Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI) für Linux-Nutzer – Teil Drei

Ja, Hat Ihnen unser erster Beitrag zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) für Linux-Nutzer gefallen?Heute werden Sie diesen dritten Teil sicherlich zu schätzen wissen, in dem wir einige der wichtigsten Konzepte und Begriffe dieses Technologiebereichs behandeln. Und falls Sie die beiden vorherigen Teile noch nicht gelesen haben, möchten wir Folgendes klarstellen: Im zweiten Teil werden wir uns mit folgenden Themen befassen: der Punkt bezüglich des Unterschieds zwischen Symbolische Künstliche Intelligenz und Konnektionistische Künstliche Intelligenz und über die historischen Meilensteine ​​dieses Technologiefeldes in den letzten 100 Jahren. Wohingegen in der Im ersten Teil konzentrieren wir uns en Was ist KI und welche verschiedenen Arten gibt es bereits? (Schwach oder eingeschränkt, generativ und agentenbasiert) und deren Entstehung erwartet wird (Allgemein oder stark, und künstliche Superintelligenz).

Und wie schon bei früheren Gelegenheiten sollten Sie bedenken, dass es heute, genau wie damals, Elektrizität, Radio, Fernsehen, Computer, Telefone, das Internet und soziale Netzwerke gibt; Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die sich mittlerweile in alle Bereiche tiefgreifend integriert hat.Und zwar dadurch, dass wir wertvolle Zeit und kostspielige Arbeitsstunden sparen und produktiver, kreativer und vielseitiger werden; ganz sicher. Nach und nach wird es diejenigen verdrängen, die am wenigsten Ahnung von seiner Existenz und Funktionsweise haben.Deshalb gibt es nichts Besseres, als sich zunächst einen Überblick über alles, was damit zusammenhängt, zu verschaffen.

Doch bevor wir uns damit näher befassen, „Der dritte Teil des aufregenden und überraschenden Gebiets der künstlichen Intelligenz“Und genauer gesagt, was einige der wichtigsten Konzepte und Begriffe betrifft, die es zu berücksichtigen, zu verstehen und zu beherrschen gilt, empfehlen wir, Folgendes zu erkunden: Frühere und aktuelle Veröffentlichungen zu diesem Thema in dieser Publikationsreihenach dem Lesen:

Grundlagen der künstlichen Intelligenz – Teil drei: Verwandte Konzepte und Begriffe

20 wichtige Konzepte und Begriffe, die im Bereich der künstlichen Intelligenz immer wieder erwähnt werden.

1. Alucinacion

Halluzinationen bezeichnen eine Situation, in der ein KI-System, insbesondere eines zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Ergebnisse generiert, die auf Grundlage der Eingaben irrelevant, sinnlos oder fehlerhaft sein können. Dies tritt häufig auf, wenn das KI-System den Kontext nicht sicher einschätzen kann, sich zu stark auf seine Trainingsdaten stützt oder das Thema nicht ausreichend versteht.

2. Maschinelles Lernen

Ein Teilgebiet der KI, das die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen umfasst, die es Maschinen ermöglichen, ihre Leistung durch Erfahrung zu verbessern. Ein Beispiel hierfür wäre ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderung anhand des bisherigen Verhaltens vorhersagen könnte. Dank eines solchen Programms lernt die Maschine, Probleme anhand von Beispielen zu lösen: Sie kann so Daten vergleichen und klassifizieren und sogar komplexe Formen erkennen.

3. Deep Learning

Ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das mehrschichtige neuronale Netze nutzt, um aus Daten zu lernen. Das bedeutet, dass es verschiedene neuronale Netzwerkstrukturen verwendet, um sukzessive Schichten zunehmend aussagekräftiger Datenrepräsentationen zu erlernen. Aktuell ist es das populärste Gebiet innerhalb der KI. Es entstand aus der Kombination von Algorithmen des maschinellen Lernens mit formalen neuronalen Netzen und der Nutzung von Big Data.

4. Große Daten

Big Data ist ein Teilgebiet der Informationstechnologie, das sich mit den Schwierigkeiten der Verarbeitung großer Datensätze befasst. Diese auch als Makrodaten bezeichneten Datensätze sind oft zu umfangreich oder zu vielfältig, um mit traditionellen Methoden verarbeitet zu werden. Sie stammen zudem aus unterschiedlichsten Quellen (soziale Netzwerke, Sensoren usw.) und erfordern fortgeschrittene Techniken wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um sie zu analysieren und daraus nützliche Informationen zu gewinnen.

5. Datensatz

Ein Datensatz ist eine Sammlung von Daten, typischerweise in Tabellenform. Er dient als organisierte Datensammlung zum Trainieren, Testen und Validieren von Modellen der künstlichen Intelligenz. Datensätze können Texte, Bilder, Videos oder andere Informationstypen enthalten, die in der Regel beschriftet sind, damit Algorithmen des maschinellen Lernens Muster erkennen und Vorhersagen treffen können.

