{"id":170,"date":"2022-10-13T20:24:39","date_gmt":"2022-10-13T20:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhdk.ch\/dssblog\/?p=170"},"modified":"2022-10-13T20:24:39","modified_gmt":"2022-10-13T20:24:39","slug":"text-to-machine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhdk.ch\/digital-skills\/2022\/10\/13\/text-to-machine\/","title":{"rendered":"Text-to-machine: Wie KI mit Sprache umgeht"},"content":{"rendered":"\n

Von Grit Wolany. Bild: Deep Mind via Unsplash<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Das Gebiet der Nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (NLP) umfasst die Nat\u00fcrliche Spracherkennung (NLU) sowie die Nat\u00fcrliche Sprachgenerierung (NLG).<\/p>\n\n\n\n

Kurz gesagt: 1. \u00abVerstehen\u00bb, was gesprochen oder geschrieben wird und 2. \u00abAntworten\u00bb, also Text oder Sprache erzeugen.<\/p>\n\n\n\n

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Darstellung: Grit Wolany<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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GPT-3<\/h2>\n\n\n\n

Die Text-KI GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist ein auf Deep Learning basierendes Sprachmodel der Research Organisation Open AI<\/a> aus dem Jahr 2020, welches vorab mit grossen Textmengen trainiert wurde.<\/p>\n\n\n\n

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Die Trainingsdatensets des GPT-3 Sprachmodells. Insgesamt wurde die KI mit 175 Milliarden Parametern trainiert. (Darstellung: Grit Wolany)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Diese Trainingsdaten waren meist in Englisch, deshalb sind die KI-Ausgabeergebnisse in Englisch am besten.<\/p>\n\n\n\n

GPT-3 steckt mittlerweile in vielen Anwendungen. Einige texterzeugende KI-Tools stellen wir euch in diesem Blog-Beitrag<\/a><\/strong> vor. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Wie Maschinen lesen<\/h2>\n\n\n\n

Beim Natural Language Processing (NLP) werden Texte in einzelne Token unterteilt, die je nach ihren statisch-linguistischen Verh\u00e4ltnism\u00e4ssigkeiten in numerische Werte \u00fcbersetzt und so algorithmisch weiterverarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Beispielhafte Tokenisierung eines Satzes. Die einzelnen Token erhalten dann bestimmte nummerische Werte zugewiesen.<\/em> (Darstellung: Grit Wolany)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Wer noch genauer wissen will, wie das Ganze funktioniert, der schaut das verlinkte Video. Hier erkl\u00e4rt Laurence Moroney vom Google AI Team das Thema sehr verst\u00e4ndlich und anschaulich. <\/p>\n\n\n\n

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