Folgende A-Z Liste bietet Ihnen eine klare, leicht verständliche Übersicht über die wichtigsten Fachbegriffe von ChatGPT.

A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N  O  P  Q  R  S  T  U  V  W  X  Y  Z

A

Architektur: In Bezug auf ChatGPT bezieht sich Architektur auf die Struktur des neuronalen Netzwerks und wie seine verschiedenen Komponenten interagieren.

Activation Function: Eine Funktion in einem neuronalen Netzwerk, die bestimmt, ob und in welchem Ausmaß ein Neuron aktiviert wird. In ChatGPT werden verschiedene Aktivierungsfunktionen verwendet.

Attention Mechanism: Ein Mechanismus in Transformer-basierten Modellen wie ChatGPT, der bestimmt, welchen Teilen einer Eingabesequenz das Modell mehr Aufmerksamkeit schenken sollte.

Autoregressive Modelle: Dies bezieht sich auf Modelle, die Vorhersagen auf der Grundlage früherer Ausgaben machen. GPT, die Architektur hinter ChatGPT, ist ein autoregressives Modell.

Abstraktion: Die Fähigkeit von ChatGPT, komplexe Konzepte und Ideen in einfacher, leicht verständlicher Sprache zu erklären.

Assoziative Speicherung: Ein Konzept in der KI, bei dem Informationen so gespeichert werden, dass sie durch verwandte Konzepte oder Kontext abgerufen werden können. Dies ist ein wichtiger Aspekt der Funktionsweise von ChatGPT.

Anomalieerkennung: In bestimmten Anwendungsfällen kann ChatGPT dazu verwendet werden, ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in Textdaten zu erkennen.

B

Backpropagation: Ein Algorithmus, der im maschinellen Lernen zur Optimierung von Modellen wie ChatGPT verwendet wird. Er berechnet den Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte des Modells.

Batch: Eine Gruppe von Eingabedaten, die gleichzeitig im Rahmen des Trainingsprozesses verarbeitet werden. Die Verwendung von Batches ermöglicht eine effiziente Nutzung der Hardware-Ressourcen.

Beam Search: Eine Suchstrategie, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird, um die besten Übereinstimmungen in einem Modell wie ChatGPT zu finden. Sie wählt die wahrscheinlichsten nächsten Schritte basierend auf ihren aktuellen Schätzungen aus.

Biases: Im Kontext von maschinellem Lernen und KI bezieht sich Bias auf die Tendenz eines Modells, systematische Fehler zu machen, weil es bestimmte Annahmen über die Daten trifft. Diese können aufgrund der Trainingsdaten entstehen.

Back-Translation: Eine Technik in der maschinellen Übersetzung, bei der ein Text in eine andere Sprache übersetzt und dann zurück in die Originalsprache übersetzt wird, um die Genauigkeit der Übersetzung zu überprüfen. Diese Technik könnte in bestimmten Anwendungsfällen mit ChatGPT verwendet werden.

Bag of Words: Ein Modell oder eine Darstellung von Text, bei dem jedes Wort in einem Dokument unabhängig von seiner Position oder den umgebenden Worten betrachtet wird. Während ChatGPT weit fortgeschrittener als Bag-of-Words-Modelle ist, ist dieses Konzept ein grundlegender Bestandteil der Textverarbeitung und des maschinellen Lernens.

Byte Pair Encoding (BPE): Ein Algorithmus zur Datenkompression und zur Verarbeitung von Textdaten in maschinellem Lernen. In ChatGPT wird BPE verwendet, um Text in Tokens zu zerlegen.

C

Convolutional Neural Networks (CNN): Eine Art neuronales Netzwerk, das in der Regel für Bildverarbeitungsaufgaben verwendet wird. Während ChatGPT hauptsächlich auf Transformer-Modellen basiert, haben CNNs auch einen Einfluss auf das Feld des maschinellen Lernens und der KI.

Classifier: Ein Typ von maschinellem Lernmodell, das zur Kategorisierung oder Klassifizierung von Eingaben verwendet wird. ChatGPT kann als komplexer Classifier angesehen werden, der Texteingaben in verschiedene Kategorien von Textausgaben klassifiziert.

Chatbot: Ein Programm, das menschenähnliche Konversationen führen kann. ChatGPT ist ein Beispiel für einen fortschrittlichen Chatbot.

Context: Der Kontext bezieht sich auf die umgebenden Informationen oder den Hintergrund, der benötigt wird, um eine bestimmte Information zu verstehen. ChatGPT verwendet den Kontext der bisherigen Konversation, um relevante und kohärente Antworten zu generieren.

Corpus: Eine Sammlung von Texten, die zur Ausbildung von maschinellen Lernmodellen wie ChatGPT verwendet werden.

Cross-Entropy: Ein Maß für den Unterschied zwischen der Vorhersage eines Modells und den tatsächlichen Daten. Im Training von ChatGPT wird die Kreuzentropie als Verlustfunktion verwendet, um das Modell zu optimieren.