6. Modelltraining

Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem ein Datensatz verwendet wird, um einem Modell der künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens beizubringen, eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, beispielsweise die Klassifizierung oder Vorhersage. Das Modell passt seine Parameter anhand der bereitgestellten Beispiele an, um seine Genauigkeit mit neuen Daten zu verbessern.

7. Erhöhte Stromerzeugung durch Rückgewinnung

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Methode, die es einer KI ermöglicht, externe Datenbanken abzufragen oder im Internet nach neuen und aktualisierten Informationen zu suchen, bevor sie eine Antwort generiert. Anstatt das gesamte Modell mit neuen Daten neu trainieren zu müssen, fungiert RAG als eine Art „Echtzeit-Schulung“ für die KI. Dies ist sehr nützlich, da es das System dazu zwingt, sich auf spezifische und verifizierte Dokumente zu stützen, wodurch das Risiko, dass die KI Informationen erfindet (Halluzinationen), erheblich reduziert wird.

8. GPT (Generative Pre-Trained Transformer)

Es handelt sich um eine Familie von Sprachmodellen, die von OpenAI entwickelt wurden und neuronale Netze nutzen, um Texte auf natürliche Weise zu verstehen und zu generieren. Diese GPT-Modelle (Generative Pretrained Transformer) verwenden eine Architektur namens Transformer, die es ihnen ermöglicht, Eingabeaufforderungen zu analysieren und auf Basis des Trainings mit umfangreichen Datensätzen die wahrscheinlichste Antwort vorherzusagen. Dadurch ist GPT in der Lage, die menschliche Sprachverständnisfähigkeit nachzuahmen.

9. Generierung natürlicher Sprache (Generierung natürlicher Sprachen)

Die Generierung natürlicher Sprache ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der automatischen Erzeugung verständlicher Texte oder gesprochener Sprache in menschlicher Sprache befasst. Sie ermöglicht es einer Maschine, Rohdaten in natürliche Sätze oder Absätze umzuwandeln, beispielsweise in automatisierten Zusammenfassungen oder virtuellen Assistenten.

10. Schnelle Entwicklung

Es ist die Kunst, Anfragen so zu formulieren, dass sinnvolle, generative Ergebnisse erzielt werden – also präzisere, produktivere und innovativere Ergebnisse. Anders ausgedrückt: Es ist die Wissenschaft, die Anweisungen für eine generative künstliche Intelligenz zu entwerfen, zu optimieren und zu verfeinern. Ziel ist es, die KI so anzuleiten, dass sie präzise, ​​relevante und qualitativ hochwertige Antworten liefert und dabei als Kommunikationsbrücke dient, um generische oder fehlerhafte Ergebnisse zu vermeiden.

11. Modell

Ein Modell repräsentiert die Ausgabe des Lernalgorithmus. Es dient der KI als Grundlage für Vorhersagen. Basismodelle bilden eine breite Kategorie von KI-Modellen, darunter große Sprachmodelle sowie Modelle für Computer Vision und Reinforcement Learning. Sie werden als „Basismodelle“ bezeichnet, da sie die Grundlage für die Entwicklung von Anwendungen bilden und ein breites Spektrum an Domänen und Anwendungsfällen abdecken.

12. Große Sprachmodelle

Sie sind eine Art Deep-Learning-Modell, das anhand großer Datensätze trainiert wird, um Aufgaben des natürlichen Sprachverstehens und der Sprachgenerierung zu lösen. Bekannte Modelle sind BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 und das innovative GPT-4. Diese Modelle unterscheiden sich in ihrer Größe (Anzahl der anpassbaren Parameter), ihrem Aufgabenspektrum (Programmierung, Chat, wissenschaftliche Anwendungen usw.) und der Wissensbasis, auf der sie trainiert wurden.

13. Kleine Sprachmodelle

Sie sind Miniaturversionen großer Sprachmodelle (LLMs). Beide nutzen maschinelle Lernverfahren, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und so realistische, natürlichsprachliche Antworten zu generieren. Während LLMs jedoch enorm groß sind und viel Rechenleistung und Speicherplatz benötigen, werden kleine Sprachmodelle wie Phi-3 mit kleineren, sorgfältig ausgewählten Datensätzen trainiert und haben weniger Parameter. Dadurch sind sie kompakter und sogar offline nutzbar.

14. Voreingenommenheit

Dies sind die Annahmen, die ein KI-Modell über die Daten trifft. Der „Bias-Varianz-Trade-off“ beschreibt das Gleichgewicht zwischen den Annahmen eines Modells über die Daten und dem Ausmaß, in dem sich die Vorhersagen des Modells bei unterschiedlichen Trainingsdaten ändern. Induktiver Bias bezeichnet die Annahmen, die ein Algorithmus für maschinelles Lernen über die zugrunde liegende Verteilung der Daten trifft.

