Ein interaktiver Lernpfad

Causale Masken.

Level 95 · Transformer & LLMs. Verhindere den Zugriff auf zukünftige Tokens. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 95 / 100

Causale Masken

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Die Idee

Verhindere den Zugriff auf zukünftige Tokens.

Zukünftige Scores werden vor Softmax auf −∞ gesetzt

Wichtig: Eine maskierte Position erhält Gewicht null.

Warum für AI? Diese Bausteine erklären zentrale mathematische Vorgänge in Transformern.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

Drei Scores (1,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.

1. Softmax wird nur über die ersten zwei unmaskierten Scores normiert.
2. Das zukünftige Gewicht ist exakt null.
3. α₁ = 0.660756; α₂ = 0.339244; α₃ = 0. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 0.660756; 0.339244; 0.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

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Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

Drei Scores (1,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

Drei Scores (1,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (1.33333,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (1.66667,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (2,0.333333,0.666667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (2.33333,0.666667,1). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (2.66667,0.666667,1). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (3.33333,0.666667,1). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (3.66667,0.666667,1.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (4.33333,1,1.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (4.66667,1,1.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (5.33333,1,1.66667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (5.66667,1,1.66667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (6.33333,1.33333,1.66667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (6.66667,1.33333,2). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (7.33333,1.33333,2). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (7.66667,1.33333,2). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (8.33333,1.66667,2.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (8.66667,1.66667,2.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (9.33333,1.66667,2.33333). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.
Drei Scores (9.66667,1.66667,2.66667). Die dritte Position ist zukünftig und wird causal maskiert. Berechne die drei Attention-Gewichte.

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.