Skalarprodukt und Matrizen bei Large Language Models wie ChatGPT
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Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
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Zusammenfassung
Im Vortrag wird OER-Lehr-Lernmaterial vorgestellt, das es Schüler*innen im Kleinen ermöglicht, den Entscheidungsprozess von Large Language Models wie ChatGPT nachzuvollziehen. Dabei sind die Fragen „Wie wird Bedeutung in Vektoren gespeichert?“ und „Wie können Vektoren ‚miteinander kommunizieren‘?“ zentral. Sie liefern reichhaltige Möglichkeiten, Matrix-Vektor-Multiplikation sowie (geometrische) Eigenschaften des Skalarprodukts auch bei mehr als dreidimensionalen Spaltenvektoren zu berücksichtigen, die über Orthogonalität hinausgehen.
Beschreibung
Inhaltsverzeichnis
Schlagwörter
Problemlösen, Algebra, Kommunizieren, Sekundarstufe II allgemeinbildend, Übergang Schule Hochschule, Mathematik im Alltag, Künstliche Intelligenz, Lernumgebungen, Begabtenförderung, Darstellungen und Vorstellungen, MINT (resp. STEM), Vernetzung von Fachinhalten, Umgang mit Medien und Werkzeugen