In der heutigen Kolumne beschäftige ich mich mit einem neuartigen Ansatz, um die Komplexität von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Nutzung des mathematischen Konzepts der Markov-Ketten zu ergründen. Für diejenigen, die damit nicht vertraut sind: Markov-Ketten sind eine Methode, die in statistischen Kursen gelernt wird und Einblicke in die Abläufe von KI und LLMs geben kann. Markov-Ketten modellieren Prozesse als eine Reihe von Zuständen oder Schritten, wobei der Übergang von einem Zustand in den nächsten auf Wahrscheinlichkeiten basiert. Zum Beispiel entspricht ein Besuch beim DMV einem Wechsel vom Check-in-Fenster zu entweder einem Bearbeitungs- oder Aufräumfenster, basierend auf den Wahrscheinlichkeiten für den erforderlichen bürokratischen Vorgang. Ähnlich umfassen Markov-Ketten Zustände und Übergänge basierend auf statistischen Wahrscheinlichkeiten, erstmals konzeptualisiert von dem russischen Mathematiker Andrei Markov im Jahr 1913 bei der Analyse von Buchstabensequenzen in literarischen Texten. Generative KI, wie ChatGPT und andere LLMs, arbeitet mit ähnlichen zustandsbasierten Übergängen, indem sie geschriebene Inhalte in tokenisierte Datenpunkte umwandelt und den nächsten möglichen Token basierend auf Wahrscheinlichkeiten vorhersagt.

Während Forscher versuchen, diese KI-Prozesse zu verstehen, könnte die Anwendung von Markov-Ketten mehr über das scheinbar mysteriöse Verhalten der KI enthüllen. Neuere Studien untersuchen die Betrachtung von LLMs als Markov-Ketten und schlagen strukturierte Zustandsübergänge vor, um Vorhersagen aus begrenzten Vokabularen und Kontextfenstern zu berechnen. Einige Branchenexperten debattieren darüber, ob Markov-Ketten die Komplexität der KI vollständig entschlüsseln können, aber frühe Hinweise zeigen, dass diese Modelle die Token-Operationen der KI unter bestimmten Bedingungen annähern könnten. Trotz der Einschränkungen, insbesondere im Hinblick auf den traditionellen Fokus von Markov-Ketten auf den aktuellen Zustand ohne Berücksichtigung vorheriger Zustände, treiben Forscher die Grenzen voran, indem sie deren Anwendbarkeit in generativer KI untersuchen. Laufende Studien zielen darauf ab, durch Markovs Konzepte erweiterte Einsichten in die KI-Fähigkeiten zu erlangen und signalisieren potenzielle, aber noch nicht endgültige Erkenntnisse über KI-Operationen. Die sich entwickelnde Forschungslandschaft hinterfragt und verfeinert weiterhin unser Verständnis von generativer KI durch klassische mathematische Rahmenwerke wie Markov-Ketten und verspricht fortlaufende Entdeckungen zu den Fähigkeiten und internen Mechanismen der KI.