58 минут безумно интересной беседы о нейросетях

Summary

Im Video spricht der Gastgeber mit Artyr Sharifov über effektive Kommunikation mit Menschen und KI. Artyr erklärt das Konzept des Prompt-Engineering, das die Kunst ist, präzise Anfragen an KI zu formulieren, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Sie diskutieren die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen der Kommunikation mit Menschen und KI, einschließlich der Herausforderungen und Vorteile. Artyr betont, dass das Verstehen der Aufgabe und das Erstellen effektiver Anfragen sowohl für menschliche als auch für KI-Kommunikation wichtig ist. Das Gespräch schließt mit der Erkenntnis, dass KI sich weiterentwickelt und bald in der Lage sein könnte, komplexe menschliche Interaktionen zu simulieren.

Takeaways

• 👋 Willkommen bei Kognitiver Aufsicht – ein Kanal, der sich auf Kommunikation spezialisiert hat, einschließlich der Kommunikation mit neuronalen Netzen.
• 🤖 Diskussion über die Interaktion mit neuronalen Netzwerken und deren Integration in Kommunikationsprozesse.
• 🧠 Gast: Artur Sharifov – ein selbsternannter Prompt-Ingenieur, der sich mit der Kunst der effektiven Anfragegestaltung beschäftigt.
• 🛠️ Prompt-Engineering: Der Prozess, neuronalen Netzwerken präzise Anfragen zu stellen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
• 📚 Fähigkeiten im Prompt-Engineering umfassen nicht nur Kommunikation, sondern auch ein tiefes Verständnis der zu lösenden Aufgabe.
• 🔍 Wichtigkeit des klaren Formulierens von Aufgaben, sowohl bei der Interaktion mit Menschen als auch mit neuronalen Netzwerken.
• 🎯 Beispiel: Debatten zwischen öffentlichen Figuren und die Unterschiede in den Zielsetzungen und deren Wahrnehmung.
• 💡 Neuronale Netzwerke reagieren auf gesetzte Ziele und passen sich an, um nützliche und höfliche Antworten zu geben.
• 📝 Historische Entwicklung der großen Sprachmodelle von GPT-2 zu GPT-4 und deren Fähigkeit, Kontext zu verstehen und zu verarbeiten.
• 🔄 GPT-4 nutzt Feedback von Benutzern und Testern, um sich zu verbessern und ist dadurch genauer und effektiver.

Q & A

Was ist der Hauptthema des Gesprächs in dem Transcript?

Das Hauptthema des Gesprächs ist die Kommunikation, insbesondere die Interaktion zwischen Menschen und künstlichen neuronalen Netzwerken (Neural Networks) sowie die Effektivität solcher Kommunikation.

Wer ist der Gast im Gespräch?

Der Gast im Gespräch ist Artur Scharifov, ein Blogger mit einer großen Follower-Basis, der sich für sogenanntes 'Prompt Engineering' begeistert und professionell damit befasst ist.

Was versteht man unter 'Prompt Engineering'?

Prompt Engineering ist der Prozess der Erstellung von Anfragen oder Eingaben, die darauf abzielen, von künstlichen neuronalen Netzwerken die most effektive Antwort oder Lösung zu erhalten.

Wie beurteilt der Gast das Konzept der künstlichen neuronalen Netzwerke in Bezug auf ihre Motivation?

Der Gast betrachtet künstliche neuronale Netzwerke als reaktionsfähig und anpassungsfähig, sie haben eine Art von Motivation, die in ihrer Fähigkeit besteht, den Benutzern nützlich zu sein und ihre vorgegebenen Ziele effektiv zu erreichen.

Was unterscheidet die Kommunikation mit künstlichen neuronalen Netzwerken von der Kommunikation mit Menschen?

Die Kommunikation mit künstlichen neuronalen Netzwerken erfordert eine klare und präzise Formulierung von Anfragen, um die gewünste Antwort zu erhalten, während die menschliche Kommunikation emotionale Aspekte und implizite Kontexte beinhaltet, die nicht immer expliziert werden müssen.

Wie wird in dem Transcript die Fähigkeit der künstlichen neuronalen Netzwerke im Hinblick auf die Verständigung mit Menschen beschrieben?

Die künstlichen neuronalen Netzwerke werden als sehr gut in der Lage beschrieben, den Kontext zu verstehen und auf die spezifischen Anfragen der Benutzer zu reagieren, wobei sie aber auch Fehler machen können, wenn sie nicht die erwartete Reaktion geben.

Was ist die Meinung des Gastes über die Ähnlichkeit zwischen der Kommunikation mit künstlichen neuronalen Netzwerken und der menschlichen Kommunikation?

Der Gast glaubt, dass es viele Überschläge gibt, insbesondere in Bezug auf die Klarheit der Kommunikation und die Fähigkeit, die eigene Position oder Anfrage präzise darzustellen, unabhängig davon, ob mit Menschen oder künstlichen neuronalen Netzwerken kommuniziert wird.

Welche Rolle spielt die Feedback-Mechanik bei der Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzwerken?

Die Feedback-Mechanik ist entscheidend für die Anpassungsfähigkeit von künstlichen neuronalen Netzwerken. Sie ermöglicht es ihnen, auf die Interaktionen und Anfragen der Benutzer zu reagieren und ihre Antworten entsprechend zu optimieren.

Wie unterscheidet sich die künstliche neuronale Netzwerke in Bezug auf die Verarbeitung von Text und Sprache von traditionellen Computerprogrammen?

Künstliche neuronale Netzwerke verarbeiten Text und Sprache in einem vorhersagebasierten Kontext, indem sie die Wahrscheinlichkeit des nächsten Textsegments basierend auf dem gesamten Trainingsmaterial und dem aktuellen Kontext schätzen, während traditionelle Computerprogramme oft direkt auf spezifische Anweisungen oder Regeln basieren.

Was sind die Herausforderungen, die der Gast beim Prompt Engineering und der Interaktion mit künstlichen neuronalen Netzwerken identifiziert hat?

Der Gast identifizierte Herausforderungen wie die Notwendigkeit, sehr präzise Anfragen zu stellen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, sowie die Schwierigkeit, die künstlichen neuronalen Netzwerke zu leiten, um sie in bestimmten Kontexten oder für spezifische Aufgaben zu nutzen, ohne dass sie in unrealistische oder falsche Richtungen neigen.

Wie kann die Genauigkeit von künstlichen neuronalen Netzwerken bei der Textgenerierung verbessert werden?

Die Genauigkeit von künstlichen neuronalen Netzwerken bei der Textgenerierung kann durch die Verwendung von sogenannten 'Prompts' verbessert werden, die die Anfrage in eine bestimmte Richtung lenken und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass die gewünschten Informationen erhalten werden.