Entdecken Sie die Welt der großen Sprachmodelle:

Lecture Series on AI and Large Language Models

Die aktuelle KI-Revolution wird stark von großen Sprachmodellen vorangetrieben. Mit HIDAs Lecture Series on AI and LLMs erhalten Sie Einblick in verschiedene Facetten des Themas.

Nicht erst seit dem Einsatz von ChatGPT ist die Nutzung, Entwicklung und Implementierung von KI und großen Sprachmodellen von höchstem Interesse für die wissenschaftliche Gemeinschaft.

Aus diesem Grund organisiert die Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA) eine Vorlesungsreihe mit monatlichen Lectures zu diesen Themenbereichen.

Das Themenspektrum der Vorträge ist breit gefächert: Es reicht vom technischen Basiswissen über die Systeme über die Auswirkungen auf den Wissenschaftsbetrieb bis hin zu ethischen Fragen, die sich aus dem Einsatz von KI und LLMs ergeben können.

Alle Referenten sind hochqualifizierte Forschende aus der Helmholtz-Gemeinschaft und ihren Partnern.

Die nächsten Termine:

Ethical considerations on hate speech and AI, 18.04.2024

Contextualizing LLMs – What are the social and ethical implications?, 07.05.2024

 

Noch einmal ansehen: Vergangene Lectures on AI and LLMs

Der Referent: Jörg Pohle

Der Referent: Jörg Pohle

Jörg Pohle ist Postdoc und Leiter des Forschungsprogramms "Data, actors, infrastructures: The governance of data-driven innovation and cyber security" am Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft in Berlin.

Ally or Adversary: Examining the Impact of Large Language Models on Academics and Academic Work

Inhaltszusammenfassung:

In diesem Vortrag werden die Auswirkungen von Large Language Models (LLMs) auf die Wissenschaft untersucht und vorgestellt. Es werden potenzielle Nutzen und Risiken für das wissenschaftliche System und den Beruf des Wissenschaftlers diskutiert. Ethische Fragen und die Rolle von LLMs bei akademischen Aufgaben werden anhand empirischer Daten beleuchtet. Darüber hinaus wird die sich wandelnde Rolle von Akademikern in der digitalen Welt erörtert, einschließlich der Datafizierung und Quantifizierung von Wissenschaftlern und ihren Institutionen sowie zukünftiger Herausforderungen.

Der Referent: Jan Ebert

Der Referent: Jan Ebert

Jan Ebert

Jan Ebert hat Kognitive Informatik und Intelligente Systeme an der Universität Bielefeld studiert. Er arbeitet am Jülich Supercomputing Centre als Helmholtz AI Consultant zu arbeiten. Er unterstützt Forscher in verschiedenen Bereichen bei der Anwendung von Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) für ihre Forschung und war Mitbegründer von LAION, einer offenen Community für offene KI-Projekte.


Weitere Arbeitsschwerpunkte liegen auf Transformers und Large Language Models. Jan Ebert hat an Projekten wie OpenGPT-X und TrustLLM mitgearbeitet, um intelligente und stichhaltige Sprachmodelle für europäische Sprachen zu erstellen.

ChatGPT's Backgrounds: Exploring the World of Large Language Models

Inhaltszusammenfassung

In diesem Vortrag werden verschiedene Schlüsselaspekte des Trainings von LLMs ausführlich erläutert. Dazu gehören Diskussionen über die Architektur solcher Modelle, die Auswahl und das Feintuning von Trainingsdaten sowie die Herausforderungen und Lösungsansätze im Umgang mit großen Datensätzen und Rechenressourcen. Es werden auch aktuelle Forschungstrends und methodische Innovationen im Bereich des LLM-Trainings diskutiert.

Darüber hinaus werden während des Vortrags verschiedene exemplarische Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von LLMs vorgestellt. Dies umfasst Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung, der automatischen Textgenerierung, der Übersetzung, der Sentimentanalyse und vielem mehr. Dabei werden auch praktische Fallstudien und Erfolgsgeschichten aus Industrie und Forschung präsentiert, um die Vielseitigkeit und das Potenzial von LLMs zu veranschaulichen.

Ein wichtiger Teil des Vortrags ist der aktuelle Stand der Technologie und ein Ausblick in die Zukunft. Hierbei werden aktuelle Entwicklungen und Trends in der LLM-Forschung und -Anwendung beleuchtet, sowie potenzielle Herausforderungen und Chancen diskutiert, die sich in den kommenden Jahren ergeben könnten. Es werden auch mögliche Anwendungsgebiete jenseits des aktuellen Anwendungsspektrums betrachtet, um einen Blick auf zukünftige Entwicklungen und Innovationen im Bereich der Sprachtechnologie zu werfen.

Alternativ-Text

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