Continuous Learning: Ein Prozess, bei dem ein maschinelles Lernmodell kontinuierlich neue Daten lernt und seine Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessert. Während ChatGPT nicht kontinuierlich lernt (es wird stattdessen in “Batches” trainiert), ist kontinuierliches Lernen ein wichtiger Trend im Bereich des maschinellen Lernens.

D

Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (daher “tief”) konzentriert. ChatGPT ist ein Produkt des Deep Learning.

Dataset: Die Sammlung von Daten, die zur Ausbildung eines maschinellen Lernmodells verwendet werden. Für ChatGPT besteht das Dataset aus großen Mengen an Text.

Decoding: Der Prozess der Generierung von Ausgaben auf der Grundlage der internen Zustände des Modells. In ChatGPT beinhaltet dies die Generierung von Textantworten auf Benutzeranfragen.

Dropout: Eine Technik zur Reduzierung von Overfitting in neuronalen Netzen, indem zufällig ausgewählte Neuronen während des Trainings ignoriert werden.

Deterministic: Ein System oder Prozess, der immer das gleiche Ergebnis liefert, wenn er mit den gleichen Eingabedaten ausgeführt wird. ChatGPT ist im Allgemeinen deterministisch, obwohl bestimmte Funktionen wie Temperatur und Top-k-Sampling seine Ausgaben variieren können.

Dimensionality: In Bezug auf maschinelles Lernen bezieht sich Dimensionalität auf die Anzahl der Merkmale oder Variablen in einem Dataset. In ChatGPT hat jeder Token eine hohe Dimensionalität, da er durch einen hochdimensionalen Vektor dargestellt wird.

E

Encoder: Ein Teil von maschinellen Lernmodellen, der Eingaben in eine interne Repräsentation umwandelt. ChatGPT ist ein Decoder-only-Modell, das heißt, es verwendet nur einen Decoder, aber das Konzept des Encoders ist in der KI und im maschinellen Lernen weit verbreitet.

Epoch: Eine vollständige Durchlauf durch das gesamte Trainingsdatenset während des Trainings eines maschinellen Lernmodells. Bei großen Modellen wie ChatGPT kann jede Epoche viel Zeit in Anspruch nehmen.

Evaluation: Der Prozess der Messung der Leistung eines maschinellen Lernmodells. Bei ChatGPT kann dies die Bewertung der Genauigkeit, Kohärenz und Relevanz seiner generierten Texte beinhalten.

Embeddings: Vektorraumdarstellungen von Daten, die in maschinellen Lernmodellen verwendet werden. In ChatGPT werden Worte oder Tokens in Vektoren umgewandelt, die als Embeddings bezeichnet werden.

Entropy: Ein Konzept aus der Informationstheorie, das oft verwendet wird, um die Unvorhersehbarkeit oder Informationsgehalt von Daten zu quantifizieren. Bei der Generierung von Text mit ChatGPT kann die Entropie zur Kontrolle der Variabilität der Ausgabe verwendet werden.

Ensemble: Eine Methode im maschinellen Lernen, bei der mehrere Modelle kombiniert werden, um bessere Vorhersagen zu erzielen. Während ChatGPT selbst kein Ensemble ist, können in bestimmten Anwendungen mehrere Instanzen von ChatGPT oder anderen Modellen als Ensemble verwendet werden.

F

Fine-Tuning: Der Prozess der Anpassung eines vortrainierten Modells an eine spezifische Aufgabe durch weiteres Training auf einer kleineren, spezifischeren Datenmenge. ChatGPT wird fein abgestimmt, um spezifische Dialogfähigkeiten zu erlernen.

Feature: In der KI und im maschinellen Lernen bezeichnet ein Merkmal eine individuelle messbare Eigenschaft oder Charakteristik eines Phänomens, das beobachtet wird. Bei ChatGPT könnten die “Features” die einzelnen Worte oder Phrasen im Text sein.

Feedforward Neural Network: Ein Typ von künstlichem neuronalem Netzwerk, in dem die Verbindungen zwischen den Knoten nicht zyklisch sind. GPT-Modelle, einschließlich ChatGPT, sind eine Art von Feedforward-Netzwerken.

Fully Connected Layer: Eine Schicht in einem neuronalen Netzwerk, in der jedes Neuron mit jedem Neuron in der vorherigen Schicht verbunden ist. Diese Schichten werden oft in KI- und ML-Modellen verwendet, einschließlich ChatGPT.

F1 Score: Ein Maß für die Genauigkeit eines Modells in der Informationswiedergabe und Klassifizierungsaufgaben, das sowohl Präzision als auch Recall berücksichtigt. Es könnte verwendet werden, um die Leistung von ChatGPT in bestimmten Aufgaben zu bewerten.

Fine-grained: Eine Beschreibung für Modelle oder Aufgaben, die eine hohe Stufe an Detailgenauigkeit oder Spezifität erfordern. Einige Anwendungen von ChatGPT könnten als “fine-grained” betrachtet werden.

Framework: Ein Software-Framework ist eine abstrakte Plattform, die Software bereitstellt, die gemeinsame Code mit generischen Funktionalitäten bietet. ChatGPT kann in verschiedenen Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch implementiert werden.

