Große SprachmodelleCarsten Arzig
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Zusammenfassungen
Große Sprachmodelle sind für viele der Inbegriff Künstlicher Intelligenz, dabei basieren sie auf nachvollziehbaren Techniken, viel Rechenzeit und einer Unmenge an Daten. Dieses Kapitel beleuchtet, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie sie entstehen und betrachtet die Stärken und Schwächen dieser Technologie.
Dieses Kapitel erwähnt ...
![]() Personen KB IB clear | Aidan N. Gomez , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Niki Parmar , Illia Polosukhin , Claude Shannon , Noam Shazeer , Jakob Uszkoreit , Ashish Vaswani , Warren Weaver | ||||||||||||||||||
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
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![]() Nicht erwähnte Begriffe | Chat-GPT, GMLS & Bildung, GMLS & Schule |
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Beat und dieses Kapitel
Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Kapitel einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.


Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)


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Biblionetz-History