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ChatGPT für Nicht-Informatiker*innen
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#ChatGPT für Nicht-Informatiker*innen: Schlüssel zum Verstehen der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der #Hochschullehre.
Referent: Dr. Thomas Arnold, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Arbeitsgebiets „Ubiquitäre Wissensverarbeitung“ am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt. In seinen Forschungen beschäftigt er sich mit den Möglichkeiten aktueller Sprachmodelle, sowie mit dem Einsatz neuer Sprach- und Textwerkzeuge in der Hochschullehre.
Vortrag in der Reihe #dghd_ki
00:00:00 - Begrüßung & Organisatorisches
00:03:11 - Start des Vortrags: Dr. Thomas Arnold
00:13:17 - Moderne Sprachmodelle: „Transformer“ GPT-3
00:17:55 - Transformer-Technologie
00:23:19 - Fine-Tuning des Modells
00:29:34 - Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT
00:35:27 - Risiken und Fehler
00:38:57 - Weiterentwicklungen
00:47:48 - Anwendungen in der Lehre
00:55:42 - Herausforderungen in der Lehre
00:58:09 - Moderation
01:00:39 - Wann werden wir mit *korrekten* Antworten, Literaturangaben oder Zitaten einer KI rechnen können?
01:04:28 - Wem gehört das Ergebnis einer KI?
01:07:13 - Können Reaktionsgeleichungen und Syntheswege mit ChatGPT erstellt werden?
01:09:05 - Gibt es Details zu den Trainingsdaten von ChatGPT?
01:11:31 - Entfällt für Studierende bald die Anforderung für wissenschaftliches Arbeiten und eigeneständige Denken?
01:14:16 - Diskussion um didaktischen Einsatz
01:16:12 - Was geschieht bei mehrfachen gleichen Prompts?
01:17:29 - Kann man das System dazu bringen, „brilliante“ Antworten zu geben?
01:18:45 - Kann man das System mit eigenen Daten trainieren?
01:20:23 - Warum ist es so schwer, faktische Richtigkeit als Zielproxy hinzuzufügen?
01:21:27 - Gibt es Entwicklungen, um bspw. diskriminierenden Antworten gegenzusteuern?
01:24:29 - Moderation und Hinweis auf ConceptBoard für Dokumentation
01:25:32 - Abmoderation und Hinweis auf weitere Vorträge der Reihe #dghd_ki
Referent: Dr. Thomas Arnold, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Arbeitsgebiets „Ubiquitäre Wissensverarbeitung“ am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt. In seinen Forschungen beschäftigt er sich mit den Möglichkeiten aktueller Sprachmodelle, sowie mit dem Einsatz neuer Sprach- und Textwerkzeuge in der Hochschullehre.
Vortrag in der Reihe #dghd_ki
00:00:00 - Begrüßung & Organisatorisches
00:03:11 - Start des Vortrags: Dr. Thomas Arnold
00:13:17 - Moderne Sprachmodelle: „Transformer“ GPT-3
00:17:55 - Transformer-Technologie
00:23:19 - Fine-Tuning des Modells
00:29:34 - Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT
00:35:27 - Risiken und Fehler
00:38:57 - Weiterentwicklungen
00:47:48 - Anwendungen in der Lehre
00:55:42 - Herausforderungen in der Lehre
00:58:09 - Moderation
01:00:39 - Wann werden wir mit *korrekten* Antworten, Literaturangaben oder Zitaten einer KI rechnen können?
01:04:28 - Wem gehört das Ergebnis einer KI?
01:07:13 - Können Reaktionsgeleichungen und Syntheswege mit ChatGPT erstellt werden?
01:09:05 - Gibt es Details zu den Trainingsdaten von ChatGPT?
01:11:31 - Entfällt für Studierende bald die Anforderung für wissenschaftliches Arbeiten und eigeneständige Denken?
01:14:16 - Diskussion um didaktischen Einsatz
01:16:12 - Was geschieht bei mehrfachen gleichen Prompts?
01:17:29 - Kann man das System dazu bringen, „brilliante“ Antworten zu geben?
01:18:45 - Kann man das System mit eigenen Daten trainieren?
01:20:23 - Warum ist es so schwer, faktische Richtigkeit als Zielproxy hinzuzufügen?
01:21:27 - Gibt es Entwicklungen, um bspw. diskriminierenden Antworten gegenzusteuern?
01:24:29 - Moderation und Hinweis auf ConceptBoard für Dokumentation
01:25:32 - Abmoderation und Hinweis auf weitere Vorträge der Reihe #dghd_ki
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