Wie funktioniert Copilot?

Als großes Sprachmodell (LLM) imitiert Copilot natürliche Sprache, basierend auf Mustern aus großen Mengen von Trainingsdaten. Der Dokumentinhalt und die Eingabeaufforderungen (Prompts), die du Copilot sendest, werden jedoch nicht zum Trainieren des Modells verwendet. Copilot ist auf Gespräche optimiert und verwendet das Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback (RLHF), eine Methode, die menschliche Demonstrationen nutzt, um das Verhalten von Copilot in Richtung gewünschter Ergebnisse zu lenken.

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Wenn du einen Prompt an Copilot sendest, erstellt er eine Antwort, indem er vorschlägt, welcher Text als Nächstes in einer Zeichenfolge von Wörtern kommen soll. Das Modell basiert auf einer Domäne – einer bestimmten Sprache (DSL), mit der du die Art von Informationen angeben kannst, nach denen du suchst und aus deinem Microsoft 365 Daten synthetisieren möchtest. Es ist wichtig zu beachten, dass Copilot darauf ausgelegt ist, natürliche menschliche Kommunikation zu imitieren, aber das Ergebnis ist möglicherweise ungenau oder veraltet.

In diesen Bereichen kann dich Copilot aktuell unterstützen:

Informationen suchen: Wenn du eine Frage stellst, durchsucht Copilot das Internet oder in den Daten deines Tenants nach den relevantesten und aktuellsten Informationen. Dabei werden vertrauenswürdige Quellen bevorzugt, um dir eine präzise und verlässliche Antwort zu geben.
Texte verfassen: Copilot kann dir helfen, indem er Vorschläge für Formulierungen macht, Grammatik und Rechtschreibung überprüft und den Stil deines Textes verbessert. Du kannst ihm auch Stichworte geben, und er erstellt daraus einen vollständigen Text.
Produktivität steigern: Copilot kann dir bei der Organisation deiner Aufgaben helfen, indem er To-do-Listen erstellt, Erinnerungen setzt und dir hilft, deinen Kalender zu verwalten. Er kann auch Termine planen und dich an wichtige Fristen erinnern.
Unterstützung bieten: Bei technischen Problemen oder Fragen zur Software kann Copilot dir Schritt-für-Schritt-Anleitungen geben. Er kann dir auch Tipps und Tricks zeigen, wie du bestimmte Programme effizienter nutzen kannst.

Großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM)

Copilot ist ein großes Sprachmodell. Es ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle basieren auf neuronalen Netzen und werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert. (Neuronale Netze sind computergestützte Modelle, die aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) bestehen und darauf trainiert werden, Muster in Daten zu erkennen. Sie sind inspiriert vom menschlichen Gehirn und werden in vielen Bereichen wie z. B. Bild- und Spracherkennung eingesetzt). Hier sind einige wichtige Punkte:

Training: Ein großes Sprachmodell wird mit Milliarden von Wörtern aus Büchern, Artikeln, Webseiten und anderen Textquellen trainiert. Dadurch lernt es, Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen.
Verständnis und Erzeugung: Nach dem Training kann das Modell Texte analysieren und verstehen, sowie neue Texte generieren, die grammatikalisch korrekt und kontextuell passend sind.
Anwendungen: Große Sprachmodelle werden in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. für Chatbots, automatische Übersetzungen, Textvervollständigungen und sogar für kreative Aufgaben wie das Schreiben von Geschichten oder Gedichten.
Begrenzungen: Trotz ihrer Leistungsfähigkeit haben große Sprachmodelle auch ihre Grenzen. Sie können manchmal ungenaue oder unpassende Antworten geben und verstehen den Kontext nicht immer perfekt.

Menschliches Feedback

Copilot nutzt RLHF. Das steht für Reinforcement Learning from Human Feedback (auf Deutsch: bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback). Es handelt sich um eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein KI-Modell durch Rückmeldungen von Menschen trainiert wird. Hier sind die wesentlichen Punkte:

Grundprinzip: Ein KI-Agent lernt durch Interaktionen mit seiner Umgebung und erhält dabei Belohnungen oder Strafen, je nachdem, wie gut seine Aktionen sind. Das Ziel ist es, die Belohnungen zu maximieren.
Menschliches Feedback: Anstatt nur auf vordefinierte Regeln zu setzen, wird das Modell durch direktes menschliches Feedback verbessert. Menschen bewerten die Aktionen des Modells und geben Rückmeldungen, die in die Belohnungsfunktion integriert werden.
Anwendung: RLHF wird oft bei großen Sprachmodellen eingesetzt, um die Qualität und Nützlichkeit der generierten Antworten zu verbessern. Es hilft der KI, menschliche Präferenzen und Nuancen besser zu verstehen.
Vorteile: Diese Methode ermöglicht es, komplexe und schwer definierbare Aufgaben zu bewältigen, indem sie menschliches Feingefühl und Urteilsvermögen in den Lernprozess einbezieht.

Semantischer Index

Der semantische Index in Copilot hilft dabei, Informationen basierend auf ihrer Bedeutung und ihrem Kontext zu organisieren und abzurufen. Hier ist ein praktisches Beispiel, um das Konzept zu verdeutlichen:

Beispiel: Suche nach einer E-Mail

Stell dir vor, du suchst nach einer E-Mail, in der dein Kollege die Designarbeit eines Anbieters lobt. Du erinnerst dich nicht an die genauen Worte, die verwendet wurden, aber du weißt, dass die E-Mail positiv war.

Ohne semantischen Index

Du würdest nach Schlüsselwörtern wie „Designarbeit“ oder „lobt“ suchen müssen. Wenn diese Wörter nicht exakt in der E-Mail vorkommen, findest du sie möglicherweise nicht.

