Prüf dich selbst

7 Fragen. Für den Abschluss brauchst du 6 von 7 richtig. Kein Zeitlimit – du kannst den Test beliebig oft wiederholen.

1. Frage 1 von 7Welche Aussage beschreibt das Grundprinzip eines Sprachmodells am besten?

   Es sucht zu deiner Frage eine fertig gespeicherte Antwort heraus.Es erzeugt eine Antwort schrittweise, indem es aus dem bisherigen Kontext Wahrscheinlichkeiten für mögliche nächste Tokens berechnet.Es durchsucht bei jeder Frage automatisch das Internet.
   Auflösung

   Richtig ist: Es erzeugt eine Antwort schrittweise, indem es aus dem bisherigen Kontext Wahrscheinlichkeiten für mögliche nächste Tokens berechnet.

   Ein Sprachmodell erzeugt seine Ausgabe neu. Internetzugriff oder andere Quellen sind zusätzliche Werkzeuge und nicht automatisch Teil des Sprachmodells.

   Zur Lektion: Was macht eine Sprach-KI?
2. Frage 2 von 7Welche Aussage über Tokens stimmt?

   Ein Token ist immer genau ein Wort.Ein Token ist immer genau ein Buchstabe.Tokens sind Verarbeitungseinheiten des Modells und können beispielsweise Wörter, Wortteile oder Satzzeichen repräsentieren.
   Auflösung

   Richtig ist: Tokens sind Verarbeitungseinheiten des Modells und können beispielsweise Wörter, Wortteile oder Satzzeichen repräsentieren.

   Wie ein Text in Tokens zerlegt wird, hängt vom Tokenizer ab. Token- und Wortgrenzen sind nicht dasselbe.

   Zur Lektion: Was ist ein Token?
3. Frage 3 von 7Ein Modell erzeugt einen Satz mit sehr wahrscheinlichen Tokens. Was weißt du dadurch über den Wahrheitsgehalt des Satzes?

   Er ist entsprechend wahrscheinlich wahr.Er ist sicher wahr, weil das Modell sehr wahrscheinliche Tokens gewählt hat.Zunächst nichts Sicheres – Token-Wahrscheinlichkeit und Wahrheitswahrscheinlichkeit sind nicht dasselbe.
   Auflösung

   Richtig ist: Zunächst nichts Sicheres – Token-Wahrscheinlichkeit und Wahrheitswahrscheinlichkeit sind nicht dasselbe.

   Das Modell bewertet, wie gut Tokens in den Kontext passen. Diese Wahrscheinlichkeit ist keine eingebaute Messung dafür, ob die fertige Aussage faktisch richtig ist.

   Zur Lektion: Was bedeutet „probabilistisch"?
4. Frage 4 von 7Warum beschreibt „Autovervollständigung" moderne Sprachmodelle nur unvollständig?

   Weil moderne Modelle überhaupt keine Fortsetzungen mehr vorhersagen.Weil die Vorhersage der Fortsetzung zwar weiterhin zentral ist, moderne Modelle dafür aber sehr komplexe interne Repräsentationen und Zusammenhänge gelernt haben.Weil moderne Modelle alle Antworten in einer Datenbank speichern.
   Auflösung

   Richtig ist: Weil die Vorhersage der Fortsetzung zwar weiterhin zentral ist, moderne Modelle dafür aber sehr komplexe interne Repräsentationen und Zusammenhänge gelernt haben.

   Next-Token-Prediction bleibt zentral. Die dafür gelernten Strukturen ermöglichen aber deutlich komplexere Leistungen als eine einfache Handy-Wortvorhersage.

   Zur Lektion: Ist KI dann nur Autovervollständigung?
5. Frage 5 von 7In einer Nachricht steht: „Abholung vielleicht um 18 Uhr, eventuell erst um 19 Uhr." Die KI trägt ausschließlich 18:00 Uhr in eine Tabelle ein. Wie solltest du das Ergebnis beurteilen?

   Die KI hat herausgefunden, dass 18 Uhr richtig ist.Die Eingabe war mehrdeutig. Eine eindeutige Uhrzeit lässt sich daraus nicht sicher ableiten; die Unsicherheit hätte erhalten oder geklärt werden sollen.Tabellen sind grundsätzlich genauer als Fließtext.
   Auflösung

   Richtig ist: Die Eingabe war mehrdeutig. Eine eindeutige Uhrzeit lässt sich daraus nicht sicher ableiten; die Unsicherheit hätte erhalten oder geklärt werden sollen.

   Eine strukturierte Ausgabe kann sehr ordentlich aussehen und trotzdem eine unbelegte Festlegung enthalten. Format und fachliche Richtigkeit sind unterschiedliche Dinge.

   Zur Lektion: Wie kann KI Daten strukturieren?
6. Frage 6 von 7Eine KI erzeugt Python-Code für eine Berechnung. Was beschreibt den Vorgang am besten?

   Weil KI beteiligt ist, bleibt auch die Ausführung des Programms grundsätzlich probabilistisch.Das Modell erzeugt den Code auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Der Computer führt den entstandenen Code anschließend nach den Regeln des Programms und seiner Umgebung aus.Weil Programmcode exakt sein muss, arbeitet bereits das Sprachmodell vollständig deterministisch.
   Auflösung

   Richtig ist: Das Modell erzeugt den Code auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Der Computer führt den entstandenen Code anschließend nach den Regeln des Programms und seiner Umgebung aus.

   Hier werden zwei Systeme kombiniert. Die Codeerzeugung stammt vom Modell; die Programmausführung folgt anschließend den Regeln des ausgeführten Codes. Deshalb sollten sowohl Code als auch Ergebnis getestet werden.

   Zur Lektion: Wie programmiert eine KI?
7. Frage 7 von 7Was macht aus einem Sprachmodell einen Agenten beziehungsweise ein agentisches System?

   Das Modell schreibt besonders lange Antworten.Das Modell wird in ein System eingebettet, das ihm beispielsweise Werkzeuge, Regeln und Rückmeldungen aus ausgeführten Aktionen zur Verfügung stellt, sodass mehrere Handlungsschritte möglich werden.Das Modell erhält mehr Trainingsdaten.
   Auflösung

   Richtig ist: Das Modell wird in ein System eingebettet, das ihm beispielsweise Werkzeuge, Regeln und Rückmeldungen aus ausgeführten Aktionen zur Verfügung stellt, sodass mehrere Handlungsschritte möglich werden.

   Ein Agent ist das Gesamtsystem. Entscheidend sind Handlungsmöglichkeiten und die Rückkopplung zwischen Modell, Werkzeugen und Ergebnissen.

   Zur Lektion: Was ist ein KI-Agent?