G

Generative Modelle: Maschinelles Lernmodell, das neue Daten generieren kann, die den Trainingsdaten ähneln. ChatGPT ist ein Beispiel für ein generatives Modell, da es in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu erzeugen.

Gradient Descent: Ein Optimierungsverfahren, das häufig zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen verwendet wird, einschließlich ChatGPT. Es minimiert iterativ eine Verlustfunktion, indem es in Richtung des steilsten Abstiegs bewegt.

GPU (Graphics Processing Unit): Eine spezielle Art von Computerhardware, die besonders gut für die parallele Verarbeitung geeignet ist, was sie ideal für das Training von großen neuronalen Netzen wie ChatGPT macht.

GPT (Generative Pretrained Transformer): Die spezifische Architektur, auf der ChatGPT basiert. GPT ist ein Transformer-basiertes Modell, das auf einer großen Menge von Textdaten vortrainiert und dann zur Generierung von Text verwendet wird.

Greedy Decoding: Eine Methode zur Generierung von Text aus einem Modell wie ChatGPT, bei der immer die wahrscheinlichste nächste Wort oder Token ausgewählt wird.

Generalization: Die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells, auf neuen, zuvor nicht gesehenen Daten gut zu performen. Ein gut generalisierendes Modell kann Konzepte aus seinen Trainingsdaten auf neue Daten anwenden.

Ground Truth: Die “wahre” Information oder das korrekte Ergebnis, gegen das die Vorhersagen eines maschinellen Lernmodells verglichen werden können. Bei ChatGPT ist die “Ground Truth” weniger klar definiert, da es keine eindeutig richtige Antwort auf viele Eingaben gibt.

H

Heuristik: Eine praktische Problemlösungsmethode, die nicht immer optimal ist, aber in vielen Fällen zu einer schnellen und guten Lösung führen kann. Bei der Textgenerierung mit ChatGPT können heuristische Methoden verwendet werden, um den Generierungsprozess zu steuern.

Hyperparameter: Parameter in einem maschinellen Lernmodell, die vor dem Training eingestellt werden und dessen Verhalten und Leistung beeinflussen. Beispiele für Hyperparameter in ChatGPT könnten die Lernrate, die Batchgröße oder der Dropout-Wert sein.

Hidden Layer: Schichten innerhalb eines neuronalen Netzwerks, die zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht liegen. Sie führen die interne Verarbeitung des Netzwerks durch. ChatGPT, wie die meisten tiefen Lernmodelle, hat viele versteckte Schichten.

Hidden State: Der interne Zustand eines neuronalen Netzwerks, der auf der aktuellen Eingabe und den vorherigen Zuständen basiert. Bei ChatGPT bestimmt der Hidden State, welches Wort als nächstes generiert wird.

Hugging Face: Ein Unternehmen, das eine Reihe von Bibliotheken für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung entwickelt hat. Ihre Transformers-Bibliothek enthält Implementierungen von ChatGPT und vielen anderen Modellen.

Hardware: Die physischen Komponenten eines Computersystems. Das Training und die Ausführung von ChatGPT erfordert spezielle Hardware, insbesondere GPUs (Graphics Processing Units).

Human-in-the-loop: Ein Modell der Interaktion, bei dem ein menschlicher Bediener in den Prozess der Verwendung einer KI oder eines maschinellen Lernsystems einbezogen wird. Bei ChatGPT könnte ein Mensch beispielsweise als Aufseher fungieren, der die Antworten des Modells überprüft und gegebenenfalls korrigiert.

I

Inference: Der Prozess der Verwendung eines trainierten Modells zur Vorhersage von Ausgaben basierend auf neuen Eingaben. Bei ChatGPT ist dies der Prozess der Generierung von Antworten auf Benutzereingaben.

Iteration: Eine Wiederholung eines Prozesses. Im Kontext des maschinellen Lernens bezieht sich eine Iteration oft auf eine Durchlauf über eine Teilmenge (einen “Batch”) der Trainingsdaten.

Input Layer: Die erste Schicht eines neuronalen Netzwerks, die die Eingabedaten erhält. Bei ChatGPT wären dies die kodierten Texteingaben.

Initialization: Der Prozess der Festlegung der Anfangswerte der Gewichte in einem neuronalen Netzwerk vor dem Training. Die Methode der Initialisierung kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung des Modells haben.

Information Retrieval: Das Feld der Informatik, das sich mit der Suche und Wiederherstellung von Informationen in Dokumenten oder Datenbanken beschäftigt. ChatGPT kann für Aufgaben im Bereich des Information Retrieval verwendet werden, indem es Benutzeranfragen versteht und relevante Informationen liefert.

Interpretability: Die Fähigkeit, die Entscheidungen oder Vorhersagen eines KI-Modells zu verstehen und zu erklären. Die Interpretierbarkeit von Modellen wie ChatGPT ist oft eine Herausforderung, da sie auf komplexen neuronalen Netzen basieren.

Imputation: Der Prozess der Ersetzung fehlender Daten durch geschätzte Werte. Obwohl dies nicht direkt auf ChatGPT zutrifft, ist es ein wichtiges Konzept in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen.

