Wie große Sprachmodelle Text erzeugen
Teil des Prompt Engineering-Kurses
Du weißt jetzt, was ein Prompt und eine Vervollständigung sind, und dass derselbe Prompt jedes Mal anders formuliert zurückkommen kann. Diese Lektion zeigt dir, was auf der anderen Seite dieses Prompts passiert: wie das Modell deine Worte tatsächlich in eine Antwort verwandelt.
Bevor ein Modell deinen Prompt sieht, wird der Text in kleine Stücke zerlegt, die Tokens heißen. Ein Token ist ein Teilstück eines Wortes: ein kurzes Wort, ein Teil eines längeren Wortes oder ein einzelnes Satzzeichen. Der Vorgang, Text in solche Stücke zu schneiden, heißt Tokenisierung. ...
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Lektion startenWie große Sprachmodelle Text erzeugenWas du lernen wirst
- Tokens and tokenization
- Next-token prediction
- Temperature and top-p sampling
- Context window
- Why models hallucinate
Lies diese Lektion in deiner Sprache
Alle Lektionen in diesem Kurs
11 Lektionen- 1Was ein Prompt ist20 Min.
- 2Wie große Sprachmodelle Text erzeugen30 Min.
- 3Die fünf Prinzipien des Prompting30 Min.
- 4Standardpraktiken für die Textgenerierung35 Min.
- 5Prompt Templates und Function Calling35 Min.
- 6Vector Databases und Retrieval-Augmented Generation40 Min.
- 7Autonome Agents: memory und tools40 Min.
- 8Wie Diffusion Models Bilder erzeugen30 Min.
- 9Standardpraktiken für die Bildgenerierung35 Min.
- 10Fortgeschrittene Bildtechniken: Inpainting, Outpainting und ControlNet35 Min.
- 11KI-gestützte Anwendungen bauen40 Min.
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