Textgenerierung
Ein Sprachmodell weiß nichts. Es rechnet Wort für Wort.
Unten läuft ein sehr kleines Sprachmodell in Ihrem Browser. Es kennt nur die Sätze, die weiter unten im Textfeld stehen, und sonst nichts. Sie können Wort für Wort mitgehen und dabei zusehen, wie die Entscheidung zustande kommt.
Wie Text zerlegt wird, bevor es soweit ist, steht als Schaubild auf der Startseite. Hier geht es um den Schritt danach: welches Stück als nächstes kommt.
Für dieses Schaubild braucht es JavaScript. Ohne das steht das Modell still; was es tut, steht darunter in Worten.
Erstens, Satzanfang wählen
Zweitens, der Satz entsteht
Drittens, das Modell schlägt vor und Sie wählen
Was dabei wirklich passiert
Fünf Schritte, und der letzte ist der wichtigste.
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Zerlegen
Der Text wird in Bausteine zerlegt, sogenannte Tokens. Echte Modelle schneiden auch innerhalb von Wörtern, aus „Wahrscheinlichkeit" werden mehrere Stücke. Dieses Modell arbeitet der Übersicht halber mit ganzen Wörtern. Was ein Token ist und warum das die Kosten bestimmt, steht im Beitrag Tokens: warum die KI keine Wörter liest.
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Zusammenhang herstellen
Das Modell schaut auf die zwei Wörter davor. Daher der Name: ein 3-Gramm-Modell betrachtet drei Wörter am Stück, zwei bekannte und das gesuchte.
Nur diese eine Zählung zu nehmen, wäre zu wenig. In 121 Sätzen kommen die meisten Wortpaare genau einmal vor, und dann gäbe es genau eine Fortsetzung mit hundert Prozent. Deshalb wird vermischt: die Zählung über zwei Wörter mit 76 Prozent, die über ein Wort mit 20, die blosse Worthäufigkeit mit 4. Das nennt man Glättung, und es ist bei Zählmodellen die übliche Antwort auf genau dieses Problem.
Es macht das Modell auch ähnlicher zu einem grossen: Dort hat jedes Wort immer eine Wahrscheinlichkeit, wenn auch eine verschwindend kleine. Eine harte Null gibt es nur beim blossen Zählen. Welche Ebene gerade wie stark trägt, steht unter den Balken.
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Wahrscheinlichkeiten berechnen
Für jedes mögliche nächste Wort entsteht eine Zahl. Das sind die Balken. Es wird nichts in einer Datenbank nachgeschlagen, es werden Häufigkeiten ausgewertet, die beim Training entstanden sind.
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Auswählen
Gezogen wird, nicht einfach der stärkste Kandidat genommen. Deshalb kommt bei derselben Frage nicht jedes Mal wortgleich dasselbe heraus. Wer das für einen Fehler hält, hat die Sache verstanden: Es ist Absicht.
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Von vorne
Das gewählte Wort wird angehängt, und der ganze Vorgang beginnt neu. Für jedes einzelne Wort der Antwort. Ein Absatz von hundert Wörtern sind hundert solcher Durchläufe, einer nach dem anderen.
Die Temperatur, streng oder wild
Schieben Sie den Regler und schauen Sie auf die Balken. Niedrige Temperatur macht den Favoriten übermächtig, das Modell wird berechenbar und langweilig. Hohe Temperatur ebnet die Balken ein, es wird beweglicher und gleichzeitig unzuverlässiger. Für Prüfaufgaben will man niedrig, für einen ersten Entwurf eher höher. Das ist der Regler, an dem in der Praxis am häufigsten gedreht wird.
Der Regler hier rechnet nicht nach, er rechnet mit. Er nimmt jede Wahrscheinlichkeit hoch 1/T und normiert neu. Weil eine Wahrscheinlichkeit aus einer Exponentialfunktion stammt, ergibt das genau dieselbe Formel, die ein echtes Modell verwendet. Es ist dieselbe Rechnung, nur an einer viel kleineren Verteilung.
Ändern Sie, was das Modell weiß
Im Textfeld steht der gesamte Wissensstand dieses Modells. Nicht ein Auszug davon, sondern alles. Löschen Sie Sätze oder schreiben Sie eigene dazu, drücken Sie auf neu trainieren, und die Vorschläge oben ändern sich sofort.
Das ist der eigentliche Punkt dieser Seite. Genau so verhält sich auch ein großes System, das mit Firmenunterlagen gefüttert wird: Es kann nur wiedergeben, was in seinem Material steckt. Was nicht drinsteht, kann es nicht wissen, und es sagt Ihnen das nicht.
Was diese Seite nicht zeigt
Der Maßstab fehlt vollständig. Hier werden Häufigkeiten von Wortpaaren gezählt, in 885 Wörtern. Ein heutiges Modell hat Milliarden Stellschrauben und bezieht ein Vielfaches an Text gleichzeitig ein; Anthropic nennt das Kontextfenster ausdrücklich das Arbeitsgedächtnis des Modells und nicht seine Trainingsdatenmenge (Anthropic, Context windows). Das Prinzip stimmt, die Größenordnung nicht einmal annähernd.
Bedeutung entsteht hier keine. Ob große Modelle intern etwas aufbauen, das man Verständnis nennen könnte, ist fachlich umstritten. Dieses Zählmodell tut es sicher nicht. Es weiß nicht, was eine Brandschutzklappe ist, es weiß nur, welche Wörter in seinen Sätzen danebenstehen.
Eines überträgt sich aber eins zu eins. Ein plausibel klingender Satz und ein richtiger Satz entstehen auf demselben Weg. Das Modell kennt den Unterschied nicht und meldet auch keinen Zweifel an. Warum das kein Kinderfehler ist, der sich mit der nächsten Version erledigt, steht im Beitrag Warum KI erfindet und es selbst nicht merkt.
Der Trainingstext besteht aus Sätzen, wie sie in der Fachbauaufsicht vorkommen: Mängel, Fristen, Abnahmen, Brandschutzklappen. Das ist Absicht. An fremden Beispielsätzen sieht man die Mechanik, an den eigenen sieht man, was sie für die eigene Arbeit bedeutet.
Wenn Sie wissen wollen, wie eine Maschine aus einem Dokumentenstapel die richtige Stelle findet, statt einen Satz zu erfinden: das steht auf der Seite zur Wissensdatenbank.