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KI Sprachmodelle

Sascha Block2025-02-05T13:36:04+01:00Tags: AGI, AI ethics, AI Governance, Alexa, Algorithmic Bias, Attention mechanism, Autoencoding, autoregressive Modelle, BERT, Bias in KI, bidirektionale Modelle, Chatbots, CLIP, Cloud Computing, Computerlinguistik, Conversational AI, DALL-E, Datenethik, Datenschutz, Deep Learning, DeepMind, digitale Assistenten, Embeddings, Energy-efficient AI, Explainability, Fairness in KI, Few-Shot Learning, Few-Shot Prompting, Fine tuning, GDPR, generative KI, generative Sprachmodelle, GitHub Copilot, GloVe, Google AI, Google Assistant, GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4, GPUs, Halluzinationen in KI, Hugging Face, Information retrieval, Interpretierbarkeit, KI für Unternehmen, KI im Alltag, KI in der Forschung, KI Sprachmodelle, KI-Forschung, KI-gestützte Kreativität, KI-Sicherheit, Knowledge Graphs, Künstliche Intelligenz, Large Language Models, LLM, LSTM, machine learning, maschinelle Übersetzung, Masked Language Modeling, Meta AI, Modellkompression, multimodale KI, multimodale Modelle, Named Entity Recognition, natural language processing, neuronale Netze, NLP, Open Source KI, OpenAI, OpenAI Codex, Perplexity, Prompt Engineering, Prompt Tuning, Rechenleistung, Regulierung, Reinforcement Learning, Responsible AI, Retrieval-Augmented Generation, RNN, Self-Attention, Sentiment-Analyse, Siri, Skalierbarkeit, Sprachassistenten, Sprachverarbeitung, Supervised Learning, synthetische Daten, T5, Textgenerierung, Textklassifikation, Tokenizer, TPUs, Training data, Transfer Learning, Transformer, Unsupervised Learning, Word2Vec, Zero-Shot Learning|

KI-Sprachmodelle – Was steckt dahinter? Künstliche Intelligenz verändert, wie wir mit Maschinen interagieren. Sprachmodelle ermöglichen es Maschinen, Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch sinnvolle, menschenähnliche Antworten zu generieren. Jetzt mehr wissen...

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Retrieval Augmented Generation (RAG) – KI Modelle wirksam nutzen

Sascha Block2024-03-30T10:35:34+01:00Tags: Advanced RAG, Datenverarbeitung, Dialogsysteme, FAQ, Frage-Antwort-Systeme, KI Sprachmodelle, KI Technik, Künstliche Intelligenz, Modular RAG, multimodale Anwendungen, Naive RAG, RAG Systeme, Sprachmodelle|

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) ? Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine fortschrittliche KI-Technik in der Modellierung von KI-Sprachmodellen, die auf der Integration von externen Informationsquellen basiert, um die Antwortgenerierung zu verbessern und zu erweitern. Ein RAG-System kombiniert die umfassenden Wissenskapazitäten eines Large Language Models (LLM) mit der Fähigkeit, gezielt Informationen aus einem externen Wissensspeicher zu beziehen. Diese KI-Methode erlaubt es dem Modell, Antworten zu generieren, die nicht nur auf seinem intern trainierten Wissen basieren, sondern auch auf aktuellen, spezifischen und umfangreichen externen Daten. Jetzt mehr wissen!

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