Tokenisierung & Einbettungen:

• Der eingegebene Text wird in Token (kleinere Blöcke) aufgeteilt. 
• Jedes Token wird einem Vektor im hochdimensionalen Raum zugeordnet, in dem sich Wörter mit ähnlicher Bedeutung gruppieren. 

Der Aufmerksamkeitsmechanismus (Selbstaufmerksamkeit): 

• Wörter beeinflussen sich je nach Kontext gegenseitig – um sicherzustellen, dass "Bank" in Riverbank nicht mit Finanzbank verwechselt wird. 
• Der Aufmerksamkeitsblock wägt die Beziehungen zwischen Wörtern ab und verfeinert ihre Darstellungen dynamisch. 

Feed-Forward-Schichten (Deep Neural Network Processing) 

• Nach der Überprüfung durchlaufen Token mehrere Feedforward-Schichten, die die Bedeutung verfeinern. 
• Jede Schicht lernt tiefere semantische Beziehungen und verbessert so die Vorhersagen. 

Iteration und Deep Learning

• Dieser Prozess wiederholt sich über Dutzende oder sogar Hunderte von Schichten, wobei die Token-Bedeutungen iterativ angepasst werden. 
• Hier kommt das "Deep" im Deep Learning ins Spiel – Schichten über Schichten von Matrixmultiplikationen und Optimierungen. 

Vorhersage & Stichprobenentnahme

• Die endgültige Vektordarstellung wird verwendet, um das nächste Wort als Wahrscheinlichkeitsverteilung vorherzusagen. 
• Das Modell stichprobt aus dieser Verteilung ab und generiert Wort für Wort Text. 

Diese Mechanismen sind der Kern aller LLMs (z. B. ChatGPT). Es ist entscheidend, ein solides Verständnis dafür zu haben, wie diese Mechanismen funktionieren, wenn Sie skalierbare, verantwortungsvolle KI-Lösungen entwickeln möchten.