Parameter-efficient Training
Parameter-effizientes Training bezieht sich auf Techniken, die die Anzahl der während des Trainings benötigten Parameter eines Modells reduzieren. Ziel ist es, Modelle effizienter zu machen, indem der Rechenaufwand und die Speicherkapazität minimiert werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Diese Methoden sind besonders nützlich, wenn Ressourcen begrenzt sind oder wenn ein Modell auf mobilen Geräten oder in Echtzeitanwendungen eingesetzt werden soll. Beispiele sind Low-Rank Approximation und Quantisierung, die weniger Speicher und Rechenleistung erfordern.

Parameterization
Parameterisierung beschreibt die Art und Weise, wie die Parameter eines Modells definiert und organisiert werden. Diese Parameter bestimmen das Verhalten und die Leistung des Modells und beeinflussen, wie gut es sich an die zugrunde liegenden Daten anpasst. Eine gute Parameterisierung kann die Effizienz und Genauigkeit eines Modells erheblich steigern, während eine schlechte Auswahl zu Überanpassung oder unzureichender Generalisierung führt. Parameter umfassen Gewichte, Biases und Hyperparameter wie die Lernrate und die Anzahl der Schichten.

Pattern Recognition
Mustererkennung ist die Fähigkeit eines Modells, in Daten wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten zu identifizieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Sie wird häufig in Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung eingesetzt, um beispielsweise Gesichter, Objekte oder Wörter zu erkennen. Durch die Analyse von Mustern in großen Datensätzen lernen Modelle, relevante Merkmale zu extrahieren und daraus Schlüsse zu ziehen. Diese Fähigkeit ist zentral für viele KI-Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren.

Perplexity
Perplexität ist ein Maß für die Unsicherheit eines Sprachmodells bei der Vorhersage des nächsten Wortes in einem Text. Sie wird verwendet, um die Qualität und Genauigkeit eines Modells zu bewerten: Je niedriger die Perplexität, desto besser kann das Modell die nächsten Wörter vorhersagen. Eine hohe Perplexität deutet darauf hin, dass das Modell Schwierigkeiten hat, die Struktur oder den Inhalt der Sprache zu verstehen. Perplexität ist ein wichtiger Indikator bei der Optimierung von Sprachmodellen.

Polyglot Models
Polyglotte Modelle sind große Sprachmodelle (LLMs), die in der Lage sind, mehrere Sprachen zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle werden oft in mehrsprachigen Anwendungen eingesetzt, wie etwa in der automatischen Übersetzung, im globalen Kundenservice oder in mehrsprachigen Chatbots. Sie sind darauf trainiert, sprachübergreifende Muster zu erkennen und zu nutzen, wodurch sie eine einheitliche Leistung in verschiedenen Sprachen bieten können. Polyglotte Modelle sind besonders wertvoll in einer globalisierten, mehrsprachigen Welt.

Post-training Optimization
Post-Training-Optimierung umfasst Techniken, die nach dem initialen Training eines Modells angewendet werden, um dessen Leistung weiter zu verbessern. Dies kann durch Feinabstimmung (Fine-Tuning), Modellkomprimierung, Quantisierung oder Pruning erfolgen. Ziel ist es, die Genauigkeit des Modells zu erhöhen, seine Größe zu reduzieren oder die Rechenleistung zu optimieren, um es für den Einsatz in ressourcenbegrenzten Umgebungen wie mobilen Geräten oder eingebetteten Systemen besser geeignet zu machen.

Predictive Text
Vorhersagetext-Technologie nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Eingaben eines Benutzers vorherzusagen und das Tippen zu erleichtern. Basierend auf bisherigen Eingaben und Kontext schlägt sie das wahrscheinlich nächste Wort oder die nächste Phrase vor. Diese Technologie wird in Smartphones, E-Mail-Clients und anderen Textanwendungen verwendet, um die Geschwindigkeit und Effizienz der Texterstellung zu verbessern. Sie lernt aus dem Schreibverhalten des Nutzers und kann über die Zeit personalisierte Vorschläge bieten.

Pretrained Language Models
Vortrainierte Sprachmodelle sind große Sprachmodelle (LLMs), die auf umfangreichen Textmengen vortrainiert wurden, um allgemeine Sprachmuster zu erlernen. Diese Modelle können anschließend für spezifische Aufgaben oder Domänen durch Feinabstimmung angepasst werden, was ihre Effektivität in spezialisierten Anwendungen wie Sentimentanalyse, maschinelle Übersetzung oder Chatbots erhöht. Der Vortrainierungsprozess verleiht ihnen ein grundlegendes Sprachverständnis, das als Basis für die Anpassung an spezifische Aufgaben dient.

Prompt Chaining
Prompt Chaining ist eine Technik, bei der mehrere aufeinanderfolgende Prompts verwendet werden, um eine komplexere oder vielschichtige Antwort von einem großen Sprachmodell (LLM) zu erhalten. Diese Methode ermöglicht es, die Antwort eines Modells schrittweise zu formen und zu erweitern, indem spezifische Fragen oder Anweisungen nacheinander gestellt werden. Prompt Chaining ist besonders nützlich, wenn detaillierte oder tiefgehende Informationen benötigt werden, die eine einfache Anfrage nicht liefern könnte.

Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft der Gestaltung von Eingabeaufforderungen (Prompts), um die gewünschte Reaktion eines großen Sprachmodells (LLM) zu erzeugen. Durch die sorgfältige Formulierung von Prompts können präzisere, relevantere oder kreativere Antworten erzielt werden. Diese Technik spielt eine entscheidende Rolle bei der Nutzung von LLMs, da sie das Verhalten des Modells lenkt und steuert. Effektives Prompt Engineering erfordert ein tiefes Verständnis sowohl des Modells als auch der zugrunde liegenden Aufgabe.