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KI & Engineering Programme›🌿 AI Sprouts›Lektionen›Tokenisierung – Wie KI Text liest
🔤
AI Sprouts • Fortgeschritten⏱️ 14 Min. Lesezeit

Tokenisierung – Wie KI Text liest

Öffentliche Lektionsvorschau

Erfahren Sie, wie Sprachmodelle mithilfe von BPE und anderen Algorithmen Text in Token aufteilen und warum die Tokenisierung alles von den Kosten bis zur Leistungsfähigkeit beeinflusst.

Programm
AI Sprouts
Niveau
Fortgeschritten
Lesezeit
14 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓Warum kann KI nicht einfach Zeichen lesen?
  • ✓Tokenisierung auf Wortebene
  • ✓The Sweet Spot – Unterwort-Tokenisierung
  • ✓Byte Pair Encoding (BPE) – Schritt für Schritt
  • ✓Andere Tokenisierungsmethoden

Lektionsübersicht

  1. Warum kann KI nicht einfach Zeichen lesen?
  2. Tokenisierung auf Wortebene
  3. The Sweet Spot – Unterwort-Tokenisierung
  4. Byte Pair Encoding (BPE) – Schritt für Schritt
  5. Andere Tokenisierungsmethoden
  6. Wortstück
  7. SatzStück
  8. Wie GPT-Style-Modelle Text tokenisieren
  9. Der Kompromiss zwischen der Größe des Wortschatzes
  10. Mehrsprachige Herausforderungen
  11. Token-Zählung und Kostenauswirkungen
  12. Wichtige Erkenntnisse
  13. 📚 Weiterführende Literatur

Einführende Vorschau

Neuronale Netze arbeiten mit Zahlen. Sie können das Wort „Hallo“ nicht so lesen wie Sie. Bevor ein Sprachmodell Text verarbeiten kann, muss er in kleine numerische Teile, sogenannte Tokens , zerlegt werden. Dieser scheinbar einfache Schritt hat tiefgreifende Konsequenzen dafür, wie KI Sprache versteht – und missversteht.

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