baumhaus dot digital :: baumhaus.digital/Miscellanous/Presentations/AE54/0th Berlin Symposium on Artificial Teacher Avatars/Introduction/Definitions

A trained neural network is stored in a file. This file is called "a model". When You want to use it - either for inferencing or training or both - You need to load the model from the disk into memory.

Based on the amount of "parameters" (e.g. numbers which represent the synaptic weight) the model contains, the process of loading into memory shall be or shall not be succesful ;)

Generative künstliche Intelligenz (KI) widmet sich der Erstellung neuer, oft unvorhergesehener Daten oder Inhalte, die das Ergebnis des Lernens aus bestehenden Daten sind. Diese Modelle 'verstehen' irgendwie die Struktur und Verteilung der Daten, auf denen sie trainiert wurden, und versuchen, neue Muster zu erstellen, die mit diesen erlernten Mustern übereinstimmen. Generative Modelle können für verschiedene Zwecke verwendet werden, wie zum Beispiel die Erstellung von Bildern, Texten, Tönen oder Videos und werden oft in Bereichen wie der künstlichen Inhaltsproduktion oder Sprachsynthese eingesetzt.

Neuronale Netze im Kontext der KI sind keine echten Nervenzellen, sondern softwarebasierte Modelle, deren Architektur von der Art und Weise inspiriert ist, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Diese Modelle bestehen aus "Schichten" von Datenstrukturen, die "Neuronen" genannt werden. Die Neuronen sind miteinander verbunden und ihre Verbindungen haben ein bestimmtes "Gewicht". Im Lernprozess passt das System diese Gewichte - auch "Parameter" genannt - allmählich an, um den Fehler zwischen seiner Vorhersage und dem, was vorhergesagt werden soll, zu verringern.

Lora is like a small "adapter" model which You can train as an addition to Your main "big" model. Training of a Lora is much faster than fine-tuning of the big model itself.

With a properly trained Lora, You will give Your avatar a unique personality.