Neuronale Netzwerke, besonders grosse Sprachmodelle, sind aus Parametern aufgebaut und «nähren» sich von Tokens. Die Menge dieser Tokens zeigt, wie viele Informationen – vergleichbar mit Büchern – die AI «gelesen» hat. Doch die Tokens finden nicht nur hier Verwendung; sie spielen auch in anderen Bereichen eine wichtige Rolle als Masseinheit.
Let's dive in...
In unserem letzten Blogbeitrag hast du einen ersten Einblick in die Welt der
Parameter bei AI-Modellen bekommen. Jeder dieser Parameter ist ein Schlüsselelement, das während des Trainingsprozesses feinjustiert wird, um die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit des Modells zu optimieren. Die Anzahl dieser
Parameter spielt eine entscheidende Rolle für die Komplexität und Fähigkeit des
Modells.
Ein weiteres wichtiges Element sind die Tokens. Stell dir einen Token als einen digitalen Baustein vor – die kleinste Einheit von Daten, die ein Modell verarbeiten
kann. Bei Sprachmodellen wie GPT-3 und GPT-4 kann ein Token ein Wort oder ein
Teil eines Wortes sein. Diese Zerlegung des Textes in Tokens ermöglicht es dem Modell, Sprache effektiv zu «verstehen» und zu verarbeiten.
Nicht zu vergessen ist das Lernmaterial des Modells, welches ebenfalls in Tokens ausgedrückt wird. Die Menge des Lernmaterials, die ein AI-Modell während seines
Trainings verarbeitet, ist ausschlaggebend für seine Entwicklung und Leistung. Diese Grösse, ausgedrückt in der Anzahl von Tokens, ist ein spezifisches Attribut jedes Modells und verrät dir viel über die Vielfalt der Informationen, die es während des Trainings aufnimmt.
Hier geht es zum gesamten Artikel: Welt der Token: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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In unserem letzten Blogbeitrag hast du einen ersten Einblick in die Welt der
Parameter bei AI-Modellen bekommen. Jeder dieser Parameter ist ein Schlüsselelement, das während des Trainingsprozesses feinjustiert wird, um die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit des Modells zu optimieren. Die Anzahl dieser
Parameter spielt eine entscheidende Rolle für die Komplexität und Fähigkeit des
Modells.
Ein weiteres wichtiges Element sind die Tokens. Stell dir einen Token als einen digitalen Baustein vor – die kleinste Einheit von Daten, die ein Modell verarbeiten
kann. Bei Sprachmodellen wie GPT-3 und GPT-4 kann ein Token ein Wort oder ein
Teil eines Wortes sein. Diese Zerlegung des Textes in Tokens ermöglicht es dem Modell, Sprache effektiv zu «verstehen» und zu verarbeiten.
Nicht zu vergessen ist das Lernmaterial des Modells, welches ebenfalls in Tokens ausgedrückt wird. Die Menge des Lernmaterials, die ein AI-Modell während seines
Trainings verarbeitet, ist ausschlaggebend für seine Entwicklung und Leistung. Diese Grösse, ausgedrückt in der Anzahl von Tokens, ist ein spezifisches Attribut jedes Modells und verrät dir viel über die Vielfalt der Informationen, die es während des Trainings aufnimmt.
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