J

JSON (JavaScript Object Notation): Ein gängiges Datenformat, das häufig verwendet wird, um Daten zwischen Server und Webanwendungen auszutauschen. Bei der Interaktion mit ChatGPT über eine API könnten die Anfragen und Antworten im JSON-Format strukturiert sein.

Jupyter Notebook: Ein Open-Source-Webanwendung, die das Erstellen und Teilen von Dokumenten ermöglicht, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten. Jupyter Notebooks sind ein populäres Tool in der Data-Science- und KI-Entwicklung und können verwendet werden, um mit ChatGPT zu interagieren und Experimente durchzuführen.

Java: Eine weit verbreitete, objektorientierte Programmiersprache. Obwohl ChatGPT in Python implementiert ist, könnte es möglich sein, das Modell aus einer Java-Anwendung heraus aufzurufen, beispielsweise über eine API.

Julia: Eine Hochleistungs-Programmiersprache für technisches Computing. Julia wird in der KI und im maschinellen Lernen immer beliebter, obwohl Python derzeit noch die am weitesten verbreitete Sprache in diesen Bereichen ist.

K

KI (Künstliche Intelligenz): Der Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Systemen befasst, die Aufgaben erfüllen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. ChatGPT ist ein Beispiel für KI, da es menschenähnlichen Text generieren kann.

Knowledge Graph: Eine Wissensdatenbank, die von KI-Systemen genutzt wird, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten zu verstehen. Während ChatGPT nicht direkt einen Knowledge Graph verwendet, basiert sein Verständnis von Text auf den Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten in den Daten, auf denen es trainiert wurde.

Keras: Eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke. Sie kann als Schnittstelle zu TensorFlow, einer der Hauptplattformen für das Training von Modellen wie ChatGPT, dienen.

Kernel: Eine Funktion, die in vielen Bereichen des maschinellen Lernens verwendet wird, einschließlich Support Vector Machines und Kernel-Trick. In Bezug auf ChatGPT ist der Begriff “Kernel” weniger relevant.

K-fold Cross Validation: Eine Methode zur Beurteilung der Leistung von maschinellen Lernmodellen, bei der die Trainingsdaten in K gleich große Teile aufgeteilt werden. Es könnte verwendet werden, um die Robustheit von ChatGPT zu bewerten, ist aber in der Praxis aufgrund der Größe und Komplexität des Modells selten.

L

Language Model (Sprachmodell): Ein Modell, das die Wahrscheinlichkeit von Sequenzen von Wörtern in einer bestimmten Sprache vorhersagt. ChatGPT ist ein Sprachmodell, das auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten Text generiert.

LSTM (Long Short-Term Memory): Eine Art von rekurrentem neuronalem Netzwerk, das speziell dafür entwickelt wurde, lange Abhängigkeiten in Sequenzdaten zu lernen. Obwohl ChatGPT auf der Transformer-Architektur basiert und keine LSTMs verwendet, sind LSTMs ein wichtiges Konzept in der Verarbeitung von Sequenzdaten.

Learning Rate (Lernrate): Ein Hyperparameter, der bestimmt, wie stark ein maschinelles Lernmodell während des Trainings aktualisiert wird. Eine zu hohe Lernrate kann zu Instabilität führen, während eine zu niedrige Lernrate das Training verlangsamen kann.

Loss Function (Verlustfunktion): Eine Funktion, die während des Trainings eines maschinellen Lernmodells verwendet wird, um den Unterschied zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Werten zu messen. ChatGPT minimiert eine Verlustfunktion, um besser zu lernen, menschenähnlichen Text zu generieren.

Latent Space: Ein Konzept aus dem maschinellen Lernen, bei dem hochdimensionale Daten auf eine niedrigere Dimensionalität reduziert werden, wodurch eine “verborgene” oder “latente” Darstellung der Daten entsteht. Während ChatGPT nicht explizit einen latenten Raum verwendet, erstellt es interne Darstellungen von Text, die in gewisser Weise als latent betrachtet werden könnten.

Library: Eine Sammlung von Funktionen und Methoden, die einem Programmierer zur Verfügung stehen, um die Entwicklung zu erleichtern. ChatGPT kann mit Hilfe verschiedener Bibliotheken implementiert werden, darunter PyTorch, TensorFlow und die Transformers-Bibliothek von Hugging Face.

M

Machine Learning (Maschinelles Lernen): Ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und statistischen Modellen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. ChatGPT ist ein Produkt des maschinellen Lernens.

Model (Modell): Ein Modell ist eine vereinfachte Darstellung oder Abstraktion von etwas Komplexerem. Im Kontext von ChatGPT ist das Modell eine große Menge von gewichteten Verbindungen, die das Modell verwenden, um auf der Grundlage einer gegebenen Eingabe eine Ausgabe zu generieren.

Multi-Head Attention: Ein Mechanismus in Transformer-Modellen wie ChatGPT, der es dem Modell ermöglicht, verschiedene Aspekte einer Eingabe gleichzeitig zu berücksichtigen.

