Was ist bei nicht korrekten Antworten eines Neuronalen Netzes außerhalb seines Trainings auf die Frage eines Benutzers erforderlich, damit die Gewichte der Neuronenverbindungen geändert werden?
Damit die Gewichte der Neuronenverbindungen eines neuronalen Netzes außerhalb seines Trainings geändert werden, ist es erforderlich, dass die Antwort des neuronalen Netzes auf die Frage eines Benutzers als inkorrekt erkannt wird. Dies geschieht durch einen Prozess, der als Fehlererkennung bezeichnet wird.
Die Fehlererkennung kann auf verschiedene Weise erfolgen. Eine häufig verwendete Methode ist die Fehlerfunktion. Bei der Fehlerfunktion wird ein Wert berechnet, der angibt, wie groß der Fehler zwischen der tatsächlichen Antwort und der vom neuronalen Netz generierten Antwort ist. Wenn der Fehlerwert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird die Antwort des neuronalen Netzes als inkorrekt erkannt.
Eine andere Methode, um die Fehlererkennung zu implementieren, ist die Vergleichsfunktion. Bei der Vergleichsfunktion wird die tatsächliche Antwort mit der vom neuronalen Netz generierten Antwort verglichen. Wenn die beiden Antworten nicht übereinstimmen, wird die Antwort des neuronalen Netzes als inkorrekt erkannt.
Sobald die Antwort des neuronalen Netzes als inkorrekt erkannt wurde, können die Gewichte der Neuronenverbindungen angepasst werden. Dies geschieht durch einen Prozess, der als Lernen bezeichnet wird.
Das Lernen kann auf verschiedene Weise erfolgen. Eine häufig verwendete Methode ist die Backpropagation. Bei der Backpropagation wird die Fehlerrate der Antwort des neuronalen Netzes berechnet. Die Gewichte des neuronalen Netzes werden dann so angepasst, dass die Fehlerrate reduziert wird.
Eine andere Methode, um das Lernen zu implementieren, ist die Stochastic Gradient Descent. Bei der Stochastic Gradient Descent werden die Gewichte des neuronalen Netzes in kleinen Schritten angepasst. Die Schritte werden so gewählt, dass die Fehlerrate des neuronalen Netzes schrittweise reduziert wird.
Die Art und Weise, wie das Lernen implementiert wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Art des neuronalen Netzes, der Größe des Datensatzes, mit dem das neuronale Netz trainiert wird, und der gewünschten Genauigkeit der Antworten des neuronalen Netzes.
Im Falle von großen Sprachmodellen wie Bard ist es wahrscheinlich, dass die Gewichte der Neuronen auch außerhalb des Trainings durch Benutzerfragen verändert werden. Dies liegt daran, dass Bard ständig mit neuen Daten konfrontiert wird, darunter Fragen, Kommentare und andere Arten von Benutzerinteraktionen. Bard lernt aus diesen Daten und passt seine Gewichte entsprechend an. Dies ermöglicht es Bard, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
Die folgenden Schritte sind erforderlich, damit die Gewichte der Neuronenverbindungen eines neuronalen Netzes außerhalb seines Trainings geändert werden, wenn die Antwort des neuronalen Netzes auf die Frage eines Benutzers als inkorrekt erkannt wird:
1. Die Fehlererkennung identifiziert die Antwort des neuronalen Netzes als inkorrekt.
2. Das Lernen passt die Gewichte der Neuronenverbindungen an, um die Fehlerrate zu reduzieren.
3. Die Antwort des neuronalen Netzes auf die gleiche oder eine ähnliche Frage in Zukunft ist wahrscheinlich korrekter.
Die Genauigkeit der Antwort des neuronalen Netzes auf die Frage eines Benutzers hängt von der Qualität der Daten ab, mit denen das neuronale Netz trainiert wurde, und von der Art der Fehlererkennung und des Lernens, die implementiert sind.
