Die KI scheint zu erkennen, wo Maximalausschläge sind, scheint aber die Wichtigkeit des hier und jetzt komplett unterzubewerten. Bei der Frage nach AMD vs Nvidia würde ein Mensch hier im Forum nicht mit der rx480 anfangen.
Meine Hoffnung auf ein Video mit KI-Zini am Dienstag wurde leider auch nicht erfüllt.
Der zeitliche Bezug muss schon in der Trainingsmenge enthalten sein, damit die KI diesen auch lernen kann.
Das dürfte bei einer losen Heftsammlung nicht der Fall sein, auch wenn das Datum jeweils drin steht.
Dass das Datum eine relevante Ordnungsgrösse bezüglich der aktuellen Relevanz darstellt, muss der Trainingsmenge extra hinzugefügt werden, oder per Prompt Injection engineering.
Von sich aus verfügt so ein KI Modell gar nicht über die Voraussetzungen, um Dingen irgendwelche Relevanz beizumessen. Was es "wissen" soll, muss man ihm "beibringen". Was man ihm nicht beigebracht hat, kennt es nicht und weiss es nicht.
Naja...heute heißt ja ALLES "KI" - im Prinzip ein Chatbot, der auf eine Datenbank zugreift aber machine learning oder gar KI? Weiß nicht...ziemlich hoch gegriffen - insbesondere angesichts des Ergebnisses. Was haben sich die Entwickler überhaupt dabei gedacht?
Machine Learning
ist KI!
Und der Sachverhalt ist so, dass ein
KI Modell mit Trainingsdaten trainiert wird.
Das kann man weniger mit einer "Datenbank" vergleichen, als mit einer (extrem komplexen) mathematischen Formel, die auf spezielle Weise eben so konstruiert wurde (durch den Trainingsprozess), dass bei einer bestimmten Eingabe das gewünschte Ergebnis dabei herauskommt.
Um brauchbare Ergebnisse (in Form von "guten" Modellen) zu bekommen, reicht ein gutes Werkzeug wie Chat with RTX allein nicht aus; es bedarf immer noch des Verstands von Menschen, die wissen, was sie da machen.
Und ausreichend Zeit.
Wenn ich es nicht schaffe, mit nem Hammer einen Nagel in die Wand zu schlagen, ist nicht immer der Hammer Schuld.
