Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) und entdecken Sie, wie Maschinen "Bedeutung" lernen! Diese Episode beleuchtet die Genese semantischer Repräsentationen, beginnend mit der Tokenisierung und der Umwandlung von Sprache in numerische Vektoren.

Erfahren Sie, wie die distributionelle Hypothese – "Du sollst ein Wort an der Gesellschaft erkennen, die es hält" – das theoretische Fundament bildet, indem Bedeutung aus dem Kontext abgeleitet wird. Wir zeigen, wie frühe Modelle wie Word2Vec und GloVe erste statische Wortvektoren erzeugten, die sogar Vektorarithmetik ermöglichten.

Der wahre Quantensprung kam mit der Transformer-Architektur und kontextuellen Embeddings, die es Modellen dank Self-Attention ermöglichen, die Bedeutung von Wörtern dynamisch im Satzkontext zu erfassen und Polysemie zu überwinden. Wir erklären den Motor des Lernens – das selbstüberwachte Lernen und den Backpropagation-Algorithmus, der die Modellgewichte iterativ optimiert.Verstehen Sie die Funktionsweise moderner LLMs: von der initialen Embedding-Schicht und Positionalen Encodings bis zur tiefen Verarbeitung in Transformer-Layern, wo sich Bedeutung über Abstraktionsebenen hinweg entfaltet. Die resultierende "Bedeutung" ist keine menschliche Intentionalität, sondern eine operative, funktionale Form des Verstehens, die aus statistischen Mustern und emergenten Fähigkeiten entsteht und weit über simple Korrelationen hinausgeht. Ein Muss für alle, die verstehen wollen, wie LLMs die Welt verstehen!