Statistische Sprachmodelle selbst konstruieren und explorieren mit SoekiaGPT Publikationsdatum:
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Zusammenfassungen


Chatbots wie ChatGPT sind inzwischen Teil des digitalen Alltags. Der Informatikunterricht
kann helfen, ihre Funktionsweise zu erklären. Die in diesem Praxisbeitrag beschriebene Unterrichtseinheit
thematisiert Sprachmodelle, insbesondere statistische Wahrscheinlichkeitsverteilungen
anhand verschiedener unplugged-Aktivitäten und der zu diesem Zweck entwickelten Lernumgebung
SoekiaGPT. Die Schülerinnen und Schüler erstellen eigene N-Gramm-Modelle und explorieren
diese in einem einfachen Textgenerator. Damit lässt sich der Einfluss von Trainingsdaten und das
grundlegende Prinzip von statistischen Sprachmodellen aufzeigen.
Dieses Kapitel erwähnt ...
![]() Personen KB IB clear | Aidan N. Gomez , Michael Hielscher , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Jens Mönig , Viktoriya Olari , Niki Parmar , Illia Polosukhin , Ralf Romeike , Noam Shazeer , Jakob Uszkoreit , Ashish Vaswani , Till Zoppke | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | Chat-GPT
, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
, GMLS & Bildung
, GMLS & Schule
, Informatikcomputer science
, Informatik-Didaktikdidactics of computer science
, Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education
, Künstliche Intelligenz (KI / AI) artificial intelligence
, Lernumgebung
, Schule school
, Unterricht
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Beat und dieses Kapitel
Beat hat Dieses Kapitel erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Kapitel einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.


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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Schule
Unterricht





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