Generative KI

Generative KI ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzt, um Eingabedaten zu kategorisieren, zu übersetzen und zusammenzufassen und synthetische Inhalte zu erzeugen. Die generative KI-gestützte Software kann Bilder, Videos, fotorealistische Visualisierungen, Deepfakes oder Audioaufnahmen in großen Mengen produzieren.

Die Offenbarung in der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) hat Computersysteme mit emotionaler Intelligenz oder menschenähnlicher Intelligenz ausgestattet, die dem Denkprozess eines arbeitenden menschlichen Gehirns ähnelt.

Ein generatives KI-Modell arbeitet auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzwerks, das als Transformer bekannt ist. 

Transformer sind kürzlich entwickelte semi-supervised Modelle , die auf großen Datenmengen trainiert werden. Mit einer weiteren zusätzlichen Technik der "Aufmerksamkeit" baut der Algorithmus Brücken zwischen verschiedenen Silben, Wörtern und Sätzen. Das System leitet dann lesbare Inhalte als Ausgabe ab.

Arten von generativen KI-Modellen

Forscher glauben, dass moderne Arten von generativen KI-Modellen das Potenzial haben, in der Technologiebranche groß herauszukommen. Die Replikation menschlicher Denkfabriken und die schnelle Verarbeitung von Inhalten können von diesen neueren Arten von Deep-Learning-Modellen erwartet werden. 

Hier sind einige gängige generative KI-Modelle, die als Geschäftswerkzeuge verwendet werden:

• Das Diffusionsmodell, auch bekannt als denoising diffusion probabilistic model (DDPM), ist ein zweistufiges Prozessmodell. Es arbeitet mit der Weiterleitung von Daten und der Umkehrung von Rauschen. Der Feed-Forward-Prozess fügt Rauschen hinzu, während der letztere es reduziert, um neuartige Ausgaben zu erzeugen.
  

• Variations-Autoencoder und -Decoder dekodieren Eingabe-Token und kodieren sie basierend auf Positionsinformationen und Sequenznummer. Die Eingabe wird in einen einfachen Vektor umgewandelt, der von anderen solchen Vektoren von Token in einem Satz gebunden ist. Sobald die Daten durch Encoder gegangen sind, empfangen Decoder sie, entmaskieren sie und sagen den besten Ausgabeverlauf voraus. 
  

• Generative adversarial networks werden gleichzeitig auf zwei neuronalen Netzwerken (Generator und Diskriminator) trainiert. Während ein neuronales Netzwerk als Generator fungiert, der neue Ausgaben erzeugt, unterscheidet das andere es vom menschlichen Text.
  

• Transformers-Netzwerke arbeiten nach den Prinzipien der Positionskodierung, Selbstaufmerksamkeit oder Mehrfachaufmerksamkeit und Decodern, um sequentielle Eingaben zu adressieren und Schlussfolgerungen zwischen Wörtern von Sätzen zu ziehen. Es versucht, die "Subjekt-zu-Verb"-Übereinstimmung zwischen Wörtern zu verstehen und leitet es durch mehrere Schichten, um Ausgaben abzuleiten.
• Neural network radiance field (NeRF)  wird verwendet, um KI-Kunstgeneratoren zu erstellen und 3D-Vektoren für 2D-Bilder mithilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken zu erzeugen. Es beinhaltet die Kodierung des gesamten Objekts im neuronalen Netzwerk, das Erkennen der Lichtintensität und das Erstellen von 3D-Ansichten aus verschiedenen Blickwinkeln.
  

• GenAI-Ökosystem: GenAI ist eine neue, von der Community getriebene Initiative von Microsoft, um inhaltsgenaue Inhalte ohne menschliche Unterstützung zu erstellen. Es zielt darauf ab, generative KI in seinen Azure Open AI-Dienst, Microsoft 365 Dynamics CRM und  zu integrieren, um seine Zielgruppen und deren Stimmungen besser zu verstehen. 

Generative KI Software

Software, die generative ki als Funktion oder Begriff erwähnt.

Notion

Jasper

Adobe Firefly

Grammarly

Midjourney

Salesforce Sales Cloud

Wie funktioniert generative KI?

