Das Video wurde mit einem Budget von 1,5 Millionen Dollar realisiert und gehört damit zu den zwanzig teuersten Musikvideos aller Zeiten.
Schwestern und Brüder, Sylt ist eine Metapher für diesen besonderen Tag im Kirchenjahr, an dem viele von uns wieder schmerzhaft daran denken, von wem wir Abschied nehmen auf Erden. Heute denken wir an die Menschen, dienicht mehr unter uns sind. Menschen, die unser Leben geprägt haben mit ihrer Liebe, mit ihrer Art, ihrem Lachen, manchmal auch mit ihrer Eigenheit. Sturheit und auch ihrer Stärke. Jeder Name, an den wir denken, trägt eine Geschichte. Ein ganzes Leben mit Höhen und Tiefen, mit Licht und Schatten. Wenn wir in diesem Gottesdienst Kerzen entzünden für die Verstorbenen, ist jedes Licht ein Licht gegen das Vergessen und auch gegen die Vergänglichkeit. Denn für viele von uns sind Liebe und Geschichten, die sich mit den Namen verbinden, nicht vergangen, sondern ein lebendiger Teil von uns selbst. Die Kerzen leugnen das Dunkel nicht, aber sie erhellen es. Sie bewahren die Gesichter der Namen. Sie sind ein Zeichen dafür, dass Liebe nicht aufhört, auch da nicht, wenn ein irdisches Leben zu Ende geht. Die Worte des Psalm: „Herr lehre uns bedenken, dass wir sterben müssen, auf dass wir klug werden.“ Sie beschreiben dieses. So singt und betet
einer, der die Endlichkeit kennt und sie annimmt. Denn das Nachdenken über den Tod ist kein düsteres Thema, sondern eine Chance, das Leben tiefer zu verstehen.
[…]
Schwestern und Brüder, der Horizont ist keine Grenze, sondern ein Übergang. Und so kann man vielleicht auch über den Tod denken, nicht als Ende, sondern als Übergang, nicht sichtbar für uns, aber eingebettet in ein größeres Licht. Darin liegt für mich ein Trost an diesem Sonntag. Wir dürfen die Verstorbenen loslassen und zugleich bewahren, was uns verbindet. Wir dürfen trauern und zugleich dankbar sein für das, was war und bleibt. Und wir dürfen lernen, das Leben bewusster zu leben, weil wir wissen, dass es kostbar ist. Ewigkeits Sonntag. Manche sagen auch Totensonntag, ein Tag des Gedenkens, ein Tag der Stille und dann auch ein Tag des Lebens. Denn jeder Gedanke an einen Menschen, der uns fehlt, ist auch ein Zeichen dafür, dass die Liebe stärker ist als der
Tod. Für mich ist das am Ende aller Worte, aller Psalmen, aller Fragen das einzige, was bleibt. Die Liebe, die wir empfangen haben, die wir weitergeben können und die uns trägt über das Ende, über die Grenze hinaus.
So sei es.
Amen.
Pastor Rainer Chinnow
Helme Heine (2014) • HelmeHeineArt • CC BY-SA 4.0
Wer den Zoo Hannover besucht hat, kennt Mulkewapp, den Spielplatzbereich in Zoo. Nach einem der Bücher Heines benannt und mit den Figuren aus dem Buch ausgeschmückt, die zusammen mit den Geschichten diesen besonderen Reiz bei Groß und Klein auslösen, was nicht viele der schreibenden uns illustrierenden Zunft können.
Seine Figuren füllte er mit Leben, ohne dass die Details später im Buch vorkamen. »Was für Musik würde Waldemar hören, was für Bücher würde Johnny Mauser lesen?«, fragte Heine sich. Erst eine Figur mit allen gedachten Facetten werde dann auch beim Malen authentisch.
»Ich weiß, dass meine Lebenszeit begrenzt ist, dafür bin ich dankbar, denn sie lässt mich bewusster leben«, war Heines Philosophie. Sein Leben nannte er eine Bilderbuch-Karriere. »Ich weiß, dass alles Leben aus dem Sternenstaub entstand. Der Tod wird diesen Prozess nicht beenden.«
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Wie genau wird ein Prompt bei einem Chat AI Bot auseinander genommen und die Antwort erzeugt? Also Tokenizen der Anfrage, einen Binärbaum aufbauen mit den Wahrscheinlichkeiten für die entsprechenden Äste auf Grundlage der Daten des LLM.
