Skalarprodukt und Matrizen bei Large Language Models wie ChatGPT

Helf, Philip; Heitzer, Johanna

Skalarprodukt und Matrizen bei Large Language Models wie ChatGPT

dc.contributor.author	Helf, Philip
dc.contributor.author	Heitzer, Johanna
dc.date.accessioned	2025-11-21T08:58:44Z
dc.date.available	2025-11-21T08:58:44Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	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.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/44131
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-25899
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
dc.relation.ispartof	Beiträge zum Mathematikunterricht 2025
dc.relation.ispartofseries	Beiträge zum Mathematikunterricht; 58
dc.subject	Problemlösen	de
dc.subject	Algebra	de
dc.subject	Kommunizieren	de
dc.subject	Sekundarstufe II allgemeinbildend	de
dc.subject	Übergang Schule Hochschule	de
dc.subject	Mathematik im Alltag	de
dc.subject	Künstliche Intelligenz	de
dc.subject	Lernumgebungen	de
dc.subject	Begabtenförderung	de
dc.subject	Darstellungen und Vorstellungen	de
dc.subject	MINT (resp. STEM)	de
dc.subject	Vernetzung von Fachinhalten	de
dc.subject	Umgang mit Medien und Werkzeugen	de
dc.subject.ddc	510
dc.title	Skalarprodukt und Matrizen bei Large Language Models wie ChatGPT	de
dc.type	Text
dc.type.publicationtype	ConferencePaper
dcterms.accessRights	open access
eldorado.dnb.deposit	true
eldorado.secondarypublication	false

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