8 KI-Begriffe, die ihr unbedingt kennen solltet
Wir haben die wichtigsten KI-Begriffe für euch zusammengefasst!
© Igor Omilaev / Unsplash
Habt ihr euch schon näher mit dem Thema „Künstliche Intelligenz“ auseinandergesetzt? Noch nicht? Dann machen wir hier mal den Anfang. Wir haben die wichtigsten KI-Begriffe für euch zusammengefasst!
Generative KI
Eine spezielle Art der Künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte, wie Texte, Bilder oder Musik, zu erzeugen. Diese Systeme nutzen Algorithmen, um kreative Werke zu schaffen, die oft auf bestehenden Daten basieren.
Algorithmus
Eine Reihe von Regeln oder Anweisungen, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe auszuführen.
Prompt
Eine Anweisung, die man einer Künstlichen Intelligenz gibt, um eine bestimmte Antwort oder Aktion zu erhalten. Bei Text-KIs ist ein Prompt oft eine Frage oder ein Satz, der die KI dazu bringt, darauf zu reagieren.
Bias
Verzerrungen oder Vorurteile, die in den Daten vorhanden sind. Diese Verzerrungen können dazu führen, dass die KI unfaire oder ungenaue Ergebnisse liefert. Bias entsteht oft durch unvollständige oder einseitige Datensätze.
Maschinelles Lernen
Ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computerprogramme aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern. Anstatt explizit programmiert zu werden, erkennen diese Systeme Muster und treffen Entscheidungen basierend auf den erlernten Informationen.
Large Language Models (LLM)
KI-Systeme, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf riesigen Datensätzen und können komplexe Texte verarbeiten und erzeugen, wie es bei GPT-Modellen der Fall ist.
GPT
Diese Abkürzung steht für „Generative Pre-trained Transformer“. Es handelt sich um ein Modell für Künstliche Intelligenz, das darauf spezialisiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
KI-Halluzinationen
Situationen, in denen eine KI falsche oder erfundene Informationen generiert. Diese Halluzinationen entstehen, wenn die Künstliche Intelligenz versucht, kohärente Antworten zu geben, obwohl die zugrunde liegenden Daten nicht korrekt oder gar nicht vorhanden sind.
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