Glossar 📖

• Ein Chatbot ist ein computergesteuerter virtueller Assistent, der über eine Chat-Schnittstelle (z.B. Text oder Sprache) kommuniziert und versucht, menschenähnliche Gespräche zu führen. Er wurde entwickelt, um Aufgaben zu automatisieren oder Informationen bereitzustellen, die auf Fragen des Benutzers basieren.

• Es gibt viele bekannte Chatbots, darunter: Apple's Siri

  Amazon's Alexa, Google Assistant, Microsoft's Cortana, Facebook's M, Telegram's Bot API etc..

  Es gibt auch viele spezialisierte Chatbots für bestimmte Branchen oder Anwendungen, wie beispielsweise:

   Gesundheits-Chatbots, die Patienten mit Informationen und Ressourcen versorgen

  Finanz-Chatbots, die Kunden bei der Verwaltung ihrer Finanzen unterstützen

  E-Commerce-Chatbots, die Kunden bei der Produktsuche und dem Kaufprozess unterstützen

  Bildungs-Chatbots, die Schülern und Studenten bei ihren Studien unterstützen

  Dies sind nur einige Beispiele, es gibt viele weitere Anwendungsbereiche für Chatbots.
  

Computational Linguistics ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das sich mit der Erforschung der Sprache durch den Einsatz von Computeralgorithmen beschäftigt. Es kombiniert die Methoden der Linguistik mit denen der Informatik und konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von Computersystemen, die natürliche Sprache verarbeiten können. Computational Linguistics ist ein wichtiger Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und beschäftigt sich mit einer Vielzahl von Themen, einschließlich der Spracherkennung, der Sprachverarbeitung, der Übersetzung, der Textkategorisierung und vielem mehr. Es nutzt Methoden wie maschinelles Lernen, statistische Modellierung und NLP, um Probleme im Zusammenhang mit natürlicher Sprache zu lösen. Computational Linguistics hat eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Chatbots, Übersetzungssystemen, Spracherkennungstechnologie und anderen Anwendungen, die natürliche Sprache verarbeiten. Es ist ein sich ständig weiterentwickelndes Fachgebiet und spielt eine wichtige Rolle in der fortschreitenden Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.

NLP (Natural Language Processing) ist ein Teilgebiet der Computerwissenschaft, das sich mit der Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache beschäftigt. Es umfasst sowohl die Technologien zur Verstehens- und Interpretationsaufgabe (NLU) als auch zur Generierung von Texten (NLG). NLU (Natural Language Understanding) beschreibt die Fähigkeit eines Computersystems, die Bedeutung von natürlicher Sprache zu verstehen. Es beinhaltet die Analyse von Texten, um die Bedeutung und Absicht hinter den Worten zu erkennen, und umfasst Aufgaben wie die Klassifikation von Texten, die Identifizierung von Entitäten und das Verstehen des Kontextes. NLG (Natural Language Generation) beschreibt die Fähigkeit eines Computersystems, Texte auf Basis von Daten und Regeln zu generieren. Es beinhaltet die Übersetzung von Daten in lesbare und verständliche Texte und die Erstellung von Texten wie Nachrichten, Berichte oder Beschreibungen. Zusammen decken NLP, NLU und NLG die gesamte Palette der Verarbeitung natürlicher Sprache ab, von der Analyse über die Verstehensaufgabe bis hin zur Generierung von Texten.

Generative Pre-trained Transformer (GPT) ist eine Familie von maschinellen Lernmodellen, die für die Textgenerierung und -verarbeitung entwickelt wurden. Es handelt sich dabei um Transformer-basierte Modelle, die vorab mit großen Datenmengen trainiert werden, bevor sie für eine spezifische Aufgabe verwendet werden. Das Pre-training erfolgt auf einer großen Corpus an Texten, wodurch das Modell die Fähigkeit erwirbt, Muster in der Sprache und Bedeutungen zu erkennen. Diese vorgebildeten Modelle können dann schnell für eine Vielzahl von Text-basierten Anwendungen fein-tunen, wie z.B. Textklassifikation, Sprachgenerierung und Dialogsysteme. GPT hat sich als sehr erfolgreich für eine Vielzahl von Anwendungen erwiesen und ist weit verbreitet in der Natursprachverarbeitung und künstlichen Intelligenz. 

