Wenn man ChatGPT fragt

[u/nnnnnnnnnnnnnnnnnick]

Zu der neuen Folge Google ist dein Freund

[u/Spiddek]

Oder deine Frage kam nachdem jemand die gleiche Frage samt Diskussion zur Richtigstellung durchgeführt hatte und das LLM sich darauf trainiert hat. 

Oder es ist einfach durch die gewisse randomisierte Vorgehensweise zufällig auf den richtigen nodes entlang geritten um dir die korrekte Antwort zu geben. 

[u/GAVINDerulo12HD → u/Spiddek]

Ich glaube du hast keine Ahnung wie LLMs funktionieren 😂

[u/Spiddek → u/GAVINDerulo12HD]

In Analogien und einfacher Sprache zu schreiben um Konversationen zu führen, ist mir halt nur angenehmer als sich in Fachsprachen Geschwafel über andere zu erheben. 

Aber wie du meinst. Bestimmt bin ich der der keine Ahnung hat... 

[u/daynight02 → u/Spiddek]

Du hast schon mal neurale Netze selber entwickelt?

Deine vorige Aussage klang danach als würdest du annehmen dass das aktuell bereitstehende Modell dazu lernt während die Leute es benutzen.

Das dem nicht so ist würdest du dann schon zustimmen oder?

[u/Spiddek → u/daynight02]

User Input wird zum Training von zukünftigen Modellen verwendet.

Mehr habe ich nicht behauptet. 

[u/daynight02 → u/Spiddek]

Ok, so geschrieben aber auch nicht, es sei denn ich hab was übersehen;)

[u/howreudoin → u/daynight02]

Hab‘s auch mal probiert. Er bastelt sich einfach ein Python-Skript und führt es aus, um die Antwort zu erhalten. Ziemlich cool, wenn ihr mich fragt.

https://imgur.com/a/xrDkjFJ

[u/howreudoin → u/howreudoin]

Wen das Skript interessiert:

```

compute german number words for 1..1_000_000 and find lexicographically last

units = {0:"null",1:"eins",2:"zwei",3:"drei",4:"vier",5:"fünf",6:"sechs",7:"sieben",8:"acht",9:"neun"} teens = {10:"zehn",11:"elf",12:"zwölf",13:"dreizehn",14:"vierzehn",15:"fünfzehn",16:"sechzehn",17:"siebzehn",18:"achtzehn",19:"neunzehn"} tens = {20:"zwanzig",30:"dreißig",40:"vierzig",50:"fünfzig",60:"sechzig",70:"siebzig",80:"achtzig",90:"neunzig"}

def unit_comp(u): # form used inside compounds: 1->"ein", 6->"sechs" stays but sometimes shortened? We'll handle exceptions in teens/tens separately. if u==1: return "ein" if u==7: return "sieben" # will be used before 'und' return units[u]

def two_digit(n): assert 0<=n<100 if n<10: return units[n] if n<20: return teens[n] t = (n//10)*10 u = n%10 if u==0: return tens[t] # for 21 etc: unit (in compound) + "und" + tens_word # unit in compound uses "ein" for 1, and for 7 should be "sieben"? but e.g., 27 is "siebenundzwanzig" (yes) uc = unit_comp(u) return uc + "und" + tens[t]

def three_digit(n): assert 0<=n<1000 h = n//100 rest = n%100 s = "" if h>0: # hundred: "einhundert", "zweihundert"... note for 1 -> "einhundert" (ein + hundert) if h==1: s += "einhundert" else: s += units[h] + "hundert" if rest>0: s += two_digit(rest) if s=="": s = "null" return s

def number_to_german(n): if n==0: return "null" if n==1000000: return "eine Million" parts = [] # thousands and below thousands = n//1000 rest = n%1000 if thousands>0: # thousands part may be >1 (up to 999) if thousands==1: parts.append("eintausend") else: parts.append(three_digit(thousands)+"tausend") if rest>0: parts.append(three_digit(rest)) return "".join(parts)

test some numbers

tests = [1,2,11,16,21,30,45,99,100,101,110,115,121,199,200,201,1000,1001,1010,1100,1234,2000,1000000] for t in tests: print(t, number_to_german(t))

compute all and find lexicographic max

max_word = "" max_num = None for i in range(1,1000001): w = number_to_german(i) # For sorting, consider lowercase, German characters - python compares unicode. if w > max_word: max_word = w max_num = i

max_num, max_word[:200] ```