In einem der vergangenen Beiträge habe ich über das Kompetenzfeld „KI-Grundwissen“ geschrieben. Heute möchte ich einen kleinen Beitrag zu diesem Grundwissen leisten und habe fünf wichtige KI-Begriffe zusammengetragen, die aus meinem individuellen Blickwinkel entweder bedeutsam sind oder häufig verwendet werden.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist die Entwicklung von Algorithmen, die aus Daten lernen und sich automatisch verbessern. Maschinelles Lernen ist der Weg zur künstlichen Intelligenz.
Beispiele für maschinelles Lernen sind:
- Spamfilter, die schädliche E-Mails erkennen,
- Empfehlungsalgorithmen bei Streaminganbietern (z. B. Netflix) oder in Online-Shops (z. B. Zalando) und
- auch Spracherkennung mittels Alexa &Co.
Große Sprachmodelle (LLM-Large Language Models)
Large Language Models (LLM) nutzen maschinelles Lernen, um Sprache zu verarbeiten und die menschliche Kommunikation nachzuahmen. Sie werden mit riesigen Textdatensätzen trainiert und lernen Muster und Beziehungen in der Sprache zu erkennen. Dies ermöglicht ihnen, menschliche Wörter und Phrasen einzusetzen.
Zu den bekannten großen Sprachmodellen gehören:
- Open AI: z. B. GPT 4
- Anthropic: z. B. Claude 3
- Google DeepMind: Gemini 2
- Meta: LLaMA 3
- Mistral: Mistral 7B
Generative KI
Generative KI verwendet große Sprachmodelle, um auch Neues zu erschaffen. Sie geht damit über die Analyse vorhandener Inhalte oder die Bereitstellung von Informationen hinaus. Sie lernt Muster und Strukturen und schafft etwas Ähnliches, aber Eigenständiges.
Generative KI kann Bilder (z. B. Kunstwerke), Musik, Texte (z. B. Geschichten oder Gedichte), Videos und Codes erstellen. Gefahren von generativer KI sind z. B. die Verbreitung von Fake-News oder realistisch wirkenden, aber falschen Bildern.
GPT
Die meisten kennen ChatGPT. Aber wofür steht GPT? Die Antwort ist “Generative Pre-trained Transformer”. Dies ist ein Sprachmodell von OpenAI. Durch Vortraining mittels großer Textmengen kann GPT Muster und Zusammenhänge in Sprache erkennen und kontextbasierte Antworten im geben.
Prompt
„Prompt“ ist wahrscheinlich einer der bekanntesten KI-Begriffe. Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung an ein LLM. Ein Prompt enthält Anweisungen, die in Form von Sprache, Bildern oder Code eingegeben werden und der KI sagt, was zu tun ist. Prinzipiell gilt: „Je genauer ein Prompt, desto besser das Ergebnis.“
Ein Beispiel für einen Prompt ist: „Formuliere eine E-Mail an einen Bewerbenden. Lade diesen auf Basis seines Bewerbungsschreibens und der Stellenausschreibung zu einem Bewerbungsgespräch ein.“ (Anmerkung: Laden Sie dann noch das Bewerbungsschreiben und die Stellenausschreibung hoch!)
Im nächsten Beitrag geht es weiter und erläutere ich die Begriffe:
- KI-Halluzinationen
- Bias
- Copilot
- Data Mining
- Predictive Analytics