Snap!GPT – Bausteine für generative künstliche Intelligenz
„Und dann?“ Um diese Frage geht es bei generativer künstlicher Intelligenz. Darum, was als nächstes kommen könnte: Das nächste Wort in einer Geschichte, der nächste Ton in einem Lied, der nächste Strich in einer Zeichnung. In diesem Beitrag zeige ich, wie man ein „Next Token Prediction“ System in St...
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Published in | Informatische Bildung in Schulen Vol. 2; no. 1 |
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Main Author | |
Format | Journal Article |
Language | German |
Published |
Gesellschaft für Informatik e. V
01.03.2024
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Summary: | „Und dann?“ Um diese Frage geht es bei generativer künstlicher Intelligenz. Darum, was als nächstes kommen könnte: Das nächste Wort in einer Geschichte, der nächste Ton in einem Lied, der nächste Strich in einer Zeichnung. In diesem Beitrag zeige ich, wie man ein „Next Token Prediction“ System in Stil von ChatGPT in Snap! selber programmieren kann. Gibt man ihm ein paar Geschichten, dann lernt es, eigene Text zu schreiben. Gibt man ihm ein paar Kinderlieder, dann improvisiert es eigene Melodien, und zeichnet man ihm etwas vor, dann versucht es, selbst etwas zu kritzeln. Man selbst lernt bei dieser Aktivität, Wörter, Musiknoten und Striche zu kodieren, in einem Datenmodell zu strukturieren, und kontextbezogen abzufragen. Das lässt sich mit zwei eigenen Funktionsblöcken, ein paar Schleifen, Variablen und Bedingungen bewerkstelligen, und eignet sich z.B. für den Informatikunterricht ab der 7. Klasse. |
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ISSN: | 2941-7538 2941-7546 |
DOI: | 10.18420/ibis-02-01-04 |