Ich fragte ChatGPT auf Bing: „Was ist LLM?“ Hier habe ich StrgC und StrgV gedrückt, was darin stand:
LLM kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Basierend auf Websuchergebnissen sind einige mögliche Bedeutungen:
Meister der Rechtswissenschaftenein postgradualer Abschluss in Rechtswissenschaften, der nach Abschluss eines LLB-Studiums angestrebt werden kann. Es handelt sich um einen zweijährigen Studiengang, der verschiedene Spezialisierungen wie internationales Recht, Gesellschaftsrecht, Strafrecht usw. bietet1234
Großes Sprachmodellein Sprachmodell, das aus einem neuronalen Netzwerk mit vielen Parametern besteht und mithilfe von selbstüberwachtem oder halbüberwachtem Lernen auf große Mengen unbeschrifteten Textes trainiert wird. Dabei handelt es sich um eine Art künstlicher Intelligenz, die bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Leistungen erbringen kann5
Für welches interessieren Sie sich?
Der kursiv geschriebene Textual content ist so wie er ist StrgC/StrgV. Kein Paraphrasieren. Keine Bearbeitung.
Die für mich entscheidenden zwei Teile dieser Antwort sind: i. LLM kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben; und ii. Was interessiert Sie?
Sehen wir uns nun eine weitere Frage an: „Was ist LLM im Deep Studying?“. Diesmal erhalten wir Folgendes. Wieder StrgC/StrgV, so wie es ist, von ChatGPT:
Basierend auf Net-Suchergebnissen bezieht sich LLM auf Deep Studying Großes Sprachmodelleine Art Algorithmus für künstliche Intelligenz, der Deep-Learning-Techniken und enorm große Datensätze verwendet, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen.
Große Sprachmodelle werden mithilfe von selbstüberwachtem Lernen oder halbüberwachtem Lernen auf riesigen Mengen an Textdaten aus verschiedenen Quellen trainiert. Sie verwenden eine neuronale Netzwerkarchitektur namens Transformator das komplexe Muster und Zusammenhänge in der Sprache erfassen kann.
Große Sprachmodelle können viele Arten von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausführen, z. B. das Übersetzen von Sprachen, das Analysieren von Stimmungen, Chatbot-Gespräche und mehr. Sie können auch menschenähnlichen Textual content generieren, der kohärent und kontextuell related ist
Aber was würden Sie bekommen, wenn Sie diesen Kontext in Ihrer Suchanfrage direkt einer Suchmaschine wie Google bereitstellen würden? Ich beschloss, es mit genau derselben Suchanfrage direkt bei Google herauszufinden: „Was ist LLM im Deep Studying?“ Mein High-Suchergebnis mit Hyperlink ergab:
Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Artwork Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI), der Deep-Studying-Techniken und enorm große Datensätze verwendet, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen.
Das 2. Ergebnis sorgte allerdings für etwas mehr Farbe. Folgendes stand darin:
Ein überwachter Lernalgorithmus, der die Ensemble-Lernmethode für die Regression verwendet. Bei der Ensemble-Lernmethode handelt es sich um eine Technik, die Vorhersagen mehrerer maschineller Lernalgorithmen kombiniert, um eine genauere Vorhersage als ein einzelnes Modell zu treffen.
Dieser zweite Erklärer kam von knowledgeable.ai und da knowledgeable keine Anstrengungen unternahm, dies einem Laien zu erklären. Damit ich zum besseren Verständnis direkt zu ChatGPT zurückkomme:
Ensemble-Lernmethoden funktionieren durch die Kombination der von beitragenden Mitgliedern erlernten Zuordnungsfunktionen, wie z. B. lineare Regression, Entscheidungsbäume oder neuronale Netze.
Ensemble-Lernmethoden können die Varianz und Verzerrung eines einzelnen Modells reduzieren und die Verallgemeinerung und Robustheit der Vorhersage verbessern.
Was ich aus dieser 15-minütigen Recherche gelernt habe, battle, dass man nicht unbedingt gleich auf Anhieb zu ChatGPT oder einem LLM wechseln muss. Eine einfache Websuche würde ausreichen.
