Schlagwort: Embeddings
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Künstliche Intelligenz Kritik verstehen und souverän nutzen
Ich habe selten ein Thema erlebt, über das so viele sprechen und so wenige wirklich reden wollen. Das Unbehagen ist real: Angst vor Manipulation, vor Verzerrung, vor der Macht großer Konzerne. Das ist keine irrationale Reaktion, das ist eine vernünftige Antwort auf das, was tatsächlich passiert. KI wird mächtiger, schneller… Weiterlesen
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Embeddings: wie du Text in Bedeutung verwandelst
Als ich meinem eigenen RAG-Setup beibringen wollte, was ein Artikel wirklich bedeutet und nicht nur, welche Wörter drinstehen, bin ich bei Embeddings gelandet. Kurz gesagt: Embeddings sind Vektoren — Zahlenreihen, die Bedeutung in einem mehrdimensionalen Raum abbilden. Texte mit ähnlichem Sinn liegen nah beieinander. Ob zwei Sätze zusammenpassen, erkennt die… Weiterlesen
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Retrieval-Augmented Generation: Wie KI mit echtem Wissen antwortet
Ich erinnere mich noch gut an die ersten Male, als ich mit großen Sprachmodellen gearbeitet habe. Sie klangen klug, charmant und selbstsicher… bis sie anfingen, Dinge zu erfinden. Zahlen, Zitate, Fakten – alles mit einer Überzeugung, als hätten sie gerade die absolute Wahrheit entdeckt. Genau da wurde mir klar: Sprachmodelle… Weiterlesen
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Wie Sprachmodelle wirklich funktionieren und warum sie nicht denken wie wir
Wie funktionieren Sprachmodelle? Tokens, Parameter, Transformer, Training und Kontextfenster einfach erklärt, dazu welche LLMs es gibt und was Machine Learning damit zu tun hat. Weiterlesen




