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Das Eichhörnchen im Kopf: KI-Architektur zwischen Hype und Realität

Wichtige Keytakeaways

• LLMs haben mittlerweile einen reifen Stand erreicht, bei dem nicht mehr nur die Größe entscheidend ist
• Es gibt keine grundsätzlichen Limits der KI-Technologie, aber nicht alles macht Sinn
• Spezialisierte, kleinere Modelle sind oft sinnvoller als große generische Modelle
• Context Management ist ein zentrales Thema bei der Arbeit mit LLMs
• LLMs sind probabilistische, keine deterministische Systeme
• Die Kombination aus LLMs und Reinforcement Learning ermöglicht “motiviertes” Verhalten
• KI-Systeme sind nie neutral, da sie auf menschlichen Daten trainiert werden

Behandelte Kernfragen

• Wie entwickeln sich große Sprachmodelle weiter?
• Welche Rolle spielt der Kontext bei LLMs?
• Wie können Modelle spezialisiert und verkleinert werden?
• Wie funktioniert die “Motivation” von KI-Systemen?
• Welche Grenzen haben aktuelle KI-Systeme?
• Wie verhalten sich deterministische und probabilistische Ansätze zueinander?
• Wie kann man KI-Systeme sinnvoll in Unternehmen einsetzen?

Glossar wichtiger Begriffe

• LLM (Large Language Model): Großes Sprachmodell wie GPT oder Claude
• Quantisierung: Technik zur Verkleinerung von Modellen durch Reduktion der numerischen Präzision
• Model Distillation: Technik zum Training eines kleineren Modells durch ein größeres
• Reinforcement Learning: Maschinelles Lernen durch Belohnungssignale
• Dark Patterns: Algorithmen zur Beeinflussung von Nutzerverhalten
• Context Window: Maximale Textmenge, die ein LLM gleichzeitig verarbeiten kann
• Hybrid-Modelle: KI-Modelle die zwischen verschiedenen Verarbeitungsmodi wechseln können