Neuronales Netz
Ein neuronales Netz ist ein maschinelles Lernmodell, das lose an den Aufbau des Gehirns angelehnt ist und aus Schichten miteinander verbundener künstlicher "Neuronen" besteht, die durch Training lernen, Muster in Daten zu erkennen.
In der Praxis
Neuronale Netze bilden die technische Grundlage moderner Sprachmodelle und Bilderkennungssysteme. Für den praktischen Umgang mit KI-Tools ist vor allem wichtig zu verstehen, dass ein Sprachmodell keine feste Antwort nachschlägt, sondern für jedes nächste Wort eine Wahrscheinlichkeitsverteilung berechnet – und dass aus dieser Verteilung bei der Ausgabe zufällig ausgewählt wird. Die Berechnung selbst läuft dabei deterministisch ab: Bei gleichen Gewichten und gleicher Eingabe kommt dasselbe Ergebnis heraus. Die Streuung entsteht erst beim Auswählen des nächsten Wortes, gesteuert über Einstellungen wie Temperature oder Top-p. Deshalb kann dieselbe Anfrage leicht unterschiedliche Antworten liefern.