been whether they can actually discover new things, rather than just recombine training data that they have… | 28 comments on LinkedIn

Gemini is our most capable and general model, built to be multimodal and optimized for three different sizes: Ultra, Pro and Nano.

Große Sprachmodelle kommen heute in einer Vielzahl von Produkten zum Einsatz. Aber wie funktionieren diese KI-Modelle eigentlich?

Training LLMs from scratch costs millions. That's why mostly only Big Tech companies or very well-funded startups can do it today. But do you know why? Let me… | 10 comments on LinkedIn

A paper that really illustrates both the unexpected power, and unexpected risks, that come from LLMs. Given text of anonymous posts on Reddit, GPT-4 can infer…

I have been saying prompt engineering is going away and this paper shows why: AI will be better at figuring out what you want than you will be telling it what…

Welcome to a deep dive into the world of MemGPT, a groundbreaking language model with a distinctive architecture. In this video, we'll unravel the mysteries ...

This study uses ChatGPT-3.5 to analyze corporate transcripts and finds its analyses work as a “powerful predictor of future stock price volatility and helps in…

Know your tools! This new paper on the limits of LLMs should help you understand where they are most useful & where they might fail. AI is much better at…

🔥 Game-Changer Alert:! 💻 Say goodbye to cloud limitations! Now you can run a whopping 7B LLM based on LLaMa right on your… | 12 comments on LinkedIn

Noch machen vor allem US-amerikanische KI-Firmen mit ihren grossen Sprachmodellen von sich reden. Das Start-up AlpineAI, an dem sich mehrere Schweizer KI-Labore beteiligen, will dies ändern. Zum Start bietet es Unternehmen eine Schweiz-freundliche ChatGPT-Alternative an.

So the suspicions about the dumbing-down of GPT-4 may actually be right! Here is some initial hard evidence that GPT-4 is actually getting less capable (and… | 32 comments on LinkedIn

You can now fine-tune an open-source LLM without writing a single line of code. This is unprecedented. No-code fine-tuning is a breakthrough in the…

In this video I show I was able to install an open source Large Language Model (LLM) called h2oGPT on my local computer for 100% private, 100% local chat wit...

We’re rolling out NotebookLM, an experimental offering from Google Labs to summarize information, complex ideas and brainstorm new connections.

🚀 🚀 🚀 #Orca is a language model that is designed to solve the limitations of smaller models by imitating the reasoning processes of #GPT-4. As Orca is…

Learn about Lamini, a tool that enables developers to train instruction following language models at scale. With Lamini, you can rapidly train high-performing language models on large datasets without needing to be an ML expert. Lamini is a herd of llamas. Read on to find out more about how Lamini works and how it can help you create instruction-following language models similar to ChatGPT.

Die rasante Entwicklung generativer KI-Systeme wie ChatGPT, DALLE und Midjourney revolutioniert unsere Welt und stellt uns vor neue, faszinierende und zugleich beunruhigende Herausforderungen. Was bedeutet es, wenn künstliche Intelligenzen komplexe Prüfungen bestehen oder sogar kreativ tätig werden? Wird diese Entwicklung unsere Gesellschaft, Arbeitswelt und Kommunikation überrumpeln? Werden Jobs ersetzt oder entstehen völlig neue Beschäftigungsfelder? Und wie können wir die Gefahren durch die Nutzung dieser Systeme zur Verbreitung von z.B. Falschinformationen minimieren? Entdecken Sie in diesem vierwöchigen, kostenlosen openHPI-Kurs, wie bahnbrechende Technologien wie ChatGPT funktionieren, welche Anwendungsfälle daraus entstehen, welche Chancen und Grenzen sie bergen. Der Kurs bietet Jugendlichen und Interessierten ohne technisches Hintergrundwissen oder Programmiererfahrung eine einzigartige Gelegenheit, in die Welt der Generativen Künstlichen Intelligenz einzutauchen. Geleitet wird der Kurs in Kooperation mit dem [KI-Servicezentrum Berlin-Brandenburg (KISZ-BB)][2] von den HPI-Alumni [Johannes Hötter][3] und [Christian Warmuth][4]. [1]: https://open.hpi.de/courses/kieinstieg2020 [2]: https://hpi.de/forschung/infrastruktur/ki-servicezentrum-berlin-brandenburg.html [3]: https://www.linkedin.com/in/johannesh%C3%B6tter/ [4]: https://www.linkedin.com/in/warmuth-christian/

Greg Brockman von OpenAI skizziert neue Nutzungsszenarien für ChatGPT und die Zusammenarbeit mit smarten Maschinen.