LLMs verstehen: Token und Vektoren als Dashboard

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) spielen Large Language Models (LLMs), die in u.a. ChatGPT oder Claude stecken, eine immer größere Rolle. Aber wie funktionieren diese komplexen Systeme eigentlich? Um Licht ins Dunkel zu bringen, habe ich mir mit Claude Artifacts ein interaktives Dashboard entwickeln lassen („No Code“!), das zwei grundlegende Konzepte von LLMs veranschaulicht: Token und Vektoren.

Inhalt

Token & Vektoren interaktiv: Ein Fenster in die KI-Welt

Das Dashboard bietet dir eine intuitive 3D-Visualisierung (HTML plus Three.js), um komplexe KI-Konzepte greifbar zu machen. Mit nur einem Klick kannst du zwischen vier verschiedenen Ansichten wechseln:

LLM-Konzept Dashboard: Token-Vektorisierung und Sequenzverarbeitung

Dimensionen: 512

Prozessvisualisierung

Wähle einen Schritt aus, um den LLM-Verarbeitungsprozess zu visualisieren.

  1. Token-Ansicht: Hier siehst du (zufällig) bunte Kugeln, die einzelne Token darstellen. In der Welt der LLMs sind Token die Grundbausteine der Sprache – sie können einzelne Buchstaben, Wortteile oder ganze Wörter repräsentieren.
  2. Vektor-Ansicht: Diese zeigt Pfeile in verschiedenen Richtungen. Jeder Pfeil steht für einen Vektor – eine mathematische Darstellung der Bedeutung und Beziehungen eines Tokens im hochdimensionalen Raum. Dein Hirn arbeitet ähnlich: Das Wort „Fies“ legst du mit dem Vektor „Umgangssprache“ an. Hätte dein „LLM“ (= Hirn) ein anderes Training, würde er bei „Fies“ auch an eine Schnapsmarke aus dem Schwarzwald denken und es dorthin auch vektorisieren.
  3. Attention: Hier werden Vektoren und Token in Beziehung gesetzt. „Der Fies schmeckt… hm… nächstes Wort… gut“ ist bei gutem Trainingsstand plausibel, wenn du aber für „fies“ nur „bäh“ abgespeichert hast, kann das LLM keinen Kontext herstellen. Du kennst das berüchtigte Hallizunieren von KIs, und das hät der Mensch auch, z.B. nach ein paar Gläsern Fies (z.B. Schwarzwälder Kirsch, guter Stoff!).
  4. Kombinierte, sequenzierte Ansicht: Hier siehst du Token und Vektoren gemeinsam, was verdeutlicht, wie LLMs Sprache in mathematische Konzepte übersetzen.

Token, Vektoren: Warum ist das wichtig?

Dieses Verständnis von Token und Vektoren ist der Schlüssel, um zu begreifen, wie LLMs wie Claude funktionieren:

Durch die Umwandlung von Token in Vektoren kann ein LLM die Nuancen der Sprache erfassen und verstehen. Dies ist der Grund, warum Modelle wie Claude in der Lage sind, kontextabhängige und nuancierte Antworten zu generieren.

Reale LLMs arbeiten allerdings mit Millionen – oder Milliarden – von Token als „Hirn“ und viel komplexeren Vektorräumen. Eine 1:1 Abbildung ist also nicht möglich.

Fazit

Dieses interaktive LLM-Konzept-Dashboard veranschaulicht die grundlegenden Konzepte von Token und Vektoren. Sie schaffen ein besseres Verständnis dafür, wie moderne KI-Systeme Sprache verarbeiten und verstehen.

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Über den Autor

Stefan Golling, Köln. Seit 2011 Freelance Creative Director, freier Texter, Creative Consultant und Online-Marketing-Berater mit Kunden von Mittelstand bis S&P 500. Erfahrung: 1998 mit Radiowerbung in Stuttgart gestartet, 2000 als Junior-Werbetexter zu Publicis München, 2001 Counterpart Köln, 2002 als Copywriter zu Red Cell Düsseldorf (heißt heute Scholz & Friends), dort ab 2007 Creative Director.

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U.a. KI-Beratung, KI-Workshops und KI-Schulungen. Auch zum EU AI Act bzw. KI-Ethik (nicht auf Juristen-Level, klar).

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