Generative KI einfach erklärt
Philipp Müller
https://www.youtube.com/watch?v=v86PVm2YnHQ

Transkript (automatisch erstellt)

0:00 Moin, heute sind wir schon bei G angelangt und sprechen natürlich über generative KI. Generative KI erklärt man am besten äh
0:14 indem man sie von diskriminativer KI unterscheidet. Und zwar ähm geht der Unterschied wie folgt. Diskriminative Methoden sind solche, die
0:25 versuchen ähm entscheidende Aussagen zu treffen über irgendwas. Also, wenn ich Bild von dem Bauteil zeige, dann wä wäre da so
0:34 ein klassischer Task zu entscheiden, ist das noch intakt oder ist das kaputt oder irgendeine Art von Entscheidungsaufgabe. Ähm dieser Art, wohingegen generative KI
0:44 typischerweise Frage Fragestellung äh beantwortet, wie hier sind zwei Beispiele von irgendwas, genere mir mehr Beispiele davon, also
0:52 irgendwas erzeugendes anhand von irgendeiner Generatorfunktion. Konkret, wenn wir das auf Transformer anwenden, ähm also sozusagen die Art von
1:01 Modellen, die uns alle im Moment wahrscheinlich täglich begleiten, ist dort die Idee, dass man ähm den nächsten Token vorhersagt ähm anhand
1:12 einer Reihe von Token ähm die man schon gesehen hat und so eben praktisch in dem unvollständigen Satz das nächste Wort äh oder den nächsten Token schätzt ähm Das
1:25 Spannende und ich glaube sozusagen auch sehr sehr unerwartet war noch vor wenigen Jahren, ist das sozusagen mittels dieser Art von
1:33 Frage, ja, oder die die Art von Modell, was ich dann natürlich mit irgendwie exorbitant großen ähm Datenmengen trainiere, es möglich ist, so viel
1:43 Information ähm in Modellgewichte reinzutrainieren und dann diese Modelle auch sozusagen Mittels Reinforcement Learning noch mal zu verwenden, um so
1:54 komplexe Aufgaben ähm durchzuführen, wie wir das gerade sehen.