Lange Keynotes/ Interviews etc. in spannende Blogposts umwandeln

In diesem Video erfährst du, wie du extrem lange Audiofiles, wie Keynotes oder Interviews, effizient in Blogposts konvertierst. Am Beispiel der WWDC 2024 von Apple demonstrieren wir den gesamten Prozess und erläutern, warum Gemini Pro 1.5 derzeit die beste Wahl für diese Aufgabe ist. Wir besprechen auch alternative Use-Cases und zeigen die Grenzen aktueller Tools wie ChatGPT auf.

💡 Im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), bezieht sich der Begriff "Token" auf die grundlegenden Einheiten, in die ein Text zerlegt wird. Ein Token kann ein Wort, ein Satzzeichen, ein Teil eines Wortes oder ein Zeichen sein, abhängig von der Tokenisierungsstrategie, die angewendet wird. Hier sind einige Schlüsselkonzepte zu Tokens in der KI:

💡 Tokenisierung:

• Tokenisierung ist der Prozess, bei dem ein Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, aufgeteilt wird. Dieser Schritt ist grundlegend für die Verarbeitung natürlicher Sprache, da es den Text in handhabbare Teile zerlegt.
• Beispiel: Der Satz "Künstliche Intelligenz ist faszinierend." könnte in die Tokens ["Künstliche", "Intelligenz", "ist", "faszinierend", "."] zerlegt werden.

💡 Arten von Tokens:

• Wörter: Die häufigste Form der Tokenisierung, bei der der Text in einzelne Wörter zerlegt wird.
• Satzzeichen: Satzzeichen wie Punkte, Kommas und Fragezeichen können ebenfalls als eigene Tokens behandelt werden.
• Sub-Wörter: In einigen Modellen, wie dem Byte Pair Encoding (BPE), werden Wörter in kleinere Einheiten zerlegt, um besser mit seltenen und zusammengesetzten Wörtern umgehen zu können.
• Zeichen: In bestimmten Anwendungen kann auch jedes einzelne Zeichen als Token betrachtet werden.

💡 Anwendung von Tokens:

• Tokens sind die Basis für viele NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, maschinelle Übersetzung, Sentimentanalyse und mehr.
• Nach der Tokenisierung werden die Tokens in numerische Repräsentationen (Vektoren) umgewandelt, die von Maschinen verarbeitet werden können. Dies geschieht oft durch Techniken wie Word Embeddings (z.B. Word2Vec, GloVe) oder durch komplexere Modelle wie BERT und GPT.

💡 Token-Handling in Modellen:

• Moderne KI-Modelle, insbesondere Transformer-Modelle wie BERT und GPT, arbeiten direkt mit diesen Tokens. Sie verwenden sie, um Eingabesequenzen zu analysieren und Vorhersagen zu treffen oder Texte zu generieren.
• Die Tokenisierung beeinflusst direkt die Leistung und Genauigkeit der Modelle, daher ist die Wahl der richtigen Tokenisierungsstrategie entscheidend.

Zusammengefasst sind Tokens in der KI die grundlegenden Bausteine, die es ermöglichen, natürliche Sprache in einer Form zu verarbeiten, die für maschinelle Lernmodelle verständlich ist