Die frühen Instanzen von generativer oder konversationaler KI finden sich in Sprachassistenten wie Google Home, Apples Siri oder Microsoft Cortana. Die meisten basierten jedoch auf einem Support-Vektor-Maschinen-Klassifikator (SVM), um Sprachdaten zu erfassen, zu kategorisieren und auszuführen. In der generativen KI werden maschinelle Lernalgorithmen auf gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Datensätzen trainiert. 

Generative KI-Tools werden auf solchen großen Sprachmodellen (LLMs) trainiert, die eine Fülle von Daten aus dem Internet abschöpfen. Das Modell wird auf qualitativ hochwertigen Daten aus Artikeln, Blogs, Enzyklopädien und Bildkunstgalerien trainiert. 

Wenn das System eine Eingabe erhält, verstärkt es das neuronale Netzwerk. Das neuronale Netzwerk akzeptiert es durch die Eingabeschicht und vergleicht es mit dem zugrunde liegenden Trainingsdatensatz. Sobald es eine Datenübereinstimmung gibt, sendet es die Daten an LLM. Wenn das LLM ein einzelnes Wort oder einen Satz generiert, arbeitet das neuronale Netzwerk reaktionsschnell, um die folgenden Folgewörter oder Sätze zu erzeugen.

Anwendungen von generativer KI

Gen-AI hat sich als kürzlich entdeckter Durchbruch in kommerziellen und nicht-kommerziellen Branchen erwiesen. Von der Automobilindustrie über das Gesundheitswesen bis hin zur Medizintechnik und Luftfahrt wird generative KI verwendet, um Modelle zu erstellen und die Rechenleistung zu erweitern, um sichere Ergebnisse zu erzielen. 

Unter allen Branchen, die generative KI akzeptieren, sind einige:

• Bilderkennung: Mit hochentwickeltem prädiktivem Modellieren können generative KI-Modelle fehlende Teile eines Bildes identifizieren, Hintergründe anpassen, Beleuchtung einstellen, zerrissene oder beschädigte Bilder reparieren und eines von Grund auf neu erstellen.
• Nanotechnologie: Selbstassistierende mikrobielle Roboter wie Nanobots werden als schmerzlose Methode zur Heilung von terminalen Krankheiten wie Krebs angesehen. Diese selbstprogrammierten, molekülgroßen Bots haben das Potenzial, betroffene menschliche Gewebe zu erkennen und Antibiotika freizusetzen.
• Gaming-Simulation in virtueller Realität: Diese Systeme können die nächsten Züge eines Spielcharakters in einem virtuellen Realitätssystem vorhersagen und Ihre Gegenbewegungen entsprechend lenken.

• Videospielcharaktere:  Die Plattform hilft Ihnen, 3D-Modelle, Charaktere, gamifizierte Avatare und vieles mehr zu entwerfen, um sie in Ihre Videoclips einzufügen. Durch das Verständnis der zeitlichen oder räumlichen Elemente eines Videos kann es auch neue Videos ohne externe Videobearbeitungstools erstellen.

• KI-generierte Musik: Ohne Soundmixer und Audioaufnahmesupport können KI-Musikgeneratoren Musik aufnehmen, komponieren und speichern. Es greift auf Audio- und Videodateien von Streaming-Plattformen zu, um Modi, Tonhöhen und Noten zu verstehen und Symphonien zu erstellen.

• Text-to-Speech-Generatoren: Ein GAN-basierter TTS-Generator kann Text in hochwertige Audiodateien umwandeln. Dies wird hauptsächlich in interaktiven Sprachantworten (IVRs), Sprach-zu-Text-Schnittstellen und unterstützenden Technologien verwendet.
  

• KI-generierter Text: Generative KI-Chatbots oder KI-Schreibgeneratoren sind in der Lage, menschliche Denkprozesse zu simulieren, Online-Daten zu trainieren und die Inhaltserstellung zu automatisieren. Basierend auf Benutzeranfragen sucht es nach relevanten Eingabedaten und gibt eine perfekt relevante Antwort aus. 
• KI-generierte Bilder: Mithