8 Fragen zu Language

Natural Language Generation (NLG) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, das sich mit der automatischen Erstellung von Texten in natürlicher Sprache beschäftigt. NLG-Systeme analysieren Daten und verwandeln diese in verständliche, kohärente und kontextuell passende Texte. Diese Technologie wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. in der Erstellung von Berichten, der Generierung von Zusammenfassungen, der Erstellung von personalisierten Nachrichten und in Chatbots. Ein Beispiel für den Einsatz von NLG ist die automatische Erstellung von Wetterberichten aus meteorologischen Daten oder die Generierung von Finanzberichten aus Rohdaten. NLG kann auch in der Kundenkommunikation verwendet werden, um personalisierte E-Mails oder Nachrichten zu erstellen. Weitere Informationen zu NLG findest du beispielsweise auf der Website von Unternehmen, die sich auf diese Technologie spezialisiert haben, wie [Narrative Science](https://www.narrativescience.com/) oder [Arria NLG](https://www.arria.com/).

Eine der frühesten und einflussreichsten Untersuchungen zu Vorurteilen (Bias) in Large Language Models (LLMs) stammt aus dem Jahr 2016: Die Arbeit „Man is to Computer Programmer as Woman is to Homemaker? Debiasing Word Embeddings“ von Tolga Bolukbasi et al. ([Link zur Publikation](https://arxiv.org/abs/1607.06520)). Diese Studie zeigte, dass bereits klassische Word Embeddings wie Word2Vec gesellschaftliche Vorurteile und Stereotype aus den Trainingsdaten übernehmen und verstärken können. Für explizit große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT wurde das Thema ab etwa 2019 intensiver untersucht. Eine der ersten Arbeiten, die sich mit der Verstärkung von Vorurteilen durch LLMs im Dialog mit Nutzenden beschäftigt, ist: - **"Language Models are Few-Shot Learners" (Brown et al., 2020)** ([Link zur Publikation](https://arxiv.org/abs/2005.14165)): Hier wird erstmals systematisch untersucht, wie GPT-3 auf verschiedene Prompts reagiert und wie es dabei Vorurteile aus den Trainingsdaten reproduzieren kann. - **"On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?" (Bender et al., 2021)** ([Link zur Publikation](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922)): Diese Arbeit diskutiert die ethischen Risiken großer Sprachmodelle, darunter auch die Verstärkung von Vorurteilen durch Interaktion mit Nutzenden. Die spezifische Frage, ob LLMs die Vorurteile eines Fragenden *verstärken* (also nicht nur reproduzieren, sondern im Dialog mit dem Nutzenden verstärken), wurde erstmals 2021 in der Arbeit - **"TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods" (Lin et al., 2021)** ([Link zur Publikation](https://arxiv.org/abs/2109.07958)) systematisch untersucht. Hier wird gezeigt, dass LLMs dazu tendieren, die Annahmen und Vorurteile in den Fragen der Nutzenden zu übernehmen und zu verstärken, anstatt sie zu korrigieren. **Zusammengefasst:** Die frühesten Untersuchungen zu Vorurteilen in Sprachmodellen stammen aus 2016 (Word Embeddings). Die explizite Untersuchung, ob LLMs die Vorurteile eines Fragenden verstärken, wurde ab 2020/2021 (u.a. TruthfulQA) wissenschaftlich behandelt.

Going on an exchange is a great way to learn a language.

Das Buch "English and French in Medieval England: Language Contact" von Cynthia Lloyd ist in verschiedenen Bibliotheken und Buchhandlungen erhältlich. Du kannst es in Online-Buchshops oder in akademischen Bibliotheken suchen, die sich auf mittelalterliche Studien oder Linguistik spezialisiert haben.

The translator must understand the original text or spoken language, including the meaning.

Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme, die auf der Verarbeitung und Generierung von Text basieren. Sie funktionieren durch die Analyse großer Mengen an Textdaten, um Muster, Strukturen und Bedeutungen zu lernen. Hier sind die grundlegenden Schritte, wie sie arbeiten: 1. **Training**: LLMs werden mit umfangreichen Textkorpora trainiert, die aus Büchern, Artikeln, Webseiten und anderen Textquellen bestehen. Während des Trainings lernen sie, wie Wörter und Sätze in verschiedenen Kontexten verwendet werden. 2. **Tokenisierung**: Der Text wird in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens können Wörter, Teile von Wörtern oder sogar Zeichen sein. Die Tokenisierung hilft dem Modell, den Text effizient zu verarbeiten. 3. **Neurale Netzwerke**: LLMs verwenden komplexe neuronale Netzwerke, insbesondere Transformer-Architekturen. Diese Netzwerke bestehen aus Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen. Sie nutzen Mechanismen wie Selbstaufmerksamkeit, um die Beziehungen zwischen den Tokens zu verstehen. 4. **Vorhersage**: Während der Textgenerierung nimmt das Modell einen Eingabetext (Prompt) und sagt das nächste Token voraus, basierend auf dem gelernten Wissen. Dieser Prozess wird wiederholt, um ganze Sätze oder Absätze zu erstellen. 5. **Feinabstimmung**: Nach dem initialen Training können LLMs weiter verfeinert werden, um spezifische Aufgaben besser zu erfüllen, indem sie auf kleinere, spezifischere Datensätze trainiert werden. 6. **Anwendung**: LLMs können für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden, darunter Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen und vieles mehr. Durch diese Schritte sind LLMs in der Lage, menschenähnlichen Text zu erzeugen und auf eine Vielzahl von Anfragen zu reagieren.

Im Buch "The Hand: How Its Use Shapes the Brain, Language, and Human Culture" von Frank R. Wilson geht es um die zentrale Rolle der menschlichen Hand in der Evolution, Entwicklung und Kultur des Menschen. Wilson argumentiert, dass die Hand nicht nur ein Werkzeug ist, sondern maßgeblich die Entwicklung des Gehirns, der Sprache und der gesamten menschlichen Zivilisation beeinflusst hat. Das Buch untersucht, wie die komplexe Anatomie und Beweglichkeit der Hand es dem Menschen ermöglicht haben, Werkzeuge zu benutzen, Kunst zu schaffen und komplexe Aufgaben auszuführen. Wilson beleuchtet auch, wie die Hand und das Gehirn zusammenarbeiten und wie diese Verbindung die kognitive Entwicklung, das Lernen und die Kommunikation beeinflusst. Insgesamt zeigt das Buch, dass die Hand ein entscheidender Faktor für die Einzigartigkeit des Menschen ist.

Das Wort "lovely" ist ein Adjektiv und bedeutet auf Deutsch "lieblich", "schön" oder "entzückend". Es wird verwendet, um etwas oder jemanden zu beschreiben, das oder der angenehm, attraktiv oder charmant ist.