Metadaten: Daten, die Informationen über andere Daten enthalten. Bei der Arbeit mit ChatGPT könnten Metadaten Informationen über die Art der Eingabe oder den Kontext der Konversation enthalten.

Masking: Ein Verfahren, bei dem bestimmte Teile der Eingabe während des Trainings eines Modells verborgen werden, um zu verhindern, dass das Modell von diesen Teilen abhängig wird. Im Kontext von ChatGPT ist dies weniger relevant, da das Modell autoregressiv ist und immer nur auf der Grundlage der bisher generierten Wörter Vorhersagen trifft.

Mikroarchitektur: Bezieht sich auf die spezifischen Designelemente eines Computerprozessors. Bei der Arbeit mit KI und maschinellem Lernen, wie zum Beispiel ChatGPT, sind die Anforderungen an die Mikroarchitektur besonders hoch, da diese Modelle oft eine erhebliche Rechenleistung erfordern.

Multi-Task Learning: Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell auf mehrere Aufgaben gleichzeitig trainiert wird, in der Hoffnung, dass es allgemeinere Repräsentationen lernt. Obwohl ChatGPT spezifisch als Sprachmodell trainiert wurde, kann es für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, darunter Textgenerierung, Textverständnis und sogar Textübersetzung.

N

Neural Network (Neuronales Netzwerk): Ein Modell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist und aus Schichten von Knoten oder “Neuronen” besteht, die miteinander verbunden sind. ChatGPT basiert auf einer Art von neuronalem Netzwerk, das als Transformer bekannt ist.

Natural Language Processing (NLP, Natürliche Sprachverarbeitung): Ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. ChatGPT ist ein NLP-Modell.

Non-linearity: Eine Funktion, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird, um die Modellkomplexität zu erhöhen und nichtlineare Beziehungen in den Daten zu erfassen. Im Falle von ChatGPT werden Aktivierungsfunktionen wie ReLU oder Gelu verwendet, um Nichtlinearitäten einzuführen.

Normalization: Ein Verfahren zur Anpassung von Werten in einem Datensatz auf einen gemeinsamen Maßstab. Im Kontext von neuronalen Netzwerken, wie ChatGPT, kann Normalisierung auf die Eingabedaten oder die Ausgaben von Neuronen angewendet werden.

N-gram: Ein zusammenhängendes Set von N Wörtern in einem Text. Während n-Gramme oft in traditionelleren statistischen Sprachmodellen verwendet werden, verwendet ChatGPT als neuronales Modell sie nicht explizit.

Noise: Unsystematische oder zufällige Abweichungen in einem Datensatz. Im Kontext von maschinellem Lernen kann “Rauschen” in den Daten das Training eines Modells wie ChatGPT beeinflussen.

NVIDIA: Ein Unternehmen, das viele der GPUs herstellt, die für das Training und die Ausführung von Modellen wie ChatGPT verwendet werden. NVIDIA hat auch Softwarebibliotheken wie CUDA und cuDNN entwickelt, die die Berechnungen auf ihren GPUs beschleunigen.

O

Overfitting: Ein Phänomen im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und daher schlecht auf neue, bisher ungesehene Daten generalisiert. Bei der Entwicklung von ChatGPT wurden Techniken wie Regularisierung und Dropout verwendet, um Overfitting zu vermeiden.

Output Layer: Die letzte Schicht eines neuronalen Netzwerks, die die endgültigen Vorhersagen oder Ausgaben des Modells liefert. Im Falle von ChatGPT wäre dies die Schicht, die die Vorhersagen für das nächste Wort in der Textsequenz generiert.

OpenAI: Die Organisation, die ChatGPT entwickelt hat. OpenAI ist eine Forschungsorganisation für künstliche Intelligenz, die sich der Entwicklung sicherer und nützlicher KI-Technologien widmet und deren Vorteile für alle Menschen nutzbar macht.

Optimization (Optimierung): Der Prozess der Anpassung der Parameter eines Modells, um seine Leistung zu verbessern. Im Kontext von ChatGPT geschieht dies durch das Training des Modells, bei dem die Gewichte angepasst werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren.

Objective Function (Zielfunktion): Eine Funktion, die ein maschinelles Lernmodell zu maximieren oder zu minimieren versucht. Im Falle von ChatGPT ist dies die Wahrscheinlichkeit der generierten Textsequenzen, gemessen an den Trainingsdaten.

One-hot Encoding: Eine Methode zur Darstellung kategorialer Variablen als binäre Vektoren. Obwohl ChatGPT nicht direkt One-hot-Encoding verwendet (es verwendet stattdessen eine Methode namens Tokenisierung), ist es ein verbreitetes Konzept in der Verarbeitung von Textdaten.

Out-of-vocabulary (OOV): Ein Begriff, der sich auf Wörter bezieht, die nicht im Wortschatz eines Sprachmodells enthalten sind. ChatGPT verwendet eine spezielle Tokenisierungsmethode, um dieses Problem zu mildern, indem es Wörter in kleinere Einheiten (sogenannte “Tokens”) zerlegt.

