Grundlagen des Promptens

Wie funktionieren aktuelle KI Systeme?

❌ DISCLAIMER:
Wir stellen diese Erklärung hier bewusst vereinfacht dar. In Wahrheit ist solch eine KI viel komplexer, aber dann wird es schnell unverständlich. Z.B. sagen wir, dass die KI den Text “Wort für Wort” erstellt. Das ist vereinfacht, denn in Wirklichkeit ist es weniger als ein Wort.

Es handelt sich nämlich um sogenannte “Tokens”. Im Durchschnitt enthält ein Token etwa 4 Zeichen – das kann jedoch zwischen verschiedenen Sprachen variieren. Tokens können tatsächlich auch einzelne Buchstaben, Wortabfolgen und Satzzeichen sein.

Behalte das im Hinterkopf, wenn du die folgenden Erklärungen liest.

Aktuelle KI-Systeme wie neuroflash basieren auf sogenannten großen Sprachmodellen (LLMs), die mithilfe neuronaler Netzwerke trainiert wurden – das hast du ja bereits gelernt. Diese Systeme analysieren riesige Mengen an Textdaten, um Muster, Strukturen und Bedeutungen in der Sprache zu verstehen. Doch wie genau funktioniert das?

1. Training der Modelle

Damit die Texte so präzise wie möglich sind, werden LLMs mit großen Datenmengen trainiert:

• Trainingsdaten: Etwa 10 % des Internets, bestehend aus Büchern, Artikeln, Webseiten und mehr, werden zu Trainingszwecken analysiert. Dabei wird besonders auf Qualität und Vielfalt geachtet.

• Lernprozess: Während des Trainings wird das Modell darauf trainiert, Muster zu erkennen, grammatikalische Regeln anzuwenden und Kontext besser zu verstehen.

• Grenzen des Wissens: Die Modelle sind auf den Stand ihres letzten Trainings begrenzt. Informationen, die nach diesem Zeitpunkt veröffentlicht wurden, kennt die KI nicht automatisch. Es gibt keine automatische Schnittstelle zum Internet, die die Zeit zwischen dem letzten Trainingsstand und Stand heute überbrücken könnte. Eine solche Anbindung wird extern hinzugefügt und Nutzer werden darüber informiert. Eine solche Schnittstelle gibt es bei neuroflash nicht.

2. Wahrscheinlichkeitsmodell

Die KI generiert Texte nicht „wissend“, sondern basierend auf Wahrscheinlichkeiten:

• Wort-für-Wort-Generierung: Die KI berechnet aufgrund von Wahrscheinlichkeiten, dem Kontext und den Trainingsdaten, welches Wort im Kontext am wahrscheinlichsten folgt.

• Wahrscheinlichkeiten im Hintergrund: Zum Beispiel könnte das Wort „Auto“ in einem Satz wie „Ich fahre ein …“ mit einer Wahrscheinlichkeit von 85 % folgen, während „Fahrrad“ nur 10 % hat. Die Wahl fällt auf das wahrscheinlichste Wort. Dies ist jedoch nicht immer die einzige oder die richtige Möglichkeit.
  ⚡️→ ACHTUNG: Dies ist die Erklärung dafür, warum eine KI nicht mit 100% Sicherheit richtig liegt und wieso Unternehmen empfehlen, Fakten zu checken.
  ⚡️→ ACHTUNG: Das Wahrscheinlichkeitsmodell “zwingt” die KI Inhalte zu produzieren. Wenn die KI Fakten nicht kennt, denkt sie sich welche aus, auf Basis des Wahrscheinlichkeitsmodells.

💡 Tipp: Das bedeutet auch, dass Texte nie „final“ sind. Jede Generierung kann etwas Neues hervorbringen.

3. Kontinuierlicher Kontext

Jedes generierte Wort (jedes Token) berücksichtigt den vorgegebenen Kontext und den bisherigen generierten Text (im Rahmen der maximal zulässigen Kontextlänge). Das verändert die jeweilige Wahrscheinlichkeit und beeinflusst dadurch die nächste Text-Generierung.

4. Kein vorab festgelegtes Ziel

Wenn die KI mit dem Schreiben beginnt, „weiß“ sie nicht, wie der Text enden wird. Das macht die Generierung flexibel, aber auch unvorhersehbar.

• Dynamische Generierung: Der Output entsteht Wort für Wort in Echtzeit.

• Prompting beeinflusst das Ergebnis: Je genauer und präziser dein Prompt ist, desto besser kann die KI verstehen, was du möchtest, und darauf reagieren.
  ⚡️→ ACHTUNG: Dies ist die Erklärung dafür, warum Längenangaben oft nicht exakt funktionieren.

5. Stärken und Grenzen der KI

KI-Systeme sind leistungsstark, aber nicht unfehlbar:

• Stärken: Sie können Texte schnell und in hoher Qualität erstellen, kreative Ideen liefern und komplexe Daten verarbeiten.

• Grenzen: KI ist nicht fehlerfrei. Manchmal können Inhalte ungenau, veraltet oder aus dem Kontext gerissen sein. Außerdem fehlt der KI ein echtes Verständnis oder die Fähigkeit, „Wahrheit“ von „Fiktion“ zu unterscheiden.

💡 Bei neuroflash

Mittlerweile gibt es einige verschiedene Anbieter für KI, darunter natürlich auch das Unternehmen OpenAI mit den GPT-Modellen.

neuroflash ist unabhängig, das bedeutet, wir können verschiedene Modelle in unsere Plattform integrieren. Das machen wir heute schon, denn verschiedene Modelle sind stärker oder schwächer, je nach Aufgabe.

Aktuell verwenden wir jedoch ausschließlich den Anbieter OpenAI, da die Ergebnisse hier am besten sind. Sollte sich das ändern, dann behalten wir uns vor, den Anbieter zu ändern.

Das solltest du aus diesem Kapitel mitgenommen haben ⤵️

• du weißt, warum es zu Problemen bei konkreten Längenangaben bei der KI kommen kann

• du verstehst, dass die KI aktuelle Informationen nicht zwingend kennt

• du hast verstanden, warum die KI sich manchmal Fakten ausdenkt

Du kannst solche Grenzen immer durch ein gutes Briefing überwinden. ✅