15. Verarbeitung natürlicher Sprache

Es handelt sich um ein interdisziplinäres Forschungsfeld, dessen zentrale Idee darin besteht, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, menschliche Sprachen zu lesen und zu verstehen. Die Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zielt darauf ab, die Frage zu beantworten, wie Menschen die Bedeutung eines gesprochenen oder geschriebenen Satzes erfassen und wie sie verstehen, was wann und wo geschehen ist; sowie die Unterschiede zwischen einer Annahme, einer Überzeugung und einer Tatsache. Folglich beinhaltet sie die Programmierung von Computern zur Verarbeitung großer Mengen sprachlicher Daten und konzentriert sich auf die Umwandlung von Freitext in eine standardisierte Struktur.

16. Eingabeaufforderung

Ein Prompt ist eine Anweisung oder eine Reihe von Anweisungen (Eingabe), die einem Computersystem gegeben werden, um eine Reaktion zu generieren. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) ist er die erste Anweisung, der erste Befehl, die erste Frage, die erste Anfrage oder die erste Textanweisung, die dem Modell übermittelt wird, um die Generierung einer spezifischen Antwort oder Ausgabe zu steuern. Der Prompt dient als Stimulus oder Auslöser für die KI und gibt Thema, Stil, Richtung oder Art der erwarteten Antwort vor. Die Formulierung des Prompts (seine Formulierung) bestimmt direkt die Qualität und Relevanz der Ergebnisse.

17. Neuronales Netzwerk

Es handelt sich um ein Rechenmodell, das auf einer großen Anzahl einfacher neuronaler Einheiten (künstlicher Neuronen) basiert und in etwa dem Verhalten der Axone von Neuronen im biologischen Gehirn entspricht. Sie bilden die grundlegende Arbeitseinheit des Deep Learning. Darüber hinaus ist es ein Modell des maschinellen Lernens, das Mustererkennung und Problemlösung ermöglicht und auf maschinellem Lernen bzw. Deep Learning basiert, um die analytischen Mechanismen des menschlichen Gehirns nachzubilden.

18. Transformator

Transformer sind eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text entwickelt wurde. Sie lernen Kontext und damit Bedeutung. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen erfassen sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen einer Sequenz (Wörter, Sätze) parallel, anstatt sequenziell. Transformer bilden die Grundlage erfolgreicher Modelle wie GPT und BERT und werden für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt.

19. Zeichen

Ein Token in der Künstlichen Intelligenz (KI) ist die kleinste Dateneinheit (Wörter, Wortteile, Zeichen oder Symbole), die Sprachlernmodelle wie GPT oder Gemini verwenden, um Texte zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren. Er ist die „Währung“ oder die grundlegende Information, die die KI liest und analysiert, um die menschliche Sprache in verarbeitbare Einheiten zu zerlegen. KI-Modelle verarbeiten Tokens, um die Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen und Fähigkeiten wie Vorhersage, Generierung und logisches Denken zu ermöglichen. Je schneller die Tokens verarbeitet werden, desto schneller können die Modelle lernen und reagieren.

20. Kreuzvalidierung

Es handelt sich um eine Methode zur Bewertung von Analyseergebnissen und zur Sicherstellung der Genauigkeit von Vorhersagen maschineller Lernmodelle. Dabei wird ein Datensatz in mehrere Teilmengen (oder „Folds“) unterteilt. Das Modell wird anschließend mit einigen Teilmengen trainiert und mit anderen getestet. Dies ermöglicht eine zuverlässigere Einschätzung der Modellleistung durch die Reduzierung von Überlernen.

Weitere Grundlagen der künstlichen Intelligenz, die es wert sind, in diesem dritten Teil untersucht, verstanden und beherrscht zu werden.

Dies sind nur einige wenige Konzepte und Begriffe aus der Vielzahl an Ideen, die es wirklich wert sind, gekannt, verstanden und beherrscht zu werden. in diesem modernen und innovativen Bereich der künstlichen Intelligenz. Um die hier angebotenen Informationen zu erweitern und Sie leichter zu weiteren Informationen zu führen, bieten wir Ihnen Folgendes an: Interessante Infografik, erstellt mit KI Um Ihnen einen kleinen Einblick in andere, ebenso wichtige und unerlässliche Punkte zu geben:

Zusammenfassung

Kurz gesagt, wir hoffen, dass dies „Der dritte Teil des aufregenden und überraschenden Gebiets der künstlichen Intelligenz“ mit Schwerpunkt auf generativer künstlicher Intelligenz (GAI) hat möglicherweise etwas mehr dazu beigetragen, Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten in diesem modernen und innovativen Bereich zu stärken und zu erweitern. Vergessen Sie nicht, dass Künstliche Intelligenz und Robotik verändern die Welt und die Art und Weise, wie wir unser Leben leben.Und in den kommenden Jahren, wenn Quantencomputer kommerziell verfügbar sind und Quantenenergie (erzeugt durch den Casimir-Effekt) für die gesamte Menschheit zugänglich ist, könnte sich unsere Welt völlig von der heutigen unterscheiden. Deshalb ist es besser, sich jetzt mit Künstlicher Intelligenz auseinanderzusetzen, als es später zu bereuen. Und natürlich: Vergesst nicht, weiterhin aktiv an unserem geliebten und wertvollen Linux-Universum teilzunehmen, eure Beiträge zu leisten und es zu unterstützen.

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