Hallucination
Eine Halluzination in Sprachmodellen tritt auf, wenn das Modell Inhalte erzeugt, die zwar syntaktisch korrekt sind, aber keine Grundlage in der Realität haben. Das bedeutet, dass das Modell scheinbar "erfundene" Informationen präsentiert, die nicht auf seinen Trainingsdaten basieren. Solche Halluzinationen können problematisch sein, wenn es um die Generierung vertrauenswürdiger und faktenbasierter Inhalte geht, da sie potenziell falsche oder irreführende Informationen verbreiten können.

Hands-on LLM
Hands-on LLM bezieht sich auf praktische Erfahrungen mit großen Sprachmodellen, wie dem Umgang, der Implementierung oder der Feinabstimmung solcher Modelle. Es umfasst Übungen und Experimente, die darauf abzielen, die Funktionsweise und die möglichen Anwendungen dieser Modelle besser zu verstehen. Durch praktische Übungen gewinnen Nutzer ein tieferes Verständnis dafür, wie LLMs auf spezifische Eingaben reagieren und welche Anpassungen vorgenommen werden können, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Hard Prompt
Ein Hard Prompt ist eine strikte und präzise formulierte Eingabe, die einem Sprachmodell eine sehr spezifische Aufgabe oder Anweisung vorgibt. Anders als weiche Prompts, die flexibler und offener formuliert sind, verlangen Hard Prompts eine klare und eindeutige Reaktion vom Modell. Diese Methode wird oft verwendet, um genauere oder spezialisierte Ergebnisse zu erhalten und die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen oder unerwünschten Ausgaben zu minimieren.

Hard Selection
Hard Selection beschreibt einen stringenten Auswahlprozess, bei dem Datenpunkte oder Eingaben streng nach vordefinierten Kriterien gefiltert werden. Dabei geht es darum, nur diejenigen Informationen zu berücksichtigen, die bestimmte Anforderungen vollständig erfüllen. Diese Methode wird häufig in Machine-Learning-Modellen eingesetzt, um die Qualität der Trainingsdaten zu sichern und die Leistung des Modells durch die Minimierung von Rauschen und irrelevanten Daten zu optimieren.

Header Attention
Der Header-Attention-Mechanismus ist eine Schlüsselkomponente von Transformermodellen, die es dem Modell ermöglicht, sich auf bestimmte Teile einer Eingabesequenz zu konzentrieren. Dieser Mechanismus hilft, relevantere Informationen zu identifizieren und zu gewichten, um genauere Vorhersagen zu treffen. Durch die Aufmerksamkeit auf verschiedene Teile des Inputs kann das Modell Kontext und Bedeutung besser erfassen, was besonders in komplexen Sprachaufgaben von Vorteil ist.

Hugging Face
Hugging Face ist eine führende Plattform und Community für die Entwicklung und Bereitstellung von großen Sprachmodellen (LLMs) und anderen maschinellen Lernmodellen. Die Plattform bietet eine umfangreiche Sammlung von vortrainierten Modellen, Tools und APIs, die Forschern und Entwicklern ermöglichen, modernste Modelle zu nutzen und weiterzuentwickeln. Sie fördert den offenen Austausch und die Zusammenarbeit in der KI-Community und ist bekannt für ihre benutzerfreundlichen Schnittstellen und reichhaltigen Ressourcen.

Hyperparameter
Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Training eines maschinellen Lernmodells festgelegt werden und das Verhalten des Trainingsprozesses steuern. Dazu gehören Einstellungen wie die Lernrate, die Batch-Größe oder die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk. Die Wahl der Hyperparameter kann einen großen Einfluss auf die Leistung und Effizienz des Modells haben, da sie direkt die Art und Weise beeinflussen, wie das Modell aus den Trainingsdaten lernt.

Hyperparameter Tuning
Hyperparameter Tuning ist der Prozess der systematischen Optimierung der Hyperparameter eines Modells, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. Dies geschieht oft durch Techniken wie Grid Search, Random Search oder fortschrittlichere Methoden wie Bayesian Optimization. Ziel ist es, die Parameterkombination zu finden, die das Modell am effektivsten macht, indem Überanpassung vermieden und die Generalisierungsfähigkeit auf neue Daten verbessert wird.