Efficacy
Die Wirksamkeit eines Large Language Models (LLM) bezieht sich auf seine Fähigkeit, die beabsichtigte Aufgabe erfolgreich zu erfüllen. Dies wird anhand von Metriken wie Genauigkeit, Effizienz und der Zufriedenheit der Benutzer gemessen. Ein effizientes LLM liefert präzise Antworten, arbeitet ressourcenschonend und erfüllt die Erwartungen der Benutzer in einem breiten Anwendungsspektrum. Die Bewertung der Wirksamkeit umfasst auch die Anpassungsfähigkeit des Modells an verschiedene Aufgaben und Szenarien, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.

Embeddings
Embeddings sind numerische Repräsentationen von Wörtern, Sätzen oder sogar ganzen Texten in einem hochdimensionalen Raum. Sie erfassen die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten, indem sie diese als Punkte in einem Raum abbilden, wobei ähnliche Konzepte näher beieinander liegen. Diese Technik ermöglicht es LLMs, Bedeutungen, Kontext und Zusammenhänge zwischen verschiedenen sprachlichen Elementen zu verstehen und effizient zu verarbeiten, was zu präziseren Ergebnissen führt.

Embeddings Management
Das Management von Embeddings umfasst den gesamten Prozess, der notwendig ist, um diese numerischen Repräsentationen innerhalb der Speicherarchitektur eines Systems zu verwalten. Dazu gehört das Speichern, Abrufen und Aktualisieren von Embeddings, um die Effizienz und Genauigkeit eines LLMs zu optimieren. Eine effektive Verwaltung stellt sicher, dass die relevantesten und aktuellsten Embeddings zur Verfügung stehen, um eine genaue Verarbeitung und Analyse von Eingaben zu ermöglichen.

Emergent Abilities
Emergent Abilities sind Fähigkeiten eines Large Language Models, die während des Trainingsprozesses unerwartet auftreten. Diese Fähigkeiten werden nicht explizit einprogrammiert, sondern entwickeln sich aus der komplexen Interaktion von Trainingsdaten und den Lernalgorithmen des Modells. Ein Beispiel könnte die Fähigkeit sein, komplexe mathematische Probleme zu lösen, obwohl das Modell nicht speziell dafür trainiert wurde. Solche Eigenschaften können die Vielseitigkeit und das Potenzial von LLMs erheblich erweitern.

Emergent Properties
Emergent Properties sind Eigenschaften eines Systems, die nicht in den einzelnen Komponenten des Systems selbst zu finden sind, sondern aus der Interaktion dieser Komponenten resultieren. In der KI können solche Eigenschaften während des Trainingsprozesses eines LLMs entstehen, wenn es durch die Analyse riesiger Datenmengen unerwartete Fähigkeiten oder Verhaltensweisen entwickelt. Diese Eigenschaften können die Funktionalität und den Nutzen eines Modells erheblich steigern, da sie oft neuartige und kreative Lösungen für komplexe Probleme bieten.

Entity Recognition
Entity Recognition, oder die Erkennung von Entitäten, ist der Prozess, bei dem ein LLM automatisch Entitäten wie Personen, Orte, Organisationen oder Ereignisse in einem Text identifiziert und klassifiziert. Dieser Prozess ermöglicht eine präzisere Analyse und Verarbeitung von Informationen, indem relevante Datenpunkte extrahiert werden. Es ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Anwendungen, von der automatisierten Textanalyse bis zur Informationsextraktion aus großen Datensätzen.

Evaluation
Evaluation ist die systematische Bewertung der Leistung eines Large Language Models anhand vordefinierter Metriken wie Genauigkeit, Kohärenz, Relevanz und Effizienz. Der Evaluationsprozess hilft dabei, die Stärken und Schwächen des Modells zu identifizieren, seine Leistung zu verbessern und sicherzustellen, dass es die gewünschten Ergebnisse liefert. Eine gründliche Evaluation umfasst auch die Überprüfung des Modells auf Verzerrungen und ethische Bedenken.

Evaluation of Long Text
Die Evaluation langer Texte ist die Beurteilung der Fähigkeit eines LLMs, kohärente und kontextbezogene Inhalte zu generieren oder zu analysieren. Dabei liegt der Fokus auf der Erhaltung des roten Fadens, der Kohärenz und der Kontexttreue über längere Textpassagen hinweg. Dieser Prozess ist besonders wichtig für Anwendungen, die umfangreiche Dokumente, wissenschaftliche Artikel oder komplexe Erzählungen verarbeiten müssen, bei denen der Sinnzusammenhang und die Kontinuität entscheidend sind.

Execution Agent
Ein Execution Agent in der LlamaIndex-Architektur ist eine Funktion, die es Benutzern ermöglicht, den ausgeführten Code während der Interaktion mit einem LLM anzupassen. Dies bietet Flexibilität bei der Modellanpassung und ermöglicht eine dynamische Kontrolle über die Arbeitsweise des Modells. Dadurch können Entwickler spezifische Aufgaben besser auf die Bedürfnisse ihrer Anwendungen zuschneiden und die Leistung des Modells in Echtzeit optimieren.

Explainability
Explainability bezieht sich auf die Fähigkeit, die Entscheidungen und Vorhersagen eines LLMs für den Benutzer nachvollziehbar und verständlich zu machen. Diese Eigenschaft ist entscheidend, um Vertrauen in das Modell aufzubauen und seine Akzeptanz zu erhöhen, insbesondere in sensiblen Anwendungsbereichen wie Medizin oder Recht. Erklärbarkeit ermöglicht es, die zugrunde liegenden Mechanismen und Gründe für eine bestimmte Ausgabe zu verstehen und zu validieren.

Exploration
Im Kontext von Reinforcement Learning (RL) bezieht sich Exploration auf den Prozess, bei dem das Modell neue Aktionen ausprobiert, um mehr über die Umgebung zu lernen und langfristig bessere Entscheidungen zu treffen. Exploration ist entscheidend, um die Balance zwischen dem Ausnutzen bereits gelernter Strategien und dem Entdecken neuer, potenziell besserer Strategien zu halten. Diese Balance ist wichtig für die Verbesserung der Gesamtleistung eines LLMs.

External Information Retrieval
External Information Retrieval bezeichnet den Prozess, bei dem ein LLM Informationen aus externen Quellen wie Datenbanken, APIs oder dem Internet abruft, um genauere und aktuellere Antworten zu liefern. Dies ermöglicht es dem Modell, über das hinauszugehen, was es während des Trainings gelernt hat, und in Echtzeit auf aktuelle oder spezialisierte Daten zuzugreifen, wodurch die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte erhöht wird.

Extraction
Extraction ist der Prozess, bei dem ein LLM relevante Informationen oder Daten aus Text, Bildern oder anderen Medien identifiziert und extrahiert. Dieser Prozess umfasst das Erkennen von Schlüsselwörtern, Konzepten oder Entitäten und deren Verwendung zur weiteren Analyse oder Anwendung. Informationsextraktion ist entscheidend für zahlreiche Anwendungen, von der Datenanalyse über die Automatisierung von Geschäftsprozessen bis hin zur Verbesserung der Suchmaschinentechnologie.