Wie bekommt man eine Maschine dazu natürliche Sprache zu verstehen? Und warum ist das überhaupt so schwierig. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Verena Weber selbständige KI Beraterin und NLP Expertin.

Damit Dinge wie Generative AI überhaupt so tolle Texte ausgeben und Chatbots Unterhaltungen mit uns führen können, müssen die Maschinen erst einmal mit natürlicher Sprache umgehen können. Das heißt diese verstehen und übersetzen können. Damit dann auch sinnvolle Aktionen oder gar Antworten möglich sind.

Doch das ist gar nicht so leicht. Denn eigentlich funktionieren Computer nur mit Programmiersprachen.

Diese sind eindeutig, ohne Interpretationsspielraum und müssen immer vollständig sein. Alles Dinge die für die natürliche Sprache nicht gelten. Denn hier kann ich meinem Gegenüber durchaus ein gewisses Grundwissen unterstellen und kann durch Kniffe wie Ironie oder Sarkasmus durch die Tonalität und den Kontext vom eigentlichen Wortsinn abweichen.

All das macht es für Maschinen schwieriger und damit beschäftigt sich NLP.

Doch wie funktionieren diese Modelle und welche Daten brauche ich wirklich um zu einem guten Ergebnis zu kommen?

Und vor allem was werden wir in Zukunft damit alles anstellen können?

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00:00 Intro

01:41 Verena stellt sich vor

03:20 NLP heißt dass Maschinen natürliche Sprache verstehen

06:03 Computer müssen trainiert werden um Feinheiten in der Sprache zu verstehen

07:41 NLP bringt Schrift und Ton in Zahlen und legt den Grundstein für GenAI

09:23 Ältere Modelle arbeiten sequenziell, die Neueren arbeiten direkter

14:03 Durch riesige Datenmengen können LLMs jetzt viele Aufgaben direkt erfüllen

16:34 Der Encoderteil macht aus sinnvollen Daten gute Vektoren

19:46 Decodermodelle geben dann individuellen Output an die User

20:35 Datengrundlage und Feintuning für das beste Ergebnis

28:05 Supervised und unsupervised Learning

30:56 Verenas Wunsch an AI und NLP – der virtuelle Assistent

32:26 Zwei Fragen an Verena