023 - Token - Bedeutung in LLMs erkennen

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der großen
Sprachmodelle (LLMs) und entdecken Sie, wie Maschinen "Bedeutung"
lernen! Diese Episode beleuchtet die Genese semantischer
Repräsentationen, beginnend mit der Tokenisierung und der
Umwandlung von Sprache in numerische Vektoren.


Erfahren Sie, wie die distributionelle Hypothese – "Du sollst ein
Wort an der Gesellschaft erkennen, die es hält" – das
theoretische Fundament bildet, indem Bedeutung aus dem Kontext
abgeleitet wird. Wir zeigen, wie frühe Modelle wie Word2Vec und
GloVe erste statische Wortvektoren erzeugten, die sogar
Vektorarithmetik ermöglichten.


Der wahre Quantensprung kam mit der Transformer-Architektur und
kontextuellen Embeddings, die es Modellen dank Self-Attention
ermöglichen, die Bedeutung von Wörtern dynamisch im Satzkontext
zu erfassen und Polysemie zu überwinden. Wir erklären den Motor
des Lernens – das selbstüberwachte Lernen und den
Backpropagation-Algorithmus, der die Modellgewichte iterativ
optimiert.Verstehen Sie die Funktionsweise moderner LLMs: von der
initialen Embedding-Schicht und Positionalen Encodings bis zur
tiefen Verarbeitung in Transformer-Layern, wo sich Bedeutung über
Abstraktionsebenen hinweg entfaltet. Die resultierende
"Bedeutung" ist keine menschliche Intentionalität, sondern eine
operative, funktionale Form des Verstehens, die aus statistischen
Mustern und emergenten Fähigkeiten entsteht und weit über simple
Korrelationen hinausgeht. Ein Muss für alle, die verstehen
wollen, wie LLMs die Welt verstehen!