Was bedeutet dabei Transformer, wie funktioniert das Transforming? 

Transformer ist ein Architekturtyp für Neuronale Netze, der für die Verarbeitung von Sequenzen von Daten entwickelt wurde, wie z.B. Texte oder Sprache. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die auf Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs) basierten, verwendet die Transformer-Architektur keine Schleifen, die Daten durch das Netzwerk befördern. Stattdessen verwendet die Transformer-Architektur einen Mechanismus namens Self-Attention, um jedes Element in der Sequenz auf jedes andere Element zu beziehen und zu berücksichtigen. Dies ermöglicht es dem Modell, Muster in langen Sequenzen zu erkennen und Bedeutungen besser zu verstehen, ohne dass es sich auf frühere Teile der Sequenz beschränken muss. Das "Transforming" bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Transformer-Architektur Daten verarbeitet. Durch die Verwendung von Self-Attention kann das Modell eine Art Transformation der Eingabedaten durchführen, bei der es Muster erkennt und Bedeutungen extrahiert, um eine Vorhersage oder eine andere Aufgabe auszuführen.

Natural Language Generation (NLG) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der automatischen Erstellung menschenlesbarer Texte und Sprache beschäftigt. Ziel von NLG ist es, Computerprogramme zu ermöglichen, aus Daten und Informationen automatisch Texte zu generieren, die menschenlesbar, informativ und grammatikalisch korrekt sind.NLG nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Computational Linguistics, um Muster in Daten zu erkennen und aus diesen Mustern Texte zu generieren. Es kann auch Absichten, Emotionen und andere semantische Eigenschaften in die generierten Texte integrieren. NLG wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, einschließlich automatisierter Übersetzung, Chatbots, Nachrichtengenerierung, E-Mail-Antwortgenerierung und vielem mehr. Es spielt auch eine wichtige Rolle im Bereich KI und hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache beschäftigt. Ziel von NLP ist es, Computerprogrammen zu ermöglichen, menschliche Sprache in einer Weise zu verstehen und zu interpretieren, die es ihnen ermöglicht, mit menschlichen Benutzern auf natürliche und effektive Weise zu kommunizieren. NLP nutzt Methoden wie maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Computational Linguistics, um menschliche Sprache in maschinenlesbare Formate zu übersetzen und dann zu analysieren, um Bedeutungen, Emotionen, Beziehungen und Absichten zu extrahieren. NLP wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, einschließlich automatisierter Übersetzung, Chatbots, Sentimentanalyse, Texterkennung und vielem mehr. Es spielt auch eine wichtige Rolle in den Bereichen KI und maschinelles Lernen und hat in den letzten Jahren signifikante Fortschritte gemacht.

• Ein Prediction Model ist ein mathematisches Modell, das verwendet wird, um Vorhersagen zu treffen. Es wird trainiert, indem es große Mengen an Daten verwendet, um Muster zu erkennen und Verhältnisse zu beschreiben. Wenn es trainiert ist, kann es dann neue Daten verwenden, um Vorhersagen zu treffen. Diese Vorhersagen können in vielen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B. in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen oder im Marketing.

• ChatGPT kann als ein Prediction Model betrachtet werden, weil es verwendet wird, um Vorhersagen zu treffen, indem es auf großen Datenmengen trainiert wurde. In diesem Fall handelt es sich um große Mengen an Texten, die es verwendet hat, um Muster in der Sprache und Bedeutungen zu erkennen. Das Modell wurde dann mit einem maschinellen Lernalgorithmus trainiert, der es in der Lage macht, auf neue Texte zu reagieren und Vorhersagen zu treffen, welche Worte oder Phrasen als nächstes am wahrscheinlichsten kommen werden. Wenn das Modell eine Frage als Eingabe erhält, verwendet es seine Vorhersagen, um eine Antwort zu generieren, die es dem Benutzer zurückgibt. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung von Prediction Modelling in der Praxis.