P

Pretraining: Der erste Schritt beim Training von Modellen wie ChatGPT, bei dem das Modell auf einem großen Korpus von Text trainiert wird, um die Struktur und das Muster der menschlichen Sprache zu lernen. Dies ist das Stadium, in dem das Modell lernt, kohärenten Text zu generieren.

Parameter: Variablen in einem Modell, die während des Trainingsprozesses angepasst werden. Im Fall von ChatGPT sind die Parameter die Gewichte in den neuronalen Netzwerken, die das Modell bilden.

PyTorch: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die häufig zur Entwicklung und zum Training von KI-Modellen verwendet wird, einschließlich ChatGPT.

Predictive Modeling: Der Prozess der Verwendung von statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. ChatGPT ist ein Beispiel für ein prädiktives Modell, da es Vorhersagen darüber trifft, welche Wörter als nächstes in einer Textsequenz erscheinen sollten.

Probability Distribution: Eine mathematische Funktion, die die Wahrscheinlichkeiten verschiedener möglicher Ergebnisse in einem Experiment darstellt. Bei ChatGPT entspricht die Ausgabe des Modells einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über das nächste Wort in einer Sequenz.

Perplexity: Ein Maß für die Unsicherheit eines Wahrscheinlichkeitsmodells über eine Reihe von Ausgaben. In der Sprachmodellierung, einschließlich ChatGPT, wird die Perplexität oft verwendet, um die Qualität eines Modells zu bewerten.

Padding: Ein Verfahren, das dazu dient, Eingabesequenzen in einem neuronalen Netzwerk auf eine einheitliche Länge zu bringen. In der Praxis wird Padding oft in Kombination mit Batch-Verarbeitung verwendet, was beim Training von Modellen wie ChatGPT wichtig ist.

Q

Query: Im Kontext der Transformer-Architektur, auf der ChatGPT basiert, ist eine Abfrage ein Vektor, der dazu dient, die Aufmerksamkeitsgewichte zu berechnen. In jedem Transformer-Block gibt es eine Abfrage, einen Schlüssel und einen Wert, die gemeinsam den Mechanismus der “Scaled Dot-Product Attention” bilden.

Q-Learning: Eine Art von Verstärkungslernen, bei dem ein Agent lernt, eine Politik auf der Grundlage einer Funktion der Qualität von Aktionen zu erstellen. Obwohl ChatGPT nicht direkt Q-Learning verwendet, ist es ein wichtiges Konzept in der KI und könnte in zukünftigen Versionen von ChatGPT oder ähnlichen Modellen verwendet werden.

Quantization: Der Prozess der Reduzierung der Anzahl der verschiedenen Werte, die eine kontinuierliche Menge von Werten annehmen kann. In Bezug auf maschinelles Lernen kann die Quantisierung dazu dienen, Modelle zu komprimieren und ihre Geschwindigkeit und Effizienz zu verbessern. Es ist jedoch zu beachten, dass ChatGPT in seiner aktuellen Form nicht quantisiert ist.

Quasi-Recurrent Neural Network (QRNN): Ein Typ von neuronalem Netzwerk, das einige der Eigenschaften von konventionellen RNNs und Convolutional Neural Networks (CNNs) kombiniert. Obwohl ChatGPT auf der Transformer-Architektur basiert und keine QRNNs verwendet, sind sie ein relevantes Konzept in der KI-Forschung.

R

Rekurrentes neuronales Netzwerk (Recurrent Neural Network, RNN): Eine Art neuronales Netzwerk, das speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es Informationen über vorherige Eingaben in seinem internen Zustand speichert. Obwohl ChatGPT nicht auf RNNs basiert, sondern auf einer Architektur namens Transformer, sind RNNs ein wichtiges Konzept in der NLP.

Regularisierung: Techniken, die dazu dienen, Overfitting in einem maschinellen Lernmodell zu verhindern, indem die Komplexität des Modells begrenzt wird. Bei ChatGPT kann dies durch Methoden wie Gewichtsabnahme oder Dropout erreicht werden.

ReLU (Rectified Linear Unit): Eine Aktivierungsfunktion, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird. Obwohl sie nicht speziell in ChatGPT verwendet wird (das stattdessen die GELU-Aktivierungsfunktion verwendet), ist ReLU eine der am häufigsten verwendeten Aktivierungsfunktionen im maschinellen Lernen.

Reinforcement Learning (Verstärkungslernen): Ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, durch Interaktion mit seiner Umgebung optimale Aktionen auszuführen. Obwohl ChatGPT nicht durch Verstärkungslernen trainiert wird, ist es ein wichtiges Konzept in der KI.

Ranking: Die Aufgabe, Elemente nach ihrer Relevanz oder Bedeutung zu ordnen. Im Kontext von ChatGPT könnte dies bedeuten, die generierten Antworten nach ihrer Wahrscheinlichkeit zu ordnen.

Random Initialization: Der Prozess der Initialisierung der Gewichte eines neuronalen Netzwerks mit kleinen zufälligen Werten zu Beginn des Trainings. Diese Methode wird auch bei ChatGPT verwendet.