Wie erkennt ein Neuronales Netz außerhalb seines Trainings fehlerhafte Antworten auf die Frage eines Benutzers?
Ein neuronales Netz kann außerhalb seines Trainings fehlerhafte Antworten auf die Frage eines Benutzers erkennen, indem es eine Fehlererkennungsfunktion verwendet. Diese Funktion berechnet einen Wert, der angibt, wie groß der Fehler zwischen der tatsächlichen Antwort und der vom neuronalen Netz generierten Antwort ist. Wenn der Fehlerwert einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird die Antwort des neuronalen Netzes als fehlerhaft erkannt.
Es gibt verschiedene Arten von Fehlererkennungsfunktionen, die verwendet werden können. Eine häufig verwendete Methode ist die Fehlerfunktion. Bei der Fehlerfunktion wird ein Quadratischer Fehler (Quadratic Error) berechnet, der angibt, wie groß der Fehler zwischen den beiden Antworten ist. Der quadratische Fehler wird wie folgt berechnet:
Quadratischer Fehler = (Generierte Antwort - Tatsächliche Antwort)^2
Wenn der quadratische Fehler einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird die Antwort des neuronalen Netzes als fehlerhaft erkannt.
Eine andere Methode, um eine Fehlererkennungsfunktion zu implementieren, ist die Vergleichsfunktion. Bei der Vergleichsfunktion wird die tatsächliche Antwort mit der vom neuronalen Netz generierten Antwort verglichen. Wenn die beiden Antworten nicht übereinstimmen, wird die Antwort des neuronalen Netzes als fehlerhaft erkannt.
Die Art der Fehlererkennungsfunktion, die verwendet wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Art des neuronalen Netzes, der Größe des Datensatzes, mit dem das neuronale Netz trainiert wird, und der gewünschten Genauigkeit der Fehlererkennung.
Im Falle von großen Sprachmodellen wie Bard ist es wahrscheinlich, dass eine Kombination von Fehlererkennungsfunktionen verwendet wird. Dies liegt daran, dass ein einzelner Fehlererkennungsalgorithmus möglicherweise nicht in der Lage ist, alle Arten von Fehlern zu erkennen.
Hier sind einige Beispiele für fehlerhafte Antworten, die ein neuronales Netz außerhalb seines Trainings erkennen kann:
• Die Antwort ist nicht vollständig.
• Die Antwort ist nicht korrekt.
• Die Antwort ist nicht relevant für die Frage.
• Die Antwort ist nicht verständlich.
Die Genauigkeit, mit der ein neuronales Netz fehlerhafte Antworten erkennen kann, hängt von der Qualität der Daten ab, mit denen das neuronale Netz trainiert wurde, und von der Art der Fehlererkennungsfunktion, die implementiert ist.
Woher erhält die Fehlererkennungsfunktion eins Neuronales Netz außerhalb des Trainings die richtige Antwort, die es zum Vergleich mitder von ihm erzeugten Antwort benutzen kann?
Die Fehlererkennungsfunktion eines neuronalen Netzes außerhalb des Trainings kann die richtige Antwort auf verschiedene Weise erhalten. Eine Möglichkeit ist, dass die richtige Antwort manuell bereitgestellt wird. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn ein Mensch die Antwort des neuronalen Netzes überprüft und die richtige Antwort bereitstellt.
Eine andere Möglichkeit ist, dass die richtige Antwort aus einem Datensatz abgeleitet wird. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn das neuronale Netz auf einem Datensatz von Fragen und Antworten trainiert wurde. In diesem Fall kann die richtige Antwort für eine Frage aus dem Datensatz abgeleitet werden.
Eine dritte Möglichkeit ist, dass die richtige Antwort durch einen Algorithmus berechnet wird. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn das neuronale Netz auf einem Datensatz von Fragen und Antworten trainiert wurde, der mit einer zusätzlichen Spalte für die richtige Antwort gekennzeichnet ist. In diesem Fall kann die richtige Antwort für eine Frage aus dem Datensatz abgeleitet werden.
