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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Generative KI

verfasst von : Johannes Langer, Ute Schmid

Erschienen in: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Anwendungen wie das Dialogsystem ChatGPT zeichnen sich dadurch aus, dass sie neue Daten erzeugen können. Dieses Kapitel stellt anhand des Autoencoders Encoder-Decoder Strukturen vor, die die Grundlage für die meisten generativen Ansätze sind. Es erklärt wie Sprachverarbeitung mittels KI funktioniert und beschreibt mit Rekurrenten Neuronalen Netzen und Transformern zwei weitere Architekturen vor, die vor allem bei der Verarbeitung von sequentiellen Daten Verwendung finden. Darüber hinaus werden Greedy Decoding und Random Sampling gegenübergestellt, um darzustellen wie es sein kann, dass ein KI-System bei Mehrfachverwendung der gleichen Anfrage immer wieder unterschiedliche Ergebnisse liefert.”

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Anil Ananthaswamy. “In AI, is bigger always better?” In: Nature 615.7951 (2023), S. 202–205. Anil Ananthaswamy. “In AI, is bigger always better?” In: Nature 615.7951 (2023), S. 202–205.
2.
Zurück zum Zitat Emily M Bender u. a. “On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?” In: Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency. 2021, S. 610–623. Emily M Bender u. a. “On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big?” In: Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency. 2021, S. 610–623.
3.
Zurück zum Zitat Jacob Devlin u. a. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL-HLT 2019, Volume 1. Hrsg. von Jill Burstein und Christy Doran andThamar Solorio. Association for Computational Linguistics, 2019, S. 4171–4186. Jacob Devlin u. a. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL-HLT 2019, Volume 1. Hrsg. von Jill Burstein und Christy Doran andThamar Solorio. Association for Computational Linguistics, 2019, S. 4171–4186.
4.
Zurück zum Zitat Günther Görz, Ute Schmid und Tanya Braun. Handbuch der Künstlichen Intelligenz (6. Auflage). De Gruyter, 2021. Günther Görz, Ute Schmid und Tanya Braun. Handbuch der Künstlichen Intelligenz (6. Auflage). De Gruyter, 2021.
5.
Zurück zum Zitat Robin Rombach u. a. “High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models”. In: IEEE/CVF Conference on ComputerVision and PatternRecognition, CVPR 2022. IEEE, 2022, S. 10674–10685. Robin Rombach u. a. “High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models”. In: IEEE/CVF Conference on ComputerVision and PatternRecognition, CVPR 2022. IEEE, 2022, S. 10674–10685.
Metadaten
Titel
Generative KI
verfasst von
Johannes Langer
Ute Schmid
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_10