Große Sprachmodelle

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Das Verständnis der Funktionsweise generativer KI kann Pädagogen dabei helfen, an der Spitze des technologischen Fortschritts im Bildungswesen zu bleiben. Gehen wir näher auf das KI-Vokabular ein.

Was sind große Sprachmodelle?

Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) bezieht sich auf KI-Modelle wie GPT-4.5 (und zukünftige Versionen) von OpenAI, die mit großen Textmengen trainiert werden und vor Ort Konversationsantworten generieren können, indem sie vorhersagen, welche Wörter in einem Ausdruck als Nächstes kommen – z. B. das Zusammensetzen eines Puzzles. Große Sprachmodelle können verschiedene Aufgaben in natürlicher Sprache ausführen, z. B.:

  • Klassifizierung
  • Zusammenfassung
  • Übersetzung
  • Inhaltsgenerierung
  • Dialog (z. B. virtuelle Assistenten)

Große Sprachmodelle werden mit Milliarden von Sprachbeispielen aus verschiedenen Quellen wie Büchern, Artikeln und Websites trainiert, die ihnen helfen, mit Fakten, grammatikalisch korrektem Text, Argumentation und einem Anschein von Kreativität zu reagieren.

Das beliebte ChatGPT-System von OpenAI ist ein Beispiel für diese Art von generativer KI. ChatGPT wird von einem großen Sprachmodell unterstützt, das bei OpenAI auf basis des GPT-4.5-Modells (generatives vortrainiertes Transformatormodell) entwickelt wurde. Stellen Sie sich ChatGPT als eine Anwendung vor, die auf einem großen Sprachmodell basiert, das für interaktive Chats optimiert ist.

Personen eine App verwenden, die von einem großen Sprachmodell unterstützt wird, können die Ausgabe des Modells über Eingabeaufforderungen leiten – den Text, den sie in der App-Benutzeroberfläche eingeben. Eingabeaufforderungen können Sätze oder Fragen in natürlicher Sprache, Codeausschnitte oder Befehle oder eine beliebige Kombination von Text oder Code sein.

Wenn eine Eingabeaufforderung spezifisch und detailliert ist, können LLMs Text generieren, Hauptpunkte näher erläutern, Informationen zu Schlüsselpunkten zusammenfassen und Fragen effizient beantworten. Die Kunst, LLM-Aufforderungen kreativ zu definieren, ist ein aufstrebendes Feld, das als Prompt-Design und Prompt Engineering bekannt ist. Es umfasst den Prozess der Erstellung effektiver und effizienter Aufforderungen, um die gewünschte Antwort zu erhalten. Lehrkräfte und Lernende müssen möglicherweise mit der Auswahl der richtigen Wörter, Ausdrücke, Symbole und Formate experimentieren, die das Modell anleiten, um qualitativ hochwertige und relevante Texte zu generieren.

Einige Tipps zum Schreiben effektiver Eingabeaufforderungen sind:

  • Machen Sie präzise Angaben.
  • Verwenden Sie das richtige Modell für die Aufgabe.
  • Fragen Sie nach Ergebnissen aus einer bestimmten Perspektive.
  • Führen Sie das Modell an, um die gewünschte Länge zu generieren.
  • Verwenden der Schaltfläche "Neues Thema" , wenn Sie Themen ändern möchten

Weitere Tipps finden Sie unter:]

Microsoft verwendet umfangreiche Sprachmodelltechnologie, um die Funktionen von Copilot Chat zu unterstützen.

Copilot Chat ist wie ein Recherche-Assistent, ein persönlicher Planer und ein kreativer Partner an Ihrer Seite, wenn Sie im Internet suchen. Mit diesen KI-gestützten Features haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • Stellen Sie eine aktuelle Frage. Wenn Sie komplexe Fragen stellen, können Copilot Chat Ihnen detaillierte Antworten geben.
  • Rufen Sie eine konkrete Antwort ab. Copilot Chat sucht im Web nach Suchergebnissen, um eine zusammengefasste Antwort bereitzustellen.
  • Sei kreativ. Wenn Sie Inspiration benötigen, können Copilot Chat Ihnen helfen, Gedichte, Geschichten zu schreiben oder sogar ein brandneues Bild zu schaffen.
  • In der Chaterfahrung können Sie auch Folgefragen wie "Können Sie das in einfacheren Worten erklären" oder "Geben Sie mir weitere Optionen" stellen, um unterschiedliche und detailliertere Antworten in Ihrer Suche zu erhalten.

Hinweis

Überprüfen Sie die Ergebnisse stets auf Fakten. Obwohl LLM-Antworten überzeugend erscheinen, können sie ungenau, unvollständig oder unangemessen sein. LLMs können die Antwortgenauigkeit nicht verstehen oder auswerten. Es ist wichtig zu beachten, dass Copilot Chat Lehrkräften und Lernenden Quellen für die Onlineinhalte bereitstellt, die sie als Daten in ihren Antworten verwenden, damit sie sie auswerten können, bevor sie sie als vertrauenswürdige Quelle verwenden.

Ein praktisches Beispiel:

Ein Fakultätsmitglied an einer Universität muss einen neuen Lehrplan für einen Kurs zur Stadtplanung schreiben. Sie beginnen damit, Copilot Chat zu bitten, eine Zusammenfassung eines Universitätslehrgangs über Stadtplanung zu schreiben. Die Zusammenfassung ist ausführlich, enthält aber nicht alle Kurselemente. Das Lehrpersonal ändert die Eingabeaufforderung, um die Kursgliederung einzuschließen, und gibt an, dass die Zusammenfassung für einen Kurslehrplan gilt. Die zweite Iteration ist näher an dem, was sie für den Lehrplan benötigen. Sie kopieren den Text, fügen ihn in ein Word Dokument ein und ändern nur wenige Wörter. Die Zusammenfassung ist abgeschlossen. Anschließend bitten sie Copilot Chat, Lernziele für den Kurs basierend auf der Gliederung und Zusammenfassung zu schreiben. In wenigen Minuten erledigen sie diese Aufgabe und können mit dem Erstellen von Kursmaterialien fortfahren.

Obwohl LLMs in vielerlei Hinsicht beeindruckend sind, eignen sie sich am besten für Aufgaben, bei denen es um Kategorisierung, das Generieren neuer Ideen oder das Zusammenfassen von Text geht, anstatt spezifische Details aus einem großen Datensatz abzurufen.