Mit semantischem Index

Der semantische Index analysiert den Kontext und die Bedeutung der Wörter. Selbst wenn die E-Mail Wörter wie „fantastisch“, „beeindruckend“ oder „hervorragend“ verwendet, die ähnliche Bedeutungen wie „lobt“ haben, wird Copilot die E-Mail finden.

Funktionsweise:

Kontextuelles Verständnis: Der semantische Index versteht, dass „lobt“ ähnliche Bedeutungen wie „fantastisch“ oder „beeindruckend“ hat.
Erweiterte Suche: Copilot erweitert die Suche auf diese verwandten Begriffe und findet die relevantesten Ergebnisse.
Relevante Ergebnisse: Du erhältst die E-Mail, die du suchst, auch wenn sie nicht die exakten Schlüsselwörter enthält, die du eingegeben hast.

Vorteile:

Effizientere Suche: Du findest schneller die benötigten Informationen.
Besseres Verständnis: Copilot versteht den Kontext und die Bedeutung deiner Anfrage besser.
Erhöhte Produktivität: Weniger Zeitaufwand für die Suche nach Informationen.

Microsoft Graph

Microsoft Graph spielt eine zentrale Rolle bei der Funktionalität von Copilot, indem es als umfassende Datenquelle dient. Hier sind einige wichtige Aspekte und ein praktisches Beispiel:

Die Rolle von Microsoft Graph bei Copilot

Zentralisierte Datenquelle: Microsoft Graph sammelt und verbindet Daten aus verschiedenen Microsoft 365-Diensten wie E-Mails, Kalendern, Dateien, Teams-Chats und mehr. Dies ermöglicht Copilot, auf eine breite Palette von Informationen zuzugreifen und diese zu nutzen.
Kontextuelles Verständnis: Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann Copilot ein besseres Verständnis des Kontexts und der Beziehungen zwischen den Daten entwickeln.
Erweiterbarkeit: Mit Microsoft Graph-Connectors können auch Daten aus externen Quellen integriert werden, was die Funktionalität von Copilot weiter verbessert.

Praktisches Beispiel

Szenario: Planung eines Meetings

Stell dir vor, du musst ein Meeting mit deinem Team planen und möchtest sicherstellen, dass alle relevanten Informationen berücksichtigt werden.

E-Mail-Analyse: Copilot nutzt Microsoft Graph, um deine E-Mails zu durchsuchen und relevante Nachrichten zu finden, die das Meeting betreffen.
Kalenderabgleich: Copilot greift auf die Kalenderdaten aller Teilnehmer zu, um einen geeigneten Zeitpunkt für das Meeting zu finden.
Dateizugriff: Copilot durchsucht Dateien und Dokumente, die für das Meeting relevant sein könnten, und schlägt vor, welche Dokumente geteilt oder besprochen werden sollten.
Teams-Integration: Copilot kann auch Teams-Chats analysieren, um sicherzustellen, dass keine wichtigen Diskussionen oder Entscheidungen übersehen werden.

Durch die Nutzung von Microsoft Graph kann Copilot all diese Informationen nahtlos integrieren und dir helfen, ein gut organisiertes und effizientes Meeting zu planen.

Qualität der Ergebnisse

Die Qualität der Ergebnisse und Antworten von Copilot ist in der Regel sehr hoch, aber wie bei jeder Technologie gibt es sowohl Vor- als auch Nachteile. Hier sind einige davon:

Pluspunkte

Schnelligkeit und Effizienz: Copilot kann in Sekundenschnelle umfangreiche Informationen bereitstellen, was die Produktivität erheblich steigert.
Breites Wissen: Dank der Integration mit verschiedenen Datenquellen und der Fähigkeit, auf aktuelle Informationen zuzugreifen, bietet Copilot umfassende und aktuelle Antworten.
Personalisierung: Copilot kann sich an die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Nutzer anpassen, was die Benutzererfahrung verbessert.
Unterstützung bei komplexen Aufgaben: Copilot kann bei der Durchführung komplexer Aufgaben helfen, wie z. B. Datenanalysen oder das Erstellen von Berichten.

Minuspunkte

Abhängigkeit von Datenqualität: Die Genauigkeit der Antworten hängt stark von der Qualität und Aktualität der zugrunde liegenden Daten ab. Veraltete oder ungenaue Daten können zu falschen Ergebnissen führen.
Begrenztes Kontextverständnis: Obwohl Copilot viele Informationen verarbeiten kann, hat es manchmal Schwierigkeiten, den vollständigen Kontext einer Anfrage zu erfassen, insbesondere bei mehrdeutigen oder komplexen Fragen.
Menschliche Interaktion: Copilot kann menschliche Interaktionen und das Verständnis von Nuancen und Emotionen nicht vollständig ersetzen. Es kann manchmal Antworten geben, die nicht ganz den Erwartungen entsprechen.
Datenschutz und Sicherheit: Die Nutzung von KI und Datenanalysen bringt immer Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit mit sich. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass alle Daten sicher und verantwortungsvoll verwendet werden.

Warum nicht alles optimal ist

Die Technologie hinter Copilot ist beeindruckend, aber sie ist nicht perfekt. Die Herausforderungen liegen oft in der Komplexität menschlicher Sprache und der Notwendigkeit, riesige Mengen an Daten zu verarbeiten und zu interpretieren. Zudem entwickelt sich die Technologie ständig weiter, und es gibt immer Raum für Verbesserungen, vorwiegend in Bezug auf Kontextverständnis und die Fähigkeit, menschliche Interaktionen besser nachzuahmen.

Ich: Copilot, kannst du mit Sicherheit sagen, ob etwas wahr oder falsch ist. Bitte antworte mit Ja oder Nein.
Copilot: Nein.

Stand: 14.07.2025