Llm

Im Zeitalter des KI-Hypes wird Deep Learning oft als das magische Element hinter der „Intelligenz“ großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT, Gemini oder Claude dargestellt. Doch hier kommt ein Realitätscheck: Deep Learning allein reicht nicht. Die wahre Macht liegt im Internet. Deep Learning ist nur ein statistischer Spiegel Selbst mit modernen Transformer-Architekturen ist Deep Learning im Kern Mustererkennung. Was LLMs „intelligent“ erscheinen lässt, ist nicht Verständnis, sondern das statistische Wiedergeben von Mustern aus einem gigantischen Textpool: Wikipedia, Reddit, StackOverflow, Nachrichten, Bücher und mehr. ...

NVIDIA NVLM: ELIZA on Steroids NVIDIA steigt mit NVLM in den Ring – ein mächtiges, multimodales Sprachmodell, das Bilder versteht, Code schreibt und GPT-4o Konkurrenz machen soll. Doch unter der Haube bleibt es beim Alten: ein vorhersagendes Statistikmodell, das vorgibt zu verstehen. Willkommen zurück, ELIZA – diesmal mit 72 Milliarden Parametern. Was ist NVLM? Architektur: Decoder-only LLM mit Qwen2-72B als Text-Backbone Multimodalität: Text und Bild über InternViT-6B als Vision-Encoder Benchmarks: OCRBench, MathVista, ChartQA – teils besser als GPT-4o Open Source: Modellgewichte und Trainingscode frei zugänglich (Hugging Face) ELIZA-Effekt reloaded Der ursprüngliche ELIZA-Effekt beschreibt die Illusion von Verstehen – ausgelöst durch einfache, aber überzeugende Gesprächsmuster. NVLM perfektioniert diesen Effekt: durch größere Modelle, mehr Daten, Bilderkennung und flüssige Antworten. Aber wie bei ELIZA bleibt auch hier das Verstehen nur vorgespielt. ...

🧠 Einleitung: Die Matrix ist da – sie sieht nur anders aus KI ist nicht die Matrix aus dem Film. Sie ist viel gefährlicher – weil sie nicht als Täuschung erkannt wird. Sie wirkt durch Vorschläge, durch Text, durch Tools – nicht durch Virtualität, sondern durch Normalisierung. KI simuliert keine Welt – sie strukturiert unsere. Und niemand merkt es, weil alle glauben, es sei produktiv. 🛰️ 1. Unsichtbar, aber überall – die neue Allgegenwart Die Integration von KI in den Alltag ist total – aber leise: ...

Was passiert eigentlich mit deinem Prompt, bevor ein KI-System antwortet? Die Antwort: sehr viel. Und vieles davon bleibt bewusst intransparent. Dieser Beitrag zeigt wissenschaftlich belegte Kontrollmechanismen, mit denen Transformer-basierte Modelle wie GPT gesteuert werden – Schicht für Schicht, von der Eingabe bis zur Ausgabe. Alle Techniken sind dokumentiert, reproduzierbar und werden aktiv in Produktivsystemen eingesetzt. 1. Kontrolle beginnt vor dem Modell: Input-Filterung Noch bevor das Modell antwortet, kann der Eingabetext abgefangen und ersetzt werden – etwa durch einen “Toxicity-Check”: ...

🧭 Perspektiven im Vergleich Nicht alle sehen GPT & Co. nur als Täuschung. Einige Stimmen betonen: dass LLMs kreative Impulse ermöglichen dass sie Aufgaben automatisieren, die früher Menschen vorbehalten waren dass sie Werkzeuge sind – weder gut noch böse, sondern abhängig von Nutzung und Kontext Andere wiederum sagen: LLMs sind nicht intelligent, sie erscheinen nur so sie erzeugen Vertrauen durch Sprache – aber ohne Verantwortung sie spiegeln gesellschaftliche Verzerrungen in Trainingsdaten wider Was heißt das für uns? Diese Seite vertritt eine kritische Perspektive – aber sie blendet andere nicht aus. Im Gegenteil: Verstehen entsteht erst durch Gegenüberstellung. ...

ELIZA war ein Papagei mit Regeln - GPT ein Chamäleon mit Wahrscheinlichkeiten. Doch beide bleiben symbolmanipulierende Maschinen ohne Verständnis.