Den Kuckuck füttern
/0 Kommentare/von Jörg LehmannLarge Language Models (LLMs) kombinieren Wörter, die im Trainingsdatensatz häufig in ähnlichen Zusammenhängen auftauchen; auf dieser Grundlage sagen sie das wahrscheinlichste Wort bzw. den wahrscheinlichsten Satz vorher. Je größer der Trainingsdatensatz ist, desto mehr Kombinationsmöglichkeiten gibt es, und desto ‚kreativer‘ wirkt das Modell. Die schiere Größe von Modellen wie GPT-4 stellt aber bereits einen schwer […]
Mensch-Maschine-Wahrnehmung
/0 Kommentare/von Jörg LehmannDer Mensch sucht sich selbst in nicht-menschlichen Lebewesen und in unbelebten Artefakten. Affen, die „nächsten Verwandten“, oder Hunde, die „treuesten Begleiter“ sind für ersteres, Roboter sind für letzteres gute Beispiele: Eine menschenähnliche Gestaltung der Roboter-Körper und eine vermenschlichende sprachliche Rahmung ihrer Fähigkeiten unterstützt, so die Hypothese, die Anthropomorphisierung dieser Maschinen und in der Folge auch […]
Über die Tyrannei der Mehrheit
/0 Kommentare/von Jörg LehmannLarge Language Models (LLMs) leisten, wenn sie Texte generieren, eine Vorhersage des statistisch wahrscheinlichsten Wortes. Aus der Tatsache, dass das vorhergesagte Wort oder der vorhergesagte Satz das wahrscheinlichste ist, lässt sich zum einen noch nicht schließen, ob er wahr oder falsch ist. Zum anderen führt die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten zu einer Bevorzugung der Mehrheitsmeinung. Wenn […]