Open New Learning Lab Resources

Wie gut bewertet ChatGPT Aufgaben? Diese Frage wurde in der Studie "Large Language Models for Education: Grading Open-Ended Questions Using ChatGPT" von Pinto…

„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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New Learning Lab Impulsreihe 007 - Thema: Was ist das New Learning Lab eigentlich? created by Jan Foelsing Das New Learning Lab ist eine Online Community für Learning Professionals, die sich und ihre Lernangebote stetig weiterentwickeln möchten. Das Ziel des Labs ist es, einen geschützten Experimentier- und Austauschraum zur Gestaltung wirksamer Lernangebote zu ermöglichen. Zusammen erschaffen wir einen inspirierenden Lernraum, in dem das mit- und voneinander Lernen im Fokus steht. Dabei könnt ihr Methoden, Tools und Konzepte kennenlernen, ausprobieren sowie weiterentwickeln oder Euch ein qualifiziertes Feedback zu Euren eigenen Konzepten einholen. Gewinnt neue Einblicke, stärkt Euer Netzwerk und adaptiert Eure Learnings für die eigene Organisation. Und dies in über 30 Sessions im Jahr. Darunter natürlich auch eine monatliche Session zu ChatGPT & Co. Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab #LDi #LDframe #skills #newlearninglab #newlearning #corporatelearning #learning

New Learning Lab Impulsreihe 006 - Thema: Retrospektive im Lernkontext created by Jan Foelsing Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab

New Learning Lab Impulsreihe 005 - Thema: Team Skill Matrix created by Jan Foelsing Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab

New Learning Lab Impulsreihe 004 - Thema: Team Learning Board created by Jan Foelsing Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab

New Learning Lab Impulsreihe 003 - Thema: Die 8 Arten des Lernens created by Jan Foelsing Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab

New Learning Lab Impulsreihe 002 - Thema: Skill Development Cycle created by Jan Foelsing Werde auch du Teil des New Learning Labs! Ein Experimentier- und Austauschraum für Learning Professionals. https://www.newlearning.team/new-learning-lab

They're great for anyone looking to get smarter about AI this year. Check them out:  1. AI… | 13 comments on LinkedIn

A first look at the impact on productivity, creativity, and time

FAST AI Movies – die KI basierte Software, mit der Sie im Handumdrehen Schulungsvideos automatisiert erstellen lassen.

a 21st century integrated Skill Development Ecosystem for collaborative upskilling

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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

Beim Boxen nennt man das einen „lucky punch“: Deutschlands CO2-Emissionen sind im Jahr 2023 auf ein Rekordtief gesunken. Und das nach Jahrzehnten nahezu…

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In this episode of The Business of Learning podcast, we spoke with experts about how to build workforce readiness through skills mapping.

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Talent gaps and shortages represent the most pressing… | 14 comments on LinkedIn

The power of selection in a world of excess“, page 167-168: • Saving…

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

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

This is quite the paper in Nature on AI and scientific research! The authors got GPT-4 to autonomously research, plan, and conduct chemical experiments… | 20 comments on LinkedIn

Es ist vielleicht keine Riesensensation, aber doch eine interessante Idee. Denn im neuen Cisco-Podcast "Zukunft verstehen" habe ich Albert Einstein zu Gast… | 26 Kommentare auf LinkedIn