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ChatGPT in 3 Minuten erklärt
ChatGPT in 3 Minuten erklärt
„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
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#AI#LLM#AI Upskilling
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ChatGPT in 3 Minuten erklärt
Science Fiction Becomes Science Fact – KI Grundlagen und ethische Herausforderungen (1) - die wissenskreateurin**
Science Fiction Becomes Science Fact – KI Grundlagen und ethische Herausforderungen (1) - die wissenskreateurin**
Dieser Blogpost ist Teil 1 (von 3) zum Thema KI im Bildungsbereich. Da das Thema für nur einen Artikel zu komplex ist, habe ich mir überlegt, insgesamt drei Artikel mit jeweils folgenden Schwerpunkten zu verfassen: Dies ist nun der erste (und Vorwarnung längste) Teil mit dem Schwerpunkt KI Grundlagen & Ethik. Seit vielen Monaten kuratiere […]
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Science Fiction Becomes Science Fact – KI Grundlagen und ethische Herausforderungen (1) - die wissenskreateurin**
Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft
Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft
Die rasante Entwicklung von Systemen Künstlicher Intelligenz wie Chat-GPT, die inhaltlich und sprachlich überzeugende Texte generieren können, hat eine intensive Debatte ausgelöst. Es stellt sich die Frage, welche Auswirkungen solche Systeme auf die Prozesse und Arbeitsweisen zum Beispiel in Wissens- und Kreativberufen haben werden. Diese Literaturstudie wertet den aktuellen Stand der Debatte aus. Sie führt in die technische Grundlage, die so genannten Large Language Models, ein und untersucht abschließend, welche Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu erwarten sind.
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Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft
Where Should Your Company Start with GenAI?
Where Should Your Company Start with GenAI?
Companies are struggling with where to start with generative AI. The authors’ case studies, based on their growing global community of over 3,000 GenAI practitioners, point to a new category of work, more precise and actionable than “knowledge work.” They call it WINS Work — the places where tasks, functions, possibly your entire company or industry — are dependent on the manipulation and interpretation of Words, Images, Numbers, and Sounds (WINS). This framework can help leaders identify how vulnerable their business is to changes from this new technology and plan their response.
#AI#AI Use Case
·hbr.org·
Where Should Your Company Start with GenAI?
Microsoft Copilot is now generally available
Microsoft Copilot is now generally available
Since Microsoft Copilot (formerly Bing Chat and Bing Chat Enterprise) launched in preview in February, people around the world have embraced it as their everyday AI companion. It’s been used to generate billions of prompts and responses, helping people be more creative and productive in their lives.
#AI#Microsoft
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Microsoft Copilot is now generally available