Vom KI-Hype zu Markov-Ketten: Eine Rückkehr zu den Grundlagen
Der Autor beschreibt seinen Weg durch die vier Phasen des KI-Hype-Zyklus im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen: anfängliches Erstaunen, spätere Frustration, anhaltende Verwirrung und letztendlich Langeweile. Müde des ständigen Stroms neuer Modelle, beschloss der Autor, zu den Grundlagen zurückzukehren und Markov-Ketten zu erforschen. Der Artikel beschreibt detailliert, wie man mit Markov-Ketten eine Text-Autovervollständigungsfunktion erstellt, wobei die Erstellung von Übergangsmatrizen, Wahrscheinlichkeitsberechnungen und die Anwendung auf die Textgenerierung behandelt werden. Dieser Artikel erforscht nicht nur die Prinzipien von Markov-Ketten, sondern spiegelt auch die Reflexionen des Autors über den aktuellen Stand der KI-Entwicklung und seinen Wunsch wider, grundlegendere Technologien zu erforschen.
Mehr lesen