KI: Excel-Tabelle erklärt Grundlagen Künstlicher Intelligenz
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Willst du begreifen, wie KI arbeitet? Das geht ganz simpel mithilfe einer Excel-Tabelle. Die erklärt dir Grundlagen der künstlichen Intelligenz.
Für viele Leute verbirgt sich hinter der Bezeichnung künstliche Intelligenz noch ein riesiges Geheimnis. Zunächst einmal kannst du zweifellos erkennen, was die Tools so alles anstellen können – wie sie arbeiten, bleibt jedoch häufig im Dunkeln.
Um KI verständlicher zu machen, hat Ishan Anand, VP of Product bei Edgio, ein spezielles Projekt entstehen lassen. Mit „Spreadsheets are all you need“ sollst du KI lediglich unter Zuhilfenahme einer mächtigen Excel-Tabelle begreifen lernen.
Wie arbeitet die KI-Excel-Tabelle?
Ishan Anand hat die Basiseigenschaften von GPT 2, einem Vordenker von ChatGPT 4, in eine Excel-Tabelle überführt.
Die Tabelle kannst du dir ganz schnell über seine Website downloaden. Mit 1,25 Gigabyte ist diese Datei erheblich umfangreicher als gewöhnliche Excel-Tabellen. Unglaubliche 124 Millionen KI-Parameter sind hier in einer einzigen Tabelle untergebracht.
In der Excel-Tabelle erkennst du verschiedene Seiten, unter ihnen mehrere Seiten mit Daten und eine Seite für Prompts. Sie geben dir Kenntnis über die einzelnen Handlungsschritte von GPT:
- Tokenization
- Text & Position Embeddings
- Multi-head Attention
- Multilayer Perceptron
- Language Head
Tippst du einen Prompt auf der Seite „Type Prompt Here“ ein, baut die Excel-Tabelle ihn in Tokens um. Dabei wird jedem Wort ein oder mehrere Token zugewiesen, um es exakt zu erkennen.
Als Muster verwendet Anand „Mike is quick. He moves“. Damit will er die Künstliche Intelligenz auffordern, den darauf folgenden Satz unter Zuhilfenahme der bereits bekannten Informationen zu komplettieren.
In der nächsten Phase erkennt die Excel-KI die „Text & Position Embeddings“ für die Tokens. Genauer gesagt: Jedes Token hat eine aufeinander abgestimmte Aufstellung von 768 Nummern, die dessen Sinngehalt wiedergeben.
Zeitgleich erstellt die KI eine Aufstellung mit den Positionen der Wörter im Prompt. Kommen Worte im Prompt 2-mal vor, erhalten sie weitere Embedding–Codes.
Das endgültige Resultat
Die KI sucht jetzt im Schritt „Multi-head Attention“ nach Verbindungen im Bereich des Satzes. Mittels der Codes entdeckt die KI, dass das Wort „He“ auf „Mike“ hinweist und „moves“ eine Verbindung zu „quick“ darstellt.
Im Schritt „Multilayer Perceptron“ macht das Tool ausfindig, welchen Sinngehalt die Wörter verkörpern. Also das englische Wort „quick“ könnte „clever“ oder auch „lebendig“ ausdrücken, doch gehört es in Verbindung mit „moves“ bestmöglich zu einer raschen, körperlichen Bewegung.
Demnach filtert es Wörter wie „fast“, „quickly“ und „around“ aus der eigenen Datenbank heraus, um dieses Loch clever zu stopfen. Die Schritte „Attention“ und „Perceptron“ werden ein paarmal aufeinanderfolgend durchgeführt, um die Möglichkeit der Beantwortung zu steigern.
Am Schluss legt „Language Head“ das Wort fest, welches den Teilsatz vervollständigt. Die KI wählt hierzu aus dem Wort–Pool, der im vorangegangenen Schritt gebildet wurde.
Häufig wählt KI die Antwort, die aufgrund der Daten höchstwahrscheinlich ist. Immerhin können auch die weiteren Antworten verwendet werden, um Optionen anzubieten. In unserem Musterbeispiels bietet die KI anfangs „quickly“ an.
Noch lang kein richtiges ChatGPT
Die Excel–Tabelle soll hauptsächlich KI erklären. Einen tatsächlichen Chatbot, der dir Antworten auf deine Fragen liefert, wirst du hier nicht fnden. Ursache dafür ist, dass ChatGPT noch die Rückmeldung von Personen braucht, um die Maschine-Learning-Modelle zu perfektionieren.
Nebenbei bemerkt startete das Projekt anfänglich in einer Google-Sheets-Tabelle. Das Modell wurde jedoch mit 124 Millionen Parametern rasch zu umfassend für das Programm. Aus diesem Grund nutzte Anand dann Microsoft Excel.
(Mit Angaben t3n.de/news/28.12.2024)
