Groq hat sich als wegweisendes Unternehmen in der Künstlichen Intelligenz etabliert und bietet spezialisierte Lösungen für schnelle KI-Inferenz. Mit einem aktuellen Marktwert von beeindruckenden 2,8 Milliarden US-Dollar steht Groq im Zentrum moderner AI-Entwicklungen. Das Unternehmen bietet eine Reihe innovativer Produkte und Dienste an, die die Leistung von KI-Modellen steigern und deren Zugänglichkeit verbessern.
WeiterlesenKategorie: Generative KI
Im rasanten Tempo der technologischen Entwicklungen ist die Integration von neuen APIs in bestehende Bibliotheken ein entscheidender Schritt, um Entwicklern den Zugriff auf fortschrittliche KI-Modelle zu erleichtern. Eine spannende Neuigkeit in diesem Bereich ist die jüngste Ankündigung von Google: Die Gemini API ist nun über die OpenAI Library zugänglich.
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Einleitung
ChatGPT ist ein leistungsstarkes Tool, das für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden kann, darunter auch zum Rechnen. Allerdings kann es zu Problemen kommen, wenn man ChatGPT bittet, direkt mit Zahlen zu arbeiten. Der Grund dafür ist, dass ChatGPT Zahlen als Text und nicht als mathematische Werte interpretiert. In diesem Blogbeitrag werden wir uns ansehen, wie man ChatGPT dazu bringen kann, richtig zu rechnen, und welche Strategien man dafür einsetzen kann.
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Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT haben sich erheblich weiterentwickelt und sind mittlerweile unverzichtbare Werkzeuge in der Welt der generativen Aufgaben. Mit diesen Fortschritten gehen jedoch auch Herausforderungen einher, insbesondere das Problem der sogenannten Halluzinationen. Diese treten auf, wenn das Modell unglaubwürdige oder faktisch falsche Informationen generiert, was insbesondere für erfahrene Anwender in Unternehmen problematisch sein kann, da dies das Vertrauen in die Ergebnisse beeinträchtigt. In diesem Artikel untersuchen wir die Ursachen von Halluzinationen und stellen Strategien vor, um diese zu minimieren.
WeiterlesenOpenAI hat angekündigt, in den nächsten Wochen erweiterte Funktionen für ChatGPT bereitzustellen. Mit den neuen Features, Voice und Image Conversations, können Geschäftskunden nun auf eine noch realistischere KI-Interaktion zugreifen.
WeiterlesenDie Prozesse des maschinellen Lernens sind von empirischer Natur. Es gestaltet sich schwierig, das Ergebnis einer Hyperparameterauswahl, eines Datensatzes oder einer Eingabeaufforderung für ein großes Sprachmodell (LLM) im Vorfeld zu erahnen. Der Weg zum Ziel führt hier über Versuch und Irrtum, um schließlich eine Entscheidung für den nächsten Schritt zu treffen. Dennoch ist es von großer Bedeutung, die zugrunde liegende Technologie zu verstehen, um vielversprechende Ansätze zu verfolgen. Welche Maßnahme ist beispielsweise bei der Aufforderung zu einem LLM am effektivsten?
Eingabeaufforderung 1:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib die Antwort, dann begründe sie.
Eingabeaufforderung 2:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib zunächst eine Begründung an und dann die Antwort.
Beide Eingabeaufforderungen ähneln sich stark, wobei die erste Aufforderung dem Wortlaut von zahlreichen Mathematikprüfungen aus der Schulzeit entspricht. Im Gegensatz dazu ist die zweite Aufforderung Erfolg versprechender, wenn es darum geht, von einem LLM eine qualitativ hochwertige Antwort zu erhalten.
Begründung:
Ein LLM arbeitet mit dem wiederholten Erraten des wahrscheinlichsten nächsten Wortes oder Tokens, um eine Ausgabe zu generieren. Fragt man zunächst nach der Antwort, versucht das LLM zunächst zu raten und begründet dann seine potenziell falsche Annahme. Im Kontrast dazu verlangt Eingabeaufforderung 2 eine gründliche Überlegung, bevor eine Schlussfolgerung gezogen wird. Dieses Prinzip ist auch der Grund für die Effektivität von Aufforderungen wie „Lass uns Schritt für Schritt denken“, die häufig diskutiert werden.