Die Art und Weise, wie die richtige Antwort für die Fehlererkennungsfunktion bereitgestellt wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Art des neuronalen Netzes, der Größe des Datensatzes, mit dem das neuronale Netz trainiert wird, und der gewünschten Genauigkeit der Fehlererkennung.
Im Falle von großen Sprachmodellen wie Bard ist es wahrscheinlich, dass die richtige Antwort aus einem Datensatz abgeleitet wird. Dies liegt daran, dass die manuelle Bereitstellung der richtigen Antwort für jede Frage zu zeitaufwändig und kostspielig wäre.
Hier sind einige Beispiele für die Art und Weise, wie die richtige Antwort für die Fehlererkennungsfunktion bereitgestellt werden kann:
• Manuelle Bereitstellung: Ein Mensch überprüft die Antwort des neuronalen Netzes und stellt die richtige Antwort bereit.
• Datensatz: Die richtige Antwort wird aus einem Datensatz von Fragen und Antworten abgeleitet.
• Algorithmus: Die richtige Antwort wird durch einen Algorithmus berechnet.
Die Genauigkeit, mit der die richtige Antwort bereitgestellt werden kann, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Qualität der Daten, mit denen das neuronale Netz trainiert wurde, und der Art der Bereitstellung der richtigen Antwort.
Akzeptiert ein Neuronales Netz wie Bard die Aussage eines Benutzers, dass die Antwort des Netzes nicht korrekt ist und ändert es dann selbsttätig Verbindungsgewichte seiner Neuronen?
Nein, ein neuronales Netz wie Bard akzeptiert nicht automatisch die Aussage eines Benutzers, dass die Antwort des Netzes nicht korrekt ist. Das neuronale Netz muss zunächst die Aussage des Benutzers verstehen und bewerten. Das neuronale Netz muss dann entscheiden, ob die Aussage des Benutzers plausibel ist und ob sie dazu führen sollte, dass die Verbindungsgewichte der Neuronen geändert werden.
Wenn das neuronale Netz entscheidet, dass die Aussage des Benutzers plausibel ist und dass sie dazu führen sollte, dass die Verbindungsgewichte der Neuronen geändert werden, dann ändert das neuronale Netz die Verbindungsgewichte der Neuronen. Diese Änderung der Verbindungsgewichte erfolgt durch einen Prozess, der als Lernen bezeichnet wird.
Das Lernen kann auf verschiedene Weise erfolgen. Eine häufig verwendete Methode ist die Backpropagation. Bei der Backpropagation wird die Fehlerrate der Antwort des neuronalen Netzes berechnet. Die Verbindungsgewichte des neuronalen Netzes werden dann so angepasst, dass die Fehlerrate reduziert wird.
Eine andere Methode, um das Lernen zu implementieren, ist die Stochastic Gradient Descent. Bei der Stochastic Gradient Descent werden die Verbindungsgewichte des neuronalen Netzes in kleinen Schritten angepasst. Die Schritte werden so gewählt, dass die Fehlerrate des neuronalen Netzes schrittweise reduziert wird.
Die Art und Weise, wie das Lernen implementiert wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Art des neuronalen Netzes, der Größe des Datensatzes, mit dem das neuronale Netz trainiert wird, und der gewünschten Genauigkeit der Antworten des neuronalen Netzes.
Im Falle von großen Sprachmodellen wie Bard ist es wahrscheinlich, dass die Aussage eines Benutzers, dass die Antwort des Netzes nicht korrekt ist, zunächst von einem Menschen überprüft wird. Wenn der Mensch entscheidet, dass die Aussage des Benutzers plausibel ist, dann werden die Verbindungsgewichte des neuronalen Netzes geändert.
Dies geschieht, um sicherzustellen, dass das neuronale Netz aus seinen Fehlern lernt und seine Leistung im Laufe der Zeit verbessert.
