Erkundung der Grundlagen großer Sprachmodelle (LLMs): Tokenisierung und Einbettungen

Haben Sie sich je gefragt, wie verschiedene KI-Tools wie ChatGPT oder Bard effizient auf all unsere komplizierten Fragen antworten? Was passiert hinter den Kulissen, um unsere Frage zu verarbeiten und eine menschengleiche Antwort mit einer Datenmenge in Größenordnungen zu generieren? Lassen Sie uns tiefer eintauchen. Im Zeitalter der Generativen KI spielt die Verarbeitung natürlicher Sprache eine entscheidende Rolle bei der Frage, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen und generieren. Die Anwendungen dafür erstrecken sich über verschiedene Implementierungen wie intelligente Chatbots, Übersetzung, Sentiment-Analyse, Entwicklung von Wissensbasen und viele mehr. Das zentrale Thema bei der Implementierung dieser Gen-AI-Anwendung besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern und diese abzufragen, um menschliche Sprachantworten zu generieren. Aber wie funktioniert das intern? In diesem Artikel werden wir die Konzepte der Tokenisierung und Einbettungen erkunden, die eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung menschlicher Anfragen und der Umwandlung von Wissensbasen in Antworten spielen.