In der faszinierenden Welt der Künstlichen Intelligenz nehmen das maschinelle Lernen und insbesondere Large Language Models eine Schlüsselrolle ein. Sie revolutionieren die Art und Weise, wie Computer mit natürlicher Sprache umgehen, Zusammenhänge erkennen und komplexe Aufgaben lösen. Für Unternehmen bergen sie enormes Potenzial - von der Automatisierung von Prozessen über personalisierte Kundeninteraktion bis hin zu datenbasierten Entscheidungen und Innovationen. Doch was genau steckt hinter diesen Technologien und wie können Unternehmen sie gewinnbringend nutzen? Maschinelles Lernen basiert auf dem Prinzip, dass Computer anhand von Beispieldaten selbstständig Muster und Regeln erkennen, ohne dass diese explizit programmiert werden müssen.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Kind beibringen, was eine Katze ist. Sie würden ihm wahrscheinlich viele Bilder verschiedener Katzen zeigen und jedes Mal sagen: «Das ist eine Katze.» Nach einer Weile fängt das Kind an, die gemeinsamen Merkmale zu erkennen und kann dann auch eine Katze identifizieren, die es noch nie zuvor gesehen hat. Genau so funktioniert im Grunde maschinelles Lernen. Der Computer wird mit einer großen Menge an Daten „gefüttert“, z. B. Millionen von Katzenbildern. Mit der Zeit „lernt“ er dann, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass man ihm dafür explizite Regeln programmieren muss.
Dieses Prinzip lässt sich auch auf die natürliche Sprache übertragen. Moderne Large Language Models (LLMs) werden mit riesigen Textmengen aus dem Internet trainiert. Dabei lernen sie die statistischen Zusammenhänge und Strukturen der Sprache. Gibt man ihnen dann einen neuen Text-Input, erzeugen sie die statistisch wahrscheinlichste Fortsetzung. Es ist, als würden sie Ihre Sätze vervollständigen, allerdings auf einem viel komplexeren Niveau. LLMs können so nicht nur Fragen beantworten und Texte zusammenfassen, sondern sogar kreative Inhalte wie Gedichte oder Geschichten generieren. Mit der Zeit können sie dann Vorhersagen treffen oder Entscheidungen fällen, indem sie die gelernten Muster auf neue, unbekannte Daten anwenden. Dieses Prinzip hat die Entwicklung von KI in den letzten Jahren enorm vorangetrieben und ein breites Spektrum an Anwendungen ermöglicht. Diese KI-Systeme werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert und lernen (...)
In der faszinierenden Welt der Künstlichen Intelligenz nehmen das maschinelle Lernen und insbesondere Large Language Models eine Schlüsselrolle ein. Sie revolutionieren die Art und Weise, wie Computer mit natürlicher Sprache umgehen, Zusammenhänge erkennen und komplexe Aufgaben lösen. Für Unternehmen bergen sie enormes Potenzial - von der Automatisierung von Prozessen über personalisierte Kundeninteraktion bis hin zu datenbasierten Entscheidungen und Innovationen. Doch was genau steckt hinter diesen Technologien und wie können Unternehmen sie gewinnbringend nutzen? Maschinelles Lernen basiert auf dem Prinzip, dass Computer anhand von Beispieldaten selbstständig Muster und Regeln erkennen, ohne dass diese explizit programmiert werden müssen.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Kind beibringen, was eine Katze ist. Sie würden ihm wahrscheinlich viele Bilder verschiedener Katzen zeigen und jedes Mal sagen: «Das ist eine Katze.» Nach einer Weile fängt das Kind an, die gemeinsamen Merkmale zu erkennen und kann dann auch eine Katze identifizieren, die es noch nie zuvor gesehen hat. Genau so funktioniert im Grunde maschinelles Lernen. Der Computer wird mit einer großen Menge an Daten „gefüttert“, z. B. Millionen von Katzenbildern. Mit der Zeit „lernt“ er dann, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass man ihm dafür explizite Regeln programmieren muss.
Dieses Prinzip lässt sich auch auf die natürliche Sprache übertragen. Moderne Large Language Models (LLMs) werden mit riesigen Textmengen aus dem Internet trainiert. Dabei lernen sie die statistischen Zusammenhänge und Strukturen der Sprache. Gibt man ihnen dann einen neuen Text-Input, erzeugen sie die statistisch wahrscheinlichste Fortsetzung. Es ist, als würden sie Ihre Sätze vervollständigen, allerdings auf einem viel komplexeren Niveau. LLMs können so nicht nur Fragen beantworten und Texte zusammenfassen, sondern sogar kreative Inhalte wie Gedichte oder Geschichten generieren. Mit der Zeit können sie dann Vorhersagen treffen oder Entscheidungen fällen, indem sie die gelernten Muster auf neue, unbekannte Daten anwenden. Dieses Prinzip hat die Entwicklung von KI in den letzten Jahren enorm vorangetrieben und ein breites Spektrum an Anwendungen ermöglicht. Diese KI-Systeme werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert und lernen (...)
Oliver Schwartz
Oliver Schwartz ist Experte für strategische Kommunikation mit mehr als 25 Jahren Erfahrung als Manager in internationalen Technologieunternehmen. Seine Expertise bringt er heute in Beratungsmandate mit Unternehmen, Vorständen und GeschäftsführerInnen und als Interimsmanager ein. Wissen und Impulse rund um KI in Business und Gesellschaft teilt er in Veröffentlichungen, als Autor, Vortrags-Redner und als Podcaster.
Dr. Michael Gebert
Dr. Michael Gebert ist visionärer Unternehmer und international gefragter Keynote-Sprecher. Er blickt auf 30 Jahre strategisches Denken und innovatives Handeln zurück. Als Positivist mit solidem betriebswirtschaftlichen Hintergrund und einer Promotion in Schwarmintelligenz, beschäftigt er sich leidenschaftlich mit ethisch akzeptablen Einsatz von KI-Innovationen und dezentralen Strukturen im Unternehmensumfeld.
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