AGI (Artificial General Intelligence)
Definition
AGI bezeichnet eine KI, die kognitive Faehigkeiten auf menschlichem Niveau in allen Bereichen erreicht. Anders als schmale KI (Narrow AI) kann AGI jede intellektuelle Aufgabe erlernen, die ein Mensch erlernen kann. Ob AGI erreicht wurde, ist unter Experten umstritten.
Beispiel
Ein AGI-System koennte sowohl Schach spielen als auch einen wissenschaftlichen Aufsatz schreiben.
Verwandte Begriffe
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Training (Modell-Training)
Training ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell aus Daten lernt, indem es seine internen Gewichte iterativ anpasst. Es verwendet Algorithmen wie Backpropagation und Gradient Descent. Das Training grosser Modelle kann Wochen bis Monate dauern.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA ist eine effiziente Fine-Tuning-Methode, die nur einen kleinen Satz zusaetzlicher Parameter trainiert statt des gesamten Modells. Dies reduziert Speicherbedarf und Trainingskosten um den Faktor 10 bis 100. QLoRA kombiniert LoRA mit Quantisierung fuer noch mehr Effizienz.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG kombiniert ein LLM mit einer externen Wissensdatenbank, um aktuellere und praesisere Antworten zu liefern. Das System sucht zuerst relevante Dokumente und uebergibt sie als Kontext an das LLM. RAG reduziert Halluzinationen und ermueglicht das Abfragen privater Daten.
Hallucination (KI)
Hallucination beschreibt das Phaenomen, dass ein LLM selbstbewusst falsche oder erfundene Informationen ausgibt. Es entsteht durch statistische Muster im Training, die nicht mit Fakten uebereinstimmen. RAG und bessere Fine-Tuning-Methoden reduzieren Halluzinationen.