Rekurrentes neuronales Netzwerk (Recurrent Neural Network, RNN): Eine Art neuronales Netzwerk, das für die Verarbeitung sequenzieller Daten ausgelegt ist, indem es Informationen über vorherige Eingaben speichert. Obwohl ChatGPT auf der Transformer-Architektur basiert und nicht auf RNNs, sind RNNs ein relevantes Konzept in der KI und NLP.

S

Sequenz-zu-Sequenz-Modell (Seq2Seq): Eine Klasse von Modellen, die darauf abzielen, eine Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz zu transformieren. Diese Modelle werden oft für Aufgaben wie maschinelles Übersetzen oder Textzusammenfassung verwendet. ChatGPT kann als eine Art Seq2Seq-Modell angesehen werden, da es Eingabetext in Ausgabetext umwandelt.

Supervised Learning (überwachtes Lernen): Eine Art von maschinellem Lernen, bei dem ein Modell aus Beispielen von Eingabe-Ausgabe-Paaren lernt. Das Pretraining von ChatGPT kann als eine Form des überwachten Lernens angesehen werden, da das Modell aus Paaren von Textsequenzen und den dazugehörigen Fortsetzungen lernt.

Stochastic Gradient Descent (SGD): Ein Optimierungsverfahren, das häufig zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen verwendet wird, einschließlich ChatGPT. Bei SGD wird der Gradient der Verlustfunktion in Bezug auf die Modellparameter geschätzt und verwendet, um die Parameter in die Richtung zu ändern, die den Verlust minimiert.

Softmax-Funktion: Eine Funktion, die oft in maschinellen Lernmodellen verwendet wird, um die Ausgaben eines Modells in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zu konvertieren. In ChatGPT wird die Softmax-Funktion verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort in der Textsequenz zu berechnen.

Scaling: Im Kontext der Transformer-Architektur, auf der ChatGPT basiert, wird Skalierung verwendet, um die Größe der Dot-Product-Werte in der Attention-Funktion zu kontrollieren. Dies hilft, numerische Stabilitätsprobleme zu vermeiden.

Self-Attention: Eine Schlüsselkomponente der Transformer-Architektur. Self-Attention ermöglicht es dem Modell, die Beziehungen zwischen verschiedenen Worten in einer Textsequenz zu berücksichtigen, unabhängig von ihrer Position in der Sequenz.

Sentence Embedding: Eine Darstellung eines Satzes als Vektor im hochdimensionalen Raum. Obwohl ChatGPT nicht direkt Satz-Einbettungen verwendet (es arbeitet auf der Ebene von Wort-Tokens), sind sie ein relevantes Konzept in der NLP.

T

Transformer: Die Architektur, auf der ChatGPT basiert. Transformer-Modelle verwenden Mechanismen namens “Self-Attention” und “Positional Encoding”, um den Kontext von Wörtern in einer Eingabe zu berücksichtigen, unabhängig von ihrer Position.

Token: Eine Einheit von Text, die von einem Modell wie ChatGPT verarbeitet wird. Ein Token kann ein einzelnes Wort, ein Zeichen oder ein Subwort sein, abhängig von der Art des verwendeten Tokenizers.

Tokenization: Der Prozess der Zerlegung von Text in Tokens, die von einem Modell verarbeitet werden können. ChatGPT verwendet eine Form der Tokenisierung, die als “Byte Pair Encoding” bekannt ist.

Training: Der Prozess, bei dem ein maschinelles Lernmodell aus Daten lernt. Bei ChatGPT umfasst dies das Pretraining auf einem großen Textkorpus und das Fine-Tuning auf spezifischen Aufgaben.

Transfer Learning: Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell, das auf einer Aufgabe trainiert wurde, angepasst wird, um auf einer anderen Aufgabe zu arbeiten. Bei ChatGPT wird ein Modell, das durch Pretraining auf einem allgemeinen Textkorpus trainiert wurde, durch Fine-Tuning auf spezifische Dialogaufgaben angepasst.

Tensors: Eine Art Datenstruktur, die in maschinellem Lernen und insbesondere in Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch verwendet wird. In ChatGPT werden Tensoren verwendet, um Eingabe- und Ausgabedaten zu repräsentieren.

Text Generation: Die Aufgabe, Text zu erzeugen, der menschenähnlich klingt. Dies ist die Hauptaufgabe von ChatGPT.

U

Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen): Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem Modelle aus Eingabedaten ohne spezifische Eingabe-Ausgabe-Paare lernen. Während das Pretraining von ChatGPT als eine Form des überwachten Lernens angesehen werden kann, hat es Aspekte des unüberwachten Lernens, da es darauf abzielt, die Struktur in großen Textdaten zu erkennen.

Underfitting: Ein Problem im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu einfach ist, um die Struktur in den Daten effektiv zu erfassen. Underfitting ist das Gegenteil von Overfitting, bei dem ein Modell zu komplex ist und beginnt, den Lärm in den Daten anstatt die zugrunde liegende Struktur zu lernen.

