Rechenzentrum, bau doch mal 'nen Chatbot

Mit ihren ersten Computern "vernünftig" reden wollten Wissenschaftler:innen schon in den 1940er Jahren. Seitdem entwickelten sich die formalen Grundlagen und technischen Umsetzungen für die heutigen Large Language Models (LLM) wie OpenAI, ChatGPT und Google Gemini stetig weiter. Gleichzeitig verdoppelte sich die zur Verfügung stehende Rechenleistung etwa aller 18 Monate. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT wird Künstliche Intelligenz auf jedes Problem losgelassen. Faszinierend scheinen die neuen Möglichkeiten. Doch ist es wirklich so einfach? Welche Restriktionen haben die kommerziellen und Open-Source-LLM? Wie hoch sind die Kosten? Und was folgt daraus für den Einsatz in der forschungsbasierten Lehre?

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Literatur: S. Bubeck et al. Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4, Apr. 2023