Causal Language Model
Ein Kausal-Sprachmodell ist ein Modell, das darauf trainiert wurde, den nächsten Textabschnitt in einer gegebenen Sequenz vorherzusagen, indem es ausschließlich die vorangegangenen Informationen im Text berücksichtigt. Solche Modelle, wie GPT, arbeiten autoregressiv: Sie analysieren die bisherigen Token (Wörter oder Satzzeichen) und erstellen darauf basierend das nächste Token. Diese Art der Modellierung eignet sich besonders für Aufgaben wie Textgenerierung, Vervollständigung und maschinelle Übersetzung, da sie den natürlichen Fluss der Sprache simuliert.

Causal Reasoning Models
Kausales Schließen ist die Fähigkeit von KI-Modellen, Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Daten zu erkennen und daraus Schlüsse zu ziehen. Diese Modelle zielen darauf ab, die zugrunde liegenden Mechanismen und Muster hinter den Daten zu identifizieren, um fundierte Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Sie sind in Bereichen wie medizinische Diagnostik oder Finanzanalysen von großer Bedeutung, wo es darauf ankommt, nicht nur Korrelationen zu erkennen, sondern auch die Ursachen und deren Auswirkungen genau zu verstehen.

Chain
Eine "Chain" ist eine Methode innerhalb der Langchain-Bibliothek, die darauf abzielt, mehrere große Sprachmodelle (LLMs) oder Funktionseinheiten zu kombinieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Diese Methode ermöglicht es, die Ergebnisse eines Modells als Eingabe für ein weiteres Modell zu verwenden, wodurch schrittweise Verarbeitungen und Entscheidungen möglich werden. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben, die mehrere Schritte oder unterschiedliche Modelle zur Lösung benötigen, wie z. B. Datenverarbeitung, Texterstellung oder komplexe Abfragen.

Chain-of-Thought Prompting
Chain-of-Thought Prompting ist eine Technik im Prompt-Engineering, bei der schrittweise Gedankengänge in die Eingabeaufforderung eingebaut werden, um ein Sprachmodell zu komplexeren Argumentationen zu leiten. Durch das Vorführen einer strukturierten, mehrstufigen Denkkette kann das Modell besser logische Schlüsse ziehen, detaillierte Analysen liefern oder mehrschichtige Probleme lösen. Diese Methode erhöht die Präzision und Tiefe der Antworten, insbesondere bei anspruchsvollen Aufgaben.

Chatbots
Chatbots sind Computerprogramme, die entwickelt wurden, um menschenähnliche Konversationen zu simulieren. Sie nutzen künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Anfragen zu verstehen und angemessen zu antworten. Chatbots werden in verschiedenen Kontexten eingesetzt, darunter Kundendienst, Informationsbereitstellung und persönliche Assistenten. Ihr Ziel ist es, schnell und effizient auf Benutzeranfragen zu reagieren und eine interaktive Erfahrung zu bieten.

Chunk
Ein "Chunk" ist eine kleine Einheit von Text, wie ein Satz oder eine Phrase, die für die Verarbeitung durch KI-Systeme genutzt wird. Diese Aufteilung hilft, den Text in handhabbare Teile zu zerlegen, die effizient analysiert und verarbeitet werden können. Chunks sind insbesondere bei der Arbeit mit großen Textmengen nützlich, da sie die Analyse und das Verständnis für Sprachmodelle erleichtern. Sie bilden die Grundlage für viele NLP-Techniken und -Anwendungen.

Chunking
Chunking ist der Prozess, bei dem Text in kleinere, handhabbare Einheiten, sogenannte "Chunks", aufgeteilt wird. Diese Methode wird häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um große Datenmengen effizienter zu handhaben und die Leistung von Modellen zu verbessern. Durch Chunking können Modelle sich besser auf bestimmte Textabschnitte konzentrieren, was die Genauigkeit und Reaktionszeit in Aufgaben wie Textanalyse, -zusammenfassung und -übersetzung erhöht.

Cognitive Architecture
Kognitive Architekturen sind theoretische Rahmenwerke, die die Grundstrukturen und Prozesse des menschlichen Geistes modellieren. Sie dienen als Vorlagen für die Entwicklung autonomer intelligenter Systeme, die menschenähnliche Entscheidungsprozesse und Problemlösungsfähigkeiten nachahmen sollen. Kognitive Architekturen werden verwendet, um zu verstehen, wie der menschliche Verstand arbeitet, und um KI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Aufgaben wie Lernen, Argumentieren und Planen bewältigen können.

Concept Drift
Concept Drift beschreibt das Phänomen, bei dem sich die statistischen Eigenschaften der Eingabedaten oder die Beziehung zwischen Eingabedaten und Zielwert im Laufe der Zeit ändern. Dies kann zu einer Verschlechterung der Modellleistung führen, da das Modell auf veralteten oder nicht repräsentativen Daten basiert. Um Concept Drift zu begegnen, werden Techniken wie kontinuierliches Training und Anpassung des Modells an neue Daten angewendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu erhalten.