Das Ensemble-Modell ruft mehrere Modelle ab und durchläuft einen Siebprozess, um eine „voreingenommene“ Antwort bereitzustellen, die häufig mit der Antwort einer einfachen Websuche identisch ist. Es verbraucht enorme Rechenleistung. Die Verarbeitung dauert einige Zeit und liefert dann die gleiche Antwort. Die Suche nach erster Ordnung wird am besten durch die bereits vorhandenen Instruments unterstützt. KI bot einen zusätzlichen Vorteil: Das Lead-Ergebnis würde eine breitere Zusammenfassung ergeben, möglicherweise eine vollständigere Zusammenfassung als eine einfache Websuche. Aber in beiden Fällen wird diese Suche erster Ordnung wahrscheinlich zu einer Anfrage zweiter Ordnung in Kind einer Folgefrage oder eines Klicks auf einen Hyperlink führen. Auch hier wird möglicherweise die gleiche Antwort geliefert.
Diese Erkenntnis führte mich zu einer weiteren Reihe von Fragen:
A. Wir haben den Missbrauch von Marktmacht oder die Manipulation von Suchrankings im traditionellen Net-Suchmodell gesehen. Wäre LLM anders? In gewisser Weise könnten wir vor denselben Herausforderungen stehen, die mit dem „Proof of Stake (POS)“ in der Kryptowelt verbunden sind – der Herausforderung, „Edge Participant“ durch „dominante Inhaber“ zu verdrängen.
B. Gibt es einen natürlichen Raum, in dem Sie LLM anwenden müssen? Unterscheidet sich das von einer einfachen Suche?
Eine mathematische Antwort ist präzise und einzigartig. Wo ein Taschenrechner funktioniert. Aber wo würde man im Bereich des Wissens, wo es keine einheitlichen Antworten und mehrere Perspektiven gibt, mit einem LLM landen? Hätten Sie, vereinfacht gesagt, einen linken LLM und einen rechten LLM? Wie wäre es mit einem nicht-binären LLM? Hätten wir mehrere Echokammern? Trotzdem Echokammern.
Welche Datensätze würde jede dieser Echokammern verwenden? Wenn ich in die Zukunft schaue, fällt mir dieser schöne Gedanke des legendären Rabindranath Tagore ein, der besser als Autor der indischen Nationalhymne bekannt ist:
Wo der Geist ohne Angst ist und der Kopf hoch erhoben ist
Wo Wissen kostenlos ist
Wo die Welt nicht durch schmale häusliche Mauern in Fragmente zerbrochen ist;
Wo Worte aus den Tiefen der Wahrheit hervorkommen;
Wo unermüdliches Streben seine Arme zur Vollkommenheit ausstreckt;
Wo der klare Strom der Vernunft seinen Weg nicht in den tristen Wüstensand toter Gewohnheit verloren hat;
Wo der Geist von dir zu immer umfassenderem Denken und Handeln geführt wird, in diesen Himmel der Freiheit, mein Vater, lass mein Land erwachen.
Wo lässt die aufstrebende Welt der KI Raum für originelles Denken? Wie kommt das an die Oberfläche? Muss man Fragen spezifizieren und nichtmehrheitsorientierte Antworten suchen? Wäre eine Gewichtung vorgesehen, um zu definieren, was nichtmehrheitliches Wissen ist? Oder wäre es eher eine Gleichung vom Typ 1-x = nicht mehrheitlich?
Der Spielraum für LLMs ist immens. Mit einer sehr echten Wirkung auf die Gesellschaft. So wie eine einseitige Sicht auf Erfolg mittlerweile von Geld und Reichtum abhängt, kann KI eine einseitige Sicht auf das liefern, was sich als großartiger Inhalt qualifiziert. Oft in einer sich selbst erfüllenden Schleife, im großen Maßstab. Gespielt von denen, die ihr Geld einsetzen können.
Die Welt vor uns wird schwierig sein. Es muss von seiner einseitigen Erzählung neutralisiert werden. Dieser Widerstand gegen den Zeitgeist erfordert Fantasie und Kreativität. Es wird seine Gönner brauchen. Es wird viele Flashmob-ähnliche Angriffe auf Dinge geben, die als großartiger Inhalt oder Wahrheit gelten. Unsere flüchtige Aufmerksamkeitsspanne wird durch diese ständig gespielten Angriffe nicht klüger.
Seien wir bereit, bei unserem Abstieg in diese Welt bewusst zu sein. Seien wir bereit, den guten Kampf zu führen. Seien wir bereit für die Urheberschaft dessen, was wahr ist.
Als ich hinausschaue, verblüfft mein Verstand.