Ein Prompt bei einem Chat AI Bot wird in mehreren Schritten verarbeitet, die auf den Prinzipien der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellen Lernens basieren. Zunächst wird die Anfrage tokenisiert und anschließend von einem großen Sprachmodell (LLM) analysiert, das auf Wahrscheinlichkeiten für mögliche Antwort-Token basiert. Ein expliziter Binärbaum wird dabei jedoch nicht gebaut, sondern die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die nächsten Token fortlaufend berechnet und meist als „Logits“ vorliegen.
Tokenisierung des Prompts
Nach Eingang des Prompts zerlegt das Modell den Text in sogenannte Token, was Wortteile, ganze Wörter oder auch Satzzeichen umfassen kann. Die Tokenisierung ist abhängig vom verwendeten Modell und dessen Vokabular. Moderne LLMs nutzen meist das Byte Pair Encoding (BPE) oder ähnliche Verfahren, um den Text möglichst effizient in Token abzubilden.
Wahrscheinlichkeitsberechnung der nächsten Token
Das Modell verarbeitet die Token sequenziell und berechnet für jedes mögliche nächste Token die Wahrscheinlichkeit, basierend auf den trainierten Daten und Kontextinformationen. Das Ergebnis ist eine Verteilung aller möglichen nächsten Token (die sogenannten „Logits“).
Entscheidungsprozess und Baummetapher
Statt eines ausdrücklich konstruierten Binärbaums entsteht eher ein „Pfad“ durch den Tokenraum:
– Für jeden Schritt (Token) entscheidet das Modell anhand seiner Wahrscheinlichkeitsverteilung, welches Token als nächstes gewählt wird.
– Der Prozess kann als „Baumerzeugung“ interpretiert werden, da aus jedem Zustand (Token) verschiedene mögliche Fortsetzungen („Äste“) mit jeweils einer Wahrscheinlichkeit entstehen.
– In der Praxis bleiben viele Äste unberücksichtigt, da Algorithmen wie Greedy Search oder Sampling nur die wahrscheinlichsten Varianten verfolgen.
Aufbau der Antwort
Die Antwort entsteht durch wiederholte Auswahl des wahrscheinlichsten oder eines mittels Sampling gewählten nächsten Tokens, bis ein Stoppkriterium erreicht ist (z.B. ein End-Token oder eine max. Länge).
Im Hintergrund liegt mathematisch für jeden Schritt die Berechnung:
Diese Konditionalwahrscheinlichkeit wird für jedes Token berechnet und steuert die Antworterzeugung.
Fazit
Im Kern besteht der Ablauf aus:
– Tokenisierung,
– sequenzieller Wahrscheinlichkeitsberechnung,
– Auswahl des nächsten Tokens (als würde man einen Pfad im Baum entlanggehen),
– Wiederholung bis zur fertigen Antwort – aber der Baum wird nicht als vollständige Struktur aufgebaut, sondern Schritt für Schritt erzeugt.
Jeder dieser Schritte ist darauf optimiert, mit dem trainierten Modell schnelle und plausible Antworten zu generieren.
Quellen
– [Funktionsweise von ChatGPT und Tokenisierung](https://www.faz.net/aktuell/wissen/technik/die-kerntechnologie-von-chatgpt-wie-sprachmodelle-arbeiten-18594303.html)
– [Tokenisierung in modernen LLMs (BPE-Verfahren)](https://towardsdatascience.com/tokenization-in-nlp-29e410f8a502)
– [Textgenerierung und Entscheidungsprozesse in Sprachmodellen](https://ai.stackexchange.com/questions/36487/how-do-language-models-generate-text)
Zu beachten:
Ki ist mein Namenskurzzeichen und steht nicht für künstliche Intelligenz.
Wie immer gilt es zu beachten: KI-Systeme irren und fabulieren gerne. Einschalten des gesunden Menschenverstandes ist keine Option, sondern wird streng erwartet!
Hier wurde Perplexity genutzt.
