Das Feld der KI ist voll von Fachjargon. Dieses Wörterbuch bietet klare, prägnante Definitionen für die wichtigsten Begriffe, die Sie kennen müssen.
A-E
Algorithmus: Ein Satz von Regeln oder Anweisungen, die einer KI, einem neuronalen Netz oder einer anderen Maschine gegeben werden, um ihr zu helfen, selbstständig zu lernen.
Alignment (Ausrichtung): Das Problem sicherzustellen, dass KI-Systeme Ziele haben, die mit menschlichen Werten übereinstimmen.
Bias (Voreingenommenheit): Fehler in der KI-Ausgabe, die aus Vorurteilen in den Trainingsdaten resultieren.
F-L
Fine-Tuning: Der Prozess des Trainings eines vorab trainierten Modells auf einem kleineren, spezifischen Datensatz, um es zu spezialisieren.
Halluzination: Wenn eine KI falsche oder unsinnige Informationen selbstbewusst generiert.
LLM (Large Language Model): Ein Deep-Learning-Algorithmus, der Text erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und generieren kann.
M-Z
Multimodal: KI, die mehrere Arten von Medien (Text, Bilder, Audio) verstehen und generieren kann.
Parameter: Die internen Variablen (Gewichte), die das Modell während des Trainings anpasst. GPT-4 hat Billionen.
Token: Die Grundeinheit von Text für ein LLM (ungefähr 0,75 Wörter).
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