KI mit Python?

3 Antworten

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Bücher über lineare algebra, multivariate calculus und statistik

Ich glaube du unterschätzt wie komplex eine KI ist. Die kannst du nicht einfach so programmieren, das würde Jahre brauchen und du musst sehr erfahren sein. Meine KI des Vertrauens hat mir aber das da (https://www.amazon.de/Machine-Learning-mit-Python-Praxis-Handbuch/dp/3958454224) empfohlen, kannst mal gucken

covid69  16.12.2022, 01:52

quatsch, du kannst an einem Tag den code für ChatGPT3 nachprogrammieren.

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FXG36  17.12.2022, 11:14
@covid69

Das GPT3 Ökosystem inkl. der ganzen Orchester an Submodellen, -verfahren und Metaheuristiken, Datenpipelines, Preprocessing, Trainingsprozesse ohne bestehende Frameworks?

Klar!

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covid69  17.12.2022, 14:07
@FXG36

Ja, ist easy. Mit PyTorch könnte ich dir GPT3 mit einer trainingpipeline in weniger als 1h nachbauen. In C++ müsstest du nur ein paar lineare algebra funktionen und die ableitungen nachprogrammieren. Das ist eine sehr gute Übung. Das dauert sicherlich einen ganzen Tag. Wenn man das zum ersten Mal macht oder besonders sauberen/performanten Code schreiben will vielleicht sogar noch länger. Aber für Transformer NNs braucht man nicht viel an Funktionen.

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covid69  26.12.2022, 01:10
@theCPP

Da du CPP im Namen hast, gehe ich mal besonders auf Cc+ ein. Zuerst programmierst du eine templated Tensorklasse mit shape und continuous memory. dann definierst du tensor operation (e.g. multiplikation, reshape, squeeze, element/axis wise operations etc) mit operator overloading. Dann Programmierst du eine autograd engine die für jede operation auf einem tensor auch die ableitungen speichert (hier brauchst du die chain rule). Dann noch die deep learning layers definieren die du brauchst (fully connected, embedding, sinusoidal positional encoding, attention etc). Als letztes noch Aktivierungsfunktionen, weight initialisation, Adam optimizer. Done.

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Nutze lieber bestehende Bibliotheken. Grundsätzlich z.B. TensorFlow, PyTorch, SciKit usw. Je nach KI-Technologie dann noch Spezialbibliotheken, z.B. Baselines, ACME und v.a. Gym im Bereich Reinforcement Learning.

Warum das Rad neu erfinden? Das ist m.E. nach wenig zielführend.

Woher ich das weiß:Berufserfahrung – Studium (M.Sc., Dr.) und mehrjährige Berufserfahrung
covid69  16.12.2022, 01:52

weil man es dann besser versteht

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FXG36  17.12.2022, 11:07
@covid69

Alles was über einfachste Modelle hinausgeht ist zum Scheitern verurteilt, wenn man Einsteiger ist.

Verstehen kann man diese Technik und viel wichtiger die Mathematik dshinter auch ohne alles nachzubauen.

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