Sogenannte Foundation-Modelle entwickeln sich schnell und können bereits qualitativ anspruchsvolle Aufgaben automatisiert durchführen und unterschiedliche Medien gleichzeitig betrachten. Dieser Beitrag wirft einen Blick hinter die Kulissen der großen Sprachmodelle.
Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern können sinnvoll Fragen beantworten und scheinen durch „Lesen“ Text- und Weltverständnis aufzubauen. Ihre Komplexität ist undurchschaubar, aber sie können lernen, sich zu erklären.
Deep Learning nutzt tiefe neuronale Netze, um Bilder zu erkennen, Texte zu verstehen und Entscheidungen genauer zu treffen. Zur Analyse großer Datensätze verwendet das „mehrschichtige Lernen“ mehrere versteckte Ebenen im Netz.
BERT ermöglicht es viele Probleme der Interpretation natürlicher Sprache zu lösen. Dieser Beitrag erläutert detailliert die Architektur, die Eigenschaften und Funktionsweise des von Google entwickelten Modells.
Der Sinngehalt von Worten lässt sich durch numerische Vektoren darstellen, die auch die Nachbarschaftsworte einbeziehen. Dadurch lassen sich syntaktische und semantische Zusammenhänge der Sprache erfassen und zur Interpretation von Bedeutungen verwenden.
