Snap!GPT – Bausteine für generative künstliche Intelligenz
Jens Mönig
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Zusammenfassungen
„Und dann?“Um diese Frage geht es bei generativer künstlicher Intelligenz. Darum, was als nächstes kommen könnte: Das nächste Wort in einer Geschichte, der nächste Ton in einem Lied, der nächste Strich in einer Zeichnung. In diesem Beitrag zeige ich, wie man ein „Next Token Prediction“ System in Stil von ChatGPT in Snap! selber programmieren kann. Gibt man ihm ein paar Geschichten, dann lernt es, eigene Text zu schreiben. Gibt man ihm ein paar Kinderlieder, dann improvisiert es eigene Melodien, und zeichnet man ihm etwas vor, dann versucht es, selbst etwas zu kritzeln.
Man selbst lernt bei dieser Aktivität, Wörter, Musiknoten und Striche zu kodieren, in einem Datenmodell zu strukturieren, und kontextbezogen abzufragen. Das lässt sich mit zwei eigenen Funktionsblöcken, ein paar Schleifen, Variablen und Bedingungen bewerkstelligen, und eignet sich z.B. für den Informatikunterricht ab der 7. Klasse.
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Beat und dieses Konferenz-Paper
Beat hat Dieses Konferenz-Paper während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Konferenz-Paper 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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