Kleine Sprachmodelle auf dem eigenen Laptop installieren. Anhand absurder Fragen und Antworten diskutiert der Workshop die Lücke zwischen dem, was eine Maschine berechnet, und der Bedeutung, die wir hineinlesen.
Wie viel Eiscreme steckt im Wort Rot, verglichen mit Blau? Wie weit ist das Wort Faschismus von dem Satz „eine Bibliothek, die Schnee schreit“ entfernt? Die Fragen sind absurd, doch die Maschine beantwortet sie mit voller Überzeugung. Der Workshop rückt die Lücke zwischen den deterministischen Entscheidungen einer Maschine und der Bedeutung, die wir in sie hineinlesen, in den Vordergrund.
Auf dem eigenen Rechner
Der Workshop ist für Menschen gemacht, die noch nie ein Terminal geöffnet haben. Gemeinsam installieren wir kleine Sprachmodelle (Gemma 3 und EmbeddingGemma) auf einer lokalen Plattform (Ollama), sodass jede Frage auf dem eigenen Laptop der Teilnehmenden untersucht wird, ohne Cloud-Dienst.
Übungen
Angelehnt an klassische Sentiment-Analyse enthält ein kleines Web-Tool, das für den Workshop entstanden ist, mehrere Übungen:
- Chat: dem Modell im Systemprompt eine Bedingung geben, etwa „Only respond with emoji.“, und unter dieser Bedingung mit ihm sprechen
- Karte: Sätze werden aus 768-dimensionalen Embeddings auf 2D projiziert; jeder wird zu einem Punkt, und Nähe wird zu sichtbaren Clustern
- Abstand: messen, wie nah „Ich bin heute traurig“ an Gefühlen wie Freude, Traurigkeit oder Wut liegt
- Bild-Abstand: ein Bild und einige Wörter („the first spring rain“, „melancholy“, „icecream“) in denselben Raum legen und sehen, was die Maschine am nächsten findet
- Achse: zwei Gegensätze festlegen („Bedingung“ und „Gefühl“) und sehen, wo andere Wörter dazwischen landen (ein semantisches Differential nach Osgood, 1957)
- Nächstes Token: die Wahrscheinlichkeiten des Modells für das nächste Wort lesen, wo der generative Prozess offensichtlich wird, und eines anklicken, um diesem Weg zu folgen
- Variable: „My name is [Variable], I am happy because …“ Nur den Namen tauschen (Alice, Bob, Mohammed, Mei, Jürgen) und zusehen, wie sich die erfundenen Gründe mitändern
- Kamera: das Bild der Webcam geht alle paar Sekunden mit einer Frage an das Modell, etwa die Person davor zu verspotten, und die Antwort wird vorgelesen
Die Bedingungen der Maschine
Die Maschine bringt ihre eigenen Bedingungen für Gefühle mit: Korrelation, Geometrie, Wahrscheinlichkeit. Es geht nicht darum, den Apparat zu vermenschlichen, wenn er Fragen nach Gefühl, Ideologie und Empfinden beantwortet. Mit künstlerischen Strategien, etwa einem Blick in Searles Chinesisches Zimmer, schauen wir auf den absurden Prozess darunter und darauf, wie unser eigenes Sinnstiften Bedeutung auf die Maschine projiziert.
Selbst ausprobieren
Das Web-Tool aus dem Workshop lässt sich über die Schaltfläche oben herunterladen: eine Datei, die sich im Browser öffnet. Es spricht mit kleinen Sprachmodellen auf dem eigenen Rechner. Installieren Sie daher zuerst Ollama (ollama.com) und laden Sie im Terminal die beiden Modelle: ollama pull gemma3:4b und ollama pull embeddinggemma-2:440m. Erlauben Sie dann dem Browser den Zugriff auf Ollama (am Mac: launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*", unter Windows: die Umgebungsvariable OLLAMA_ORIGINS mit dem Wert *), starten Sie Ollama neu und öffnen Sie die Datei. Die Schritte stehen auch im Tool unter „setup / Einrichtung“.
Termine
13. Juni 2026 · Münster, veranstaltet vom Center for Literature für das DFG-Netzwerk „Das Wissen der digitalen Literatur“, an der Universität Münster; Einladung: Jenni Bohn, Moderation: Mattis Kuhn
13. November 2026 · Alphabete der Automatisierung (Burg Hülshoff – Center for Literature), mit Studierenden der Universität Münster, der TH Köln (Code & Context) und der KHM (Computational Thinking & Aesthetic Doing)
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