Komplexe Begriffe in der Welt der Künstlichen Intelligenz: Was sind AGI, Agenten und APIs?
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Welt, sondern schafft auch ihre eigene Sprache. Wenn Sie über KI-Innovationen lesen, stoßen Sie auf Dutzende von Begriffen wie LLM, RAG und RLHF, die selbst Technologieexperten verwirren können. Dieses Glossar hilft dabei, die wichtigsten Konzepte des Fachgebiets in einfacher Sprache zu erklären. Artificial General Intelligence, oder AGI, ist ein System, das in vielen Aufgaben leistungsfähiger ist als der Durchschnittsmensch. OpenAI-Chef Sam Altman beschrieb es als "das Äquivalent eines durchschnittlichen Menschen, den man als Kollegen einstellen kann". Dies berichtet Techcrunch.com berichtet .
Das Konzept eines KI-Agenten bezieht sich im Gegensatz zu einfachen Chatbots auf ein Werkzeug, das eine Abfolge spezifischer Aufgaben im Namen des Benutzers ausführt. Es kann beispielsweise Ausgaben erfassen, Tickets buchen oder Restaurantreservierungen vornehmen. Diese Systeme arbeiten autonom, indem sie mehrere KI-Modelle kombinieren. API-Endpunkte kann man sich als die "Knöpfe" im Backend einer Software vorstellen. Entwickler nutzen diese Schnittstellen, um verschiedene Anwendungen miteinander zu verbinden, was es KI-Agenten ermöglicht, Dienste von Drittanbietern ohne menschliches Eingreifen zu steuern.
Chain-of-Thought ist eine Methode, bei der große Sprachmodelle Probleme lösen, indem sie diese in kleinere, zwischengeschaltete Schritte unterteilen. So wie ein Mensch Stift und Papier verwendet, um eine komplexe mathematische Aufgabe zu lösen, führt die KI logische Schritte nacheinander aus, um die Qualität des Endergebnisses zu verbessern. Obwohl dieser Prozess mehr Zeit in Anspruch nimmt, ist das Ergebnis präziser. Reasoning-Modelle sind durch Reinforcement Learning darauf optimiert, genau nach diesem Prinzip zu arbeiten.
Coding-Agenten sind spezialisierte Assistenten im Bereich der Softwareentwicklung. Sie schlagen nicht nur Code vor, sondern können diesen autonom schreiben, testen und Fehler beheben (Debug). Solche Agenten können über die gesamte Codebasis hinweg arbeiten und die menschliche Aufsicht minimieren. Man kann sie mit sehr schnellen Praktikanten vergleichen, die niemals schlafen und nie die Konzentration verlieren.
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