Hier zur Veranschaulichung noch einmal meine Eingabeaufforderungenen. Diesmal mit der jeweiligen Antwort von ChatGPT.
Eingabeaufforderung 1:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib die Antwort, dann begründe sie.
Antwort 1 (falsche Antwort):
Bei N=6 sind beide Algorithmen gleich schnell.
Begründung: Berechnen wir die Ausführungszeit beider Algorithmen für N=6:
Für Algorithmus 1:
Ausführungszeit
= N∗(N−1)∗(N−2)∗(N−3)
Wenn N=6, dann:
Ausführungszeit
= 6∗(6−1)∗(6−2)∗(6−3)
= 6∗5∗4∗3
= 360 Sekunden
Für Algorithmus 2:
Ausführungszeit
= (N−1)∗(N−2)∗(N−3)∗2∗1
Wenn N=6, dann:
Ausführungszeit
= (6−1)∗(6−2)∗(6−3)∗2∗1
= 5∗4∗3∗2∗1
= 120 Sekunden
Also, wenn N=6, dann benötigt Algorithmus 1 360 Sekunden und Algorithmus 2 ebenfalls 360 Sekunden. Daher sind beide Algorithmen bei dieser spezifischen Eingabe gleich schnell.
Hier wird wohl die Begründung „zusammen gemogelt“, damit sie zur ersten Antwort passt.
Eingabeaufforderung 2:
Algorithmus 1 benötigt N * (N-1) * (N-2) * (N-3) Sekunden. Algorithmus 2 benötigt (N-1) * (N-2) *(N-3) * 2 * 1 Sekunden für die Ausführung. Wenn N=6, welcher Algorithmus ist schneller. Gib zunächst eine Begründung an und dann die Antwort.
Antwort 2 (richtige Antwort):
Begründung:
Berechnen wir die Ausführungszeit beider Algorithmen für N=6:
Für Algorithmus 1:
Ausführungszeit = N∗(N−1)∗(N−2)∗(N−3)
Wenn N=6, dann Ausführungszeit
= 6∗(6−1)∗(6−2)∗(6−3)
= 6∗5∗4∗3
= 360 Sekunden
Für Algorithmus 2:
Ausführungszeit = (N−1)∗(N−2)∗(N−3)∗2∗1
Wenn N=6, dann: Ausführungszeit
= (6−1)∗(6−2)∗(6−3)∗2∗1
= 5∗4∗3∗2∗1
= 120 Sekunden
Wenn wir die Ausführungszeiten der beiden Algorithmen vergleichen, benötigt Algorithmus 1 360 Sekunden und Algorithmus 2 nur 120 Sekunden.
Antwort: Bei N = 6 ist Algorithmus 2 schneller.
Es ist von großer Bedeutung, die Funktionsweise von Algorithmen genau zu verstehen, um effektiv mit ihnen arbeiten zu können. Die Algorithmen sind äußerst komplex und es ist unmöglich, alle Details zu kennen. Dies jedoch auch nicht notwendig. Wenn Sie jedoch ein tieferes Verständnis für wichtige Teile der Technologie erlangen, können Sie Ihre Erkenntnisse erweitern.
Für eine unausgereifte Technologie wie LLMs ist ein tiefes Verständnis der Technologie besonders wertvoll. Im Gegensatz zur ausgereiften Technologie wie GPS, die von den meisten von uns ohne großes Hintergrundwissen genutzt werden kann, können Eingabeaufforderungen bei LLMs unerwartete Auswirkungen haben. Entwickler, die das Potenzial von LLMs verstehen, können effektivere Anwendungen schneller und einfacher erstellen als diejenigen, die sich nicht intensiv damit auseinandersetzen. Ein tiefes Verständnis der Technologie hilft auch bei Entscheidungen, wann es am besten ist, eine Handvoll vielversprechender Eingabeaufforderungen auszuprobieren und die Iteration fortzusetzen, anstatt im Voraus eine Lösung zu suchen.