Künstliche Intelligenz (KI): Ein weit gefasster Begriff, der Systeme umfasst, die menschliche Intelligenz nachahmen, einschließlich Spracherkennung, Entscheidungsfindung, visuelle Wahrnehmung und Sprachübersetzung.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Der Bereich der KI konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mithilfe natürlicher Sprache mit dem Ziel, die menschliche Sprache zu verstehen und zu verstehen.
Maschinelles Lernen (ML): Eine Artwork von KI, die es Systemen ermöglicht, ohne explizite Programmierung aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, indem sie Daten zum Lernen und Treffen von Vorhersagen nutzt.
Deep Studying: Eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit Repräsentationslernen nutzt und so bei verschiedenen Aufgaben eine hohe Genauigkeit und Leistung erreicht.
Generative Pre-Coaching Transformer (GPT): Ein autoregressives Sprachvorhersagemodell, das Deep Studying nutzt, um menschenähnlichen Textual content zu erzeugen, der als Grundlage für ChatGPT dient.
ChatGPT: Ein von OpenAI entwickeltes KI-Programm, das auf der Grundlage gegebener Eingabeaufforderungen unter Verwendung des GPT-Modells menschenähnliche Textantworten generiert.
Transformer: Eine in „Consideration is All You Want“ eingeführte Modellarchitektur, die Selbstaufmerksamkeitsmechanismen nutzt und in Modellen wie GPT angewendet wurde.
Autoregressives Modell: Ein statistisches Modell, das zukünftige Werte basierend auf vergangenen Werten vorhersagt und von ChatGPT verwendet wird, um das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen.
Eingabeaufforderung: Die an ChatGPT gegebene Eingabe, auf die es antwortet.
Token: Eine Texteinheit, beispielsweise ein Wort oder ein Satz, die als Bausteine bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird.
Feinabstimmung: Der Prozess der Anpassung des Modells an bestimmte Aufgaben nach dem ersten Coaching, wie etwa die Beantwortung von Fragen oder die Sprachübersetzung.
Kontextfenster: Der aktuelle Konversationsverlauf, den ChatGPT beim Generieren einer Antwort berücksichtigt.
Zero-Shot-Lernen: Die Fähigkeit des Modells, Aufgaben zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren, für die es nicht explizit trainiert wurde.
One-Shot-Studying: Die Fähigkeit des Modells, während des Trainings eine Aufgabe anhand eines einzelnen Beispiels zu lernen.
Few-Shot-Studying: Die Fähigkeit des Modells, während des Trainings eine Aufgabe anhand einer kleinen Anzahl von Beispielen zu lernen.
Aufmerksamkeitsmechanismus: Eine Technik im Deep Studying, bei der das Modell bei der Datenverarbeitung verschiedenen Wörtern oder Merkmalen unterschiedliche Gewichtungen zuweist.
Reinforcement Studying from Human Suggestions (RLHF): Eine Feinabstimmungsmethode, bei der das Modell aus dem Suggestions von Menschen lernt.
Überwachte Feinabstimmung: Der erste Schritt der Feinabstimmung, bei dem menschliche KI-Coach Gespräche mit Benutzer- und KI-Rollen für das Modell führen.
Belohnungsmodelle: Modelle, die zur Einstufung verschiedener von ChatGPT generierter Antworten verwendet werden.
API (Utility Programming Interface): Ein Mittel zur Interaktion verschiedener Softwareprogramme, das es Entwicklern ermöglicht, ChatGPT in ihre Anwendungen oder Dienste zu integrieren.
KI-Coach: Menschen, die das KI-Modell während des Feinabstimmungsprozesses leiten, indem sie Suggestions geben, Antworten bewerten und Beispieldialoge schreiben.
Sicherheitsmaßnahmen: Vorkehrungen, die getroffen werden, um sicherzustellen, dass sich die KI sicher, ethisch und unter Wahrung der Privatsphäre verhält.
OpenAI: Das Labor für künstliche Intelligenz, das für die Entwicklung von GPT-3 und ChatGPT verantwortlich ist und mit künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) zum Wohle der Menschheit arbeitet.
Skalierungsgesetze: Beobachtungen, dass KI-Modelle tendenziell besser werden, je mehr Daten, Berechnungen und größere Größe anfallen.
Verzerrung in der KI: Fälle, in denen KI-Systeme aufgrund von Verzerrungen in ihren Trainingsdaten Verzerrungen in ihren Antworten aufweisen können, die OpenAI reduzieren möchte.
Moderationstools: Instruments, die Entwicklern zur Verfügung gestellt werden, um das Verhalten des Modells in ihren Anwendungen und Diensten zu steuern.
Benutzeroberfläche (UI): Der Punkt der Interaktion und Kommunikation zwischen Menschen und Computern in einem Gerät, einer Anwendung oder einer Web site.
Modellkarte: Dokumentation mit detaillierten Informationen über die Leistung, Einschränkungen und ideale Anwendungsfälle eines Machine-Studying-Modells.
Sprachmodell: Ein Modell, das das nächste Wort oder die nächste Wortfolge in einem Satz mithilfe mathematischer und probabilistischer Rahmenwerke vorhersagt.
Dekodierungsregeln:
