KI-Modelle verstehen, als ob man 14 wäre: Was sind Parameter und andere wichtige Dinge?

Sie haben also von KI-Modellen wie ChatGPT, DeepSeek oder Claude gehört, aber was bedeuten all diese schicken Zahlen und Begriffe? Keine Sorge – ich erkläre es Ihnen in ganz einfachen Worten , so als würde ich es einem 14-jährigen Freund erklären, der Gaming, YouTube oder einfach nur coole technische Sachen liebt.

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Stellen Sie sich ein KI-Modell wie eine Videospielfigur vor

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Stellen Sie sich vor, Sie spielen ein Rollenspiel (wie Minecraft, Fortnite oder Pokémon). Im Spiel hat Ihr Charakter:

• Fähigkeiten (Stärke, Geschwindigkeit, Intelligenz usw.)
• Inventar (Waffen, Tränke usw.)
• Aufsteigen (XP sammeln, um im Spiel besser zu werden)

Bei einem KI-Modell verhält es sich ähnlich! Statt einer Spielfigur handelt es sich dabei um ein superstarkes Gehirn, das durch die Verarbeitung riesiger Informationsmengen Fähigkeiten erlernt .

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Was sind „Parameter“? ‍ ( Die Superkraft der KI)

Stellen Sie sich Parameter als Gehirnzellen oder Fähigkeitspunkte vor

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Jedes KI-Modell hat Parameter , die wie Fertigkeitspunkte in einem Spiel sind. Je mehr Fertigkeitspunkte (Parameter) eine KI hat, desto besser kann sie sich Dinge merken, verstehen und vorhersagen. Zum Beispiel:

• Eine kleine KI könnte über eine Million Parameter verfügen (wie ein Anfängercharakter in einem Spiel).
• Eine Super-KI wie GPT-4 hat mehr als 1 Billion Parameter (wie ein legendärer Charakter auf dem Höchstlevel).

So wie eine Spielfigur durch das Sammeln von Erfahrungspunkten ein Level aufsteigt, verbessert sich auch eine KI durch Training anhand einer riesigen Datenmenge.

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Wie „lernt“ KI?

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Stellen Sie sich vor, Sie lernen Fahrradfahren. Am Anfang werden Sie vielleicht oft hinfallen, aber mit der Zeit merkt sich Ihr Gehirn, was funktioniert und was nicht. KI lernt auf die gleiche Weise – sie fängt dumm an, wird aber durch wiederholtes Üben besser.

• Die KI liest Bücher, sieht sich Videos an und lernt aus dem Internet.
• Es speichert Muster in seinem Gedächtnis.
• Wenn es einen Fehler macht , lernt es daraus (genau wie Versuch und Irrtum im echten Leben!).

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Dichte vs. Mischung von Experten (MoE) – Wie eine KI „denkt“

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KI-Modelle funktionieren im Wesentlichen auf

Dichte KI (Das leistungsstarke Gehirn)

• Beispiel: GPT-4, Claude, Gemini, Meta LLaMA von OpenAI.
• Und so funktioniert es: Nutzt für jede Frage seine gesamte Gehirnleistung.
• Vorteile: Sehr stark für Allgemeinwissen und Kreativität.
• Nachteile: Verbraucht VIEL Energie und Rechenleistung.

Expertenmischung (MoE) (Das Spezialistengehirn)

• Beispiel: DeepSeek V3 (Ein neues, effizientes Modell).
• Und so funktioniert es: Es nutzt nur die Teile des Gehirns, die für die Fragestellung benötigt werden.
• Vorteile: Effizienter, kostengünstiger und schneller.
• Nachteile: In manchen Bereichen möglicherweise nicht immer so genau.

Betrachten Sie es so:

• Eine dichte KI ist, als würden Sie Ihr gesamtes Gehirn einsetzen, um jedes Problem zu lösen.
• Eine MoE -KI ist so, als würde man für unterschiedliche Aufgaben verschiedene Fachexperten hinzuziehen (ein Mathegenie für Mathematik, einen Autor für Aufsätze, einen Coder für die Programmierung).

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Wie messen wir die Leistung von KI? (KI-„Zeugnisse“)

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KI- Modelle werden in verschiedenen Fächern getestet, genau wie Sie in der Schule Noten bekommen. Hier sind einige der wichtigsten KI-Prüfungen:

KI- "Subjekte" (Benchmarks) Testname

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