So funktioniert ChatGPT | Large Language Modelle einfach erklärt | So erstellt ChatGPT deine Antwort

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Wie erstellen Chatbots wie ChatGPT ihre Antworten? Warum scheinen KI-Tools sich mit allen Themen auszukennen und weshalb haben sie innerhalb von Sekunden die passende Antwort parat? Die Antwort darauf liegt in den großen Sprachmodellen (auch LLM oder Large Language Model genannt. Mithilfe von unglaublichen Datenmengen wurden moderne KI-Tools trainiert und sind dadurch in der Lage auf fast alles korrekt zu antworten. In diesem Video erklären wir dir ganz einfach, wie diese Technologie funktioniert und weshalb ChatGPT keine Zauberei ist.
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Опубликовано:

28 апр 2024

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Комментарии : 45

@markusschutz1536 Месяц назад

gerne mehr davon, auch interessant wäre, wie man seine eigene Daten trainieren kann.

@markussakanek2143 Месяц назад

...das würde mich auch interessieren, wie Modelle trainiert werden und inwieweit dies mit dem heimischen PC möglich ist oder welche Cloud-Möglichkeiten es gibt (fine tuning)....

@bekirarslan1443 24 дня назад

Leider muss ich euch enttäuschen, das trainieren der Einheiten funktioniert nur im Entwickler Umgebung oder dafür eigenes programmierten Interface. Ergo muss du dies aktiv selbst trainieren und die Antworten am Anfang selbst eingeben. Das würde bei einer person, für einen start model mehrere Jahre dauern. Ergo ist es besser apis zu verwenden wie von chatgpt selbst oder Copilot. Genauso muss man selbst den code dementsprechend immer wieder komprimieren und erweitern. Es lohnt sich so gesehen für einen einzelnen Menschen nicht.

@bekirarslan1443 24 дня назад

@@markussakanek2143nicht stark effektiv auf dem PC, du brauchst dafür eine Cloud Umgebung. Oder du modifizierst deine PC und baust im einen Speicher ein, der auf zlibsprache ohne Betriebssystem zugriff hat, ergo im BioS Umgebung, was zu starken fehlern führen kann. Empfehle dir AWS oder Azure als cloud.

@markussakanek2143 12 дней назад

@@bekirarslan1443 ....das war auf "fine tuning" bezogen! Das ist logisch, das mein PC nicht dazu im Stande ist bzw. der einzelne Mensch! Aber es werden ja schon genug Möglichkeiten angeboten, Modelle "fine zu tunen"! Und das wäre interessant, welche Möglichkeiten es da gibt bzw. welche Anbieter und wie es genau funktioniert! Aber Danke für deine Antwort!

@thomass.5430 Месяц назад

Tolle Erklärung. Vielen Dank dafür. Ich würde mir auch die tiefergehende Version anschauen. In der heutigen Zeit kann man nicht genug darüber wissen.

@andyko09 Месяц назад

oh ja, gerne mehr davon... 😉

@mrgismo Месяц назад

Bitte mehr darüber!

@muugiibold85 Месяц назад

Ich möchte mehr darüber wissen ❤

@dennisfranzke3362 Месяц назад

Bitte mehr davon. Es ist immer gut, wenn tiefergehendes Hintergrundwissen hat. :o)

@walterlang2069 Месяц назад

Danke für eure tolle Arbeit 👍👍👍

@vanessabrauer5145 Месяц назад

Das Video muss ich mindestens noch drei mal gucken, bevor ich das verstanden hab 😅👍🏻 das liegt aber am Inhalt, nicht an Timothy 😅 ich glaub er war froh, als er endlich beim Schlussatz angekommen ist 😅👌🏼 super durchgehalten ✌🏼 danke fur die Videos 💪🏼

@driverseat0183 Месяц назад

Ein Deep Dive darüber, wie ein LLMfunktioniert, würde ich sehr interessant finden. Und ich würde mich freuen, wenn ihr das macht.

@Daniel-ze6rt Месяц назад

Super Video. Gerne ein Video mit tieferem Einblick in die Technologie der LLMs. :)

@Lorenzo-jg8py Месяц назад

Toller Einstieg, bitte ein follow up.

@robkll8734 Месяц назад

Bitte mehr davon. Z.B. wie könnte so ein Modell prinzipiell aussehen...

@andyohil7465 Месяц назад

Danke. Toll erklärt. Ein follow up wäre der Hammer… 🏆

@Koj1996 Месяц назад

Ich würde mich über eine Detailiertere Ausführung freuen! Danke an Euch ihr macht das wirklich großartig

@unisonique Месяц назад

Klasse!! Wäre bitte auch ein Video möglich wie das bei UDIO funktioniert?? Die Musik und die Sänger hören sich absolut real an, wie kommt das zustande?! Ich könnte leichter glauben dass es Zauberei ist als generiert 👀

@heinzpeterklein9383 Месяц назад

Super informativ. Danke.

@wolfgangeggert2067 Месяц назад

Danke für die Erklärung.

@LindenbergerPAV Месяц назад

Danke für die wertvollen Infos!

@thomaseggeling Месяц назад

Super erklärt, 🙏

@fcore-ws6kg Месяц назад

Ich würde sehr gerne mehr darüber wissen

@sapere-aude Месяц назад

Wow. Toll erklärt. Besser und verständlicher zumindest für mich gehr es nicht.

@janj.teich.9979 Месяц назад

Super Video, ich würde mich über ein folge Video (Videoreihe sehr freuen).

@HenningMoeller Месяц назад

Ich freue mich auf ein FollowUp :)

@wolfgangbauer2553 Месяц назад

Bitte mehr

@okijoh490 Месяц назад

Auf jeden Fall

@torbenfroat234 Месяц назад

Bitte ein follow up

@elternjohn2669 Месяц назад

Generative Pretrained Transformer (GPT): funktionieren diese während dem Training auch mit dem Backpropagation Algo?

@frankdietrich5499 Месяц назад

Was ist im Zusammenhang mit ML und LLM „Aufmerksamkeit Mechanismus“ und „Selbstaufmerksamkeit“.

@matthiasf.1490 Месяц назад

Klasse Video, gerne ein Follow-up!

@original-booxfield Месяц назад

Ja bitte, gerne ein Follow-up 🎉

@myplay884 Месяц назад

API einbinden mit Python in den eigenen GPTs (in Aktionen) so dass keiner den API Key klauen kann. Das würde mich interessieren falls möglich. Ich habe ein Code das RU-vid Videos ausliest und möchte es in meinem GPT einbauen. Alle Tutorials dazu sind auf Englisch und ChatGPT erklärt es auch immer falsch. Wenn ihr da weiter helfen könntet?! Danke für all die tollen Videos!

@bekirarslan1443 24 дня назад

Mich würde gerne interessieren, warum man keine 128x Architektur virtuell mit dem 64x Architektur binden kann, ich weis das 128 nicht gerade optimal ist, aber dafür hat es höhre dichte und Dimensionen, leider Gottes geht es sehr schwer mit Jupyter. Vllt da mal ein Video dazu