User Interface (UI): Die Schnittstelle, über die Benutzer mit einem System interagieren. Im Fall von ChatGPT ist dies normalerweise eine Texteingabe- und Textausgabe-Schnittstelle.

Unicode: Ein internationaler Standard, der Zeichen aus fast allen Schriftsystemen der Welt kodiert. ChatGPT ist in der Lage, Text in Unicode zu verarbeiten, was bedeutet, dass es in der Lage ist, eine Vielzahl von Sprachen und Schriftsystemen zu verstehen und zu generieren.

V

Vektor: Ein mathematisches Objekt, das eine Richtung und eine Größe hat. Im Kontext von ChatGPT werden Wörter und Sätze oft als Vektoren in einem hochdimensionalen Raum repräsentiert.

Verlustfunktion (Loss Function): Eine Funktion, die das Modell während des Trainingsprozesses minimiert. Für ChatGPT ist dies normalerweise die Kreuzentropieverlustfunktion, die die Differenz zwischen den Ausgaben des Modells und den tatsächlichen Zielwerten misst.

Validation Set: Ein Datensatz, der während des Trainingsprozesses verwendet wird, um die Leistung des Modells zu bewerten und zu verhindern, dass es das Training überanpasst. Dies ist ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens und der Modellentwicklung.

Vektorraummodell: Ein Konzept in der Information Retrieval und NLP, bei dem Textdokumente (oder Sätze, Absätze usw.) als Vektoren in einem gemeinsamen Vektorraum dargestellt werden. Obwohl ChatGPT nicht direkt Vektorraummodelle verwendet, ist das zugrundeliegende Konzept relevant, da das Modell Wörter und Sätze in Vektoren umwandelt.

Variational Autoencoder (VAE): Eine Art neuronales Netzwerk, das für unüberwachtes Lernen verwendet wird. Obwohl ChatGPT keine VAEs verwendet, sind sie ein relevantes Konzept in der KI-Forschung.

Vocabulary (Wortschatz): Die Menge aller Wörter (oder Tokens), die ein Modell wie ChatGPT erkennen kann. Der Wortschatz von ChatGPT umfasst Zehntausende von unterschiedlichen Tokens.

Volatility: Ein Begriff, der verwendet wird, um die Menge der Variation oder Unsicherheit in den Ausgaben eines Modells zu beschreiben. Im Kontext von ChatGPT kann die Volatilität der Modellausgaben durch Anpassung der “Temperature”-Parameter gesteuert werden.

W

Word Embedding: Eine Darstellung von Wörtern als Vektoren in einem hochdimensionalen Raum. Während ChatGPT auf der Ebene von Tokens und nicht von Wörtern arbeitet, sind Word Embeddings ein grundlegendes Konzept in der NLP.

Weights (Gewichte): Die Parameter, die ein neuronales Netzwerk während des Trainings lernt. In ChatGPT gibt es Millionen von Gewichten, die durch das Verfahren des stochastischen Gradientenabstiegs angepasst werden.

Word2Vec: Ein populärer Algorithmus zur Erstellung von Word Embeddings. Obwohl ChatGPT nicht direkt Word2Vec verwendet, ist es ein relevantes Konzept in der NLP.

Weight Decay: Eine Technik zur Regularisierung von neuronalen Netzwerken, die hilft, Overfitting zu verhindern. Es funktioniert, indem es eine Strafe für große Gewichte einführt.

Wortschatz (Vocabulary): Die Sammlung von Wörtern oder Tokens, die ein Modell wie ChatGPT erkennen und verwenden kann.

Weiterlernen (Fine-Tuning): Der Prozess des Anpassens eines vortrainierten Modells an eine spezifische Aufgabe. Bei ChatGPT umfasst dies das Weiterlernen des Modells auf spezifischen Dialogdaten.

Whitelist und Blacklist: Listen von Wörtern oder Phrasen, die entweder explizit erlaubt (Whitelist) oder verboten (Blacklist) sind. Solche Listen können verwendet werden, um die Ausgaben von ChatGPT zu steuern, obwohl das Modell grundsätzlich versucht, den Kontext der Eingabe zu verstehen und angemessene Ausgaben zu generieren.

X

noch keine Begriffe

Y

noch keine Begriffe

Z

Zero-Shot Learning: Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell in der Lage ist, Aufgaben auszuführen, für die es während des Trainings keine spezifischen Beispiele gesehen hat. ChatGPT zeigt oft Zero-Shot-Fähigkeiten, da es in der Lage ist, auf eine Vielzahl von Eingaben zu reagieren, ohne explizit auf jede mögliche Eingabe trainiert worden zu sein.

Zeichenkette (String): Eine Sequenz von Zeichen. Im Kontext von ChatGPT sind sowohl die Eingaben als auch die Ausgaben des Modells Zeichenketten.

Zeitreihen: Eine Abfolge von Datenpunkten, die in zeitlicher Reihenfolge geordnet sind. Obwohl ChatGPT nicht speziell für die Arbeit mit Zeitreihen entwickelt wurde, kann es verwendet werden, um Texte zu generieren, die zeitliche Aspekte berücksichtigen.