Conditioning
Conditioning ist ein Prozess, bei dem ein Textgenerierungsmodell auf ein bestimmtes Thema oder einen spezifischen Stil "konditioniert" wird, um kohärente und relevante Ausgaben zu produzieren. Dies wird erreicht, indem dem Modell eine Reihe von Beispielen oder Kontextinformationen gegeben wird, die als Grundlage für die Antwort dienen. Diese Technik verbessert die Genauigkeit und Relevanz der generierten Texte und wird in Anwendungen wie personalisierten Assistenten, kreativen Schreibaufgaben und thematischen Textgeneratoren genutzt.

Context Augmentation
Context Augmentation ist eine Methode, die in der LlamaIndex-Architektur verwendet wird, um zusätzliche kontextuelle Informationen zu einem Text hinzuzufügen. Im Gegensatz zu Retrieval Augmented Generation (RAG) konzentriert sich Context Augmentation darauf, den bestehenden Kontext zu erweitern und zu bereichern, um die Genauigkeit und Relevanz der von einem Sprachmodell generierten Antworten zu verbessern. Diese Technik wird häufig verwendet, um spezifischere und detailliertere Antworten auf komplexe Fragen zu generieren.

Context Management
Context Management in der KI bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, relevante Informationen über die aktuelle Situation und den Wissensstand zu erfassen, zu speichern und zu nutzen. Dies ermöglicht es dem System, präzisere Entscheidungen zu treffen und kontextbezogene Antworten zu generieren, die besser auf die spezifischen Bedürfnisse oder Anforderungen des Benutzers abgestimmt sind. Es spielt eine wichtige Rolle in Anwendungen wie Dialogsystemen und personalisierten Assistenten.

Context Precision
Context Precision ist eine Metrik zur Bewertung, wie genau ein Sprachmodell relevante Informationen oder Entitäten in einem bestimmten Kontext identifiziert. Sie misst die Fähigkeit des Modells, präzise auf die relevanten Aspekte des Kontexts zu fokussieren, um genaue und kohärente Antworten zu liefern. Diese Metrik ist besonders wichtig bei Aufgaben, bei denen es darauf ankommt, präzise und relevante Informationen aus großen Textmengen zu extrahieren.

Context Recall
Context Recall ist eine Metrik, die die Fähigkeit eines Sprachmodells bewertet, den relevanten Kontext eines Wortes oder Satzes vollständig zu identifizieren. Diese Metrik ist entscheidend für Anwendungen, die eine umfassende Analyse des Textes erfordern, da sie misst, wie vollständig das Modell die relevanten Informationen erfasst hat. Eine hohe Context Recall-Rate zeigt, dass das Modell effektiv alle wichtigen Aspekte eines gegebenen Kontexts berücksichtigt.

Context Window
Das Context Window beschreibt die maximale Menge an Text, die ein Sprachmodell bei der Antwortgenerierung berücksichtigen kann. Es umfasst sowohl den Benutzer-Prompt als auch den vom Modell generierten Text. Das Context Window ist entscheidend für die Fähigkeit eines Modells, konsistente und relevante Antworten zu generieren, insbesondere bei komplexen oder langen Dialogen. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht eine bessere Analyse und Integration von Informationen über längere Sequenzen.

Contextual Embedding Adaptation
Contextual Embedding Adaptation bezieht sich auf die Anpassung von Kontext-Embeddings an einen spezifischen Kontext oder eine Aufgabe, um die Genauigkeit und Relevanz der LLM-Reaktionen zu gewährleisten. Dies erfolgt durch die Feinabstimmung der Embeddings auf die besonderen Merkmale des Kontexts, wie etwa Fachjargon oder spezifische thematische Inhalte. Diese Technik hilft, die Präzision der Antworten zu erhöhen und die Leistung des Modells in spezialisierten Anwendungsbereichen zu optimieren.

Conversational Memory
Conversational Memory beschreibt die Fähigkeit eines Sprachmodells, sich an frühere Gespräche zu erinnern und diese Informationen in aktuellen Dialogen zu verwenden. Diese Funktion verbessert die Gesprächsführung, indem sie es ermöglicht, auf vorherige Themen oder Aussagen Bezug zu nehmen und dadurch eine kohärentere und natürlichere Konversation zu führen. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig für Chatbots und virtuelle Assistenten, die eine fortlaufende und konsistente Benutzererfahrung bieten sollen.

Critic Model
Ein Critic Model ist ein Modell, das dazu dient, die Qualität der Ausgaben eines Sprachmodells zu bewerten. Es kann durch ein anderes Sprachmodell oder spezifisch entwickelte Algorithmen erstellt werden und analysiert die Antworten eines LLM hinsichtlich Kriterien wie Genauigkeit, Relevanz und Kohärenz. Solche Modelle sind nützlich, um die Leistung von KI-Systemen kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern, indem sie Schwachstellen identifizieren und gezielte Verbesserungen vorschlagen.