In der sich Welt der künstlichen Intelligenz (KI) spielen Large Language Models (LLMs), die in u.a. ChatGPT oder Claude stecken, eine immer größere Rolle. Aber wie funktionieren diese komplexen Systeme eigentlich? Um Licht ins Dunkel zu bringen, habe ich mir mit Claude Artifacts ein interaktives Dashboard entwickeln lassen (“No Code”!), das zwei grundlegende Konzepte von LLMs veranschaulicht: Token und Vektoren.

Inhalt

FAQ: Häufig gestellte Fragen zum Token- und Vektor-Dashboard
Token & Vektoren interaktiv: Ein Fenster in die KI-Welt
Token, Vektoren: Warum ist das wichtig?
Fazit
Interesse an einem Austausch?

Token & Vektoren interaktiv: Ein Fenster in die KI-Welt

Das Dashboard bietet dir eine intuitive 3D-Visualisierung (HTML plus Three.js), um komplexe KI-Konzepte greifbar zu machen. Mit nur einem Klick kannst du zwischen drei verschiedenen Ansichten wechseln:

LLM-Konzept Dashboard: Token und Vektoren

Erklärung

Wählen Sie eine Animation aus, um mehr über Token und Vektoren in Large Language Models wie Claude zu erfahren.

Token-Ansicht: Hier siehst du bunte Kugeln, die einzelne Token darstellen. In der Welt der LLMs sind Token die Grundbausteine der Sprache - sie können einzelne Buchstaben, Wortteile oder ganze Wörter repräsentieren.
Vektor-Ansicht: Diese zeigt Pfeile in verschiedenen Richtungen. Jeder Pfeil steht für einen Vektor - eine mathematische Darstellung der Bedeutung und Beziehungen eines Tokens im hochdimensionalen Raum.
Kombinierte Ansicht: Hier siehst du Token und Vektoren gemeinsam, was verdeutlicht, wie LLMs Sprache in mathematische Konzepte übersetzen.

Token, Vektoren: Warum ist das wichtig?

Dieses Verständnis von Token und Vektoren ist der Schlüssel, um zu begreifen, wie LLMs wie Claude funktionieren:

Token sind die Einheiten, in die ein Text zerlegt wird. Sie ermöglichen es dem Modell, Sprache in verdauliche Stücke zu zerlegen.
Vektoren sind die Art und Weise, wie diese Token im "Gehirn" des Modells repräsentiert werden. Sie erfassen subtile Bedeutungen und Beziehungen zwischen Wörtern.

Durch die Umwandlung von Token in Vektoren kann ein LLM die Nuancen der Sprache erfassen und verstehen. Dies ist der Grund, warum Modelle wie Claude in der Lage sind, kontextabhängige und nuancierte Antworten zu generieren.

Fazit

Dieses interaktive LLM-Konzept-Dashboard veranschaulicht die grundlegenden Konzepte von Token und Vektoren. Sie schaffen ein besseres Verständnis dafür, wie moderne KI-Systeme Sprache verarbeiten und verstehen.

Über den Autor

Stefan Golling, Köln. Seit 2011 Freelance Creative Director, freier Texter, Creative Consultant und Online-Marketing-Berater mit Kunden von Mittelstand bis S&P 500. Erfahrung: 1998 mit Radiowerbung in Stuttgart gestartet, 2000 als Junior-Werbetexter zu Publicis München, 2001 Counterpart Köln, 2002 als Copywriter zu Red Cell Düsseldorf (heißt heute Scholz & Friends), dort ab 2007 Creative Director.

Interesse an einem Austausch?

U.a. KI-Beratung, KI-Workshops und KI-Schulungen. Auch zum EU AI Act bzw. KI-Ethik (nicht auf Juristen-Level, klar).

FAQ: Häufig gestellte Fragen zum Token- und Vektor-Dashboard

F: Für wen ist dieses Dashboard geeignet?
A: Unser Dashboard ist für alle gedacht, die sich für KI interessieren - von Neulingen bis zu Fortgeschrittenen. Es bietet einen einfachen Einstieg in komplexe Themen, kann aber auch erfahrenen Nutzern neue Perspektiven eröffnen.

F: Brauche ich Vorkenntnisse in KI oder Programmierung?
A: Nein, du brauchst keine Vorkenntnisse. Das Dashboard ist so gestaltet, dass es auch für Anfänger verständlich ist. Die interaktiven Elemente und Erklärungen führen dich durch die Konzepte.

F: Kann ich das Dashboard auf meinem Smartphone nutzen?
A: Ja, das Dashboard ist so konzipiert, dass es auf verschiedenen Geräten funktioniert. Für die beste Erfahrung empfehlen wir jedoch einen größeren Bildschirm, um alle Details der 3D-Visualisierung zu sehen.

F: Wie genau spiegelt das Dashboard die Funktionsweise realer LLMs wider?
A: Das Dashboard ist eine vereinfachte Darstellung. Reale LLMs arbeiten mit Millionen - oder Billiarden - von Token und viel komplexeren Vektorräumen. Unser Ziel ist es, die Grundprinzipien anschaulich zu machen, nicht eine 1:1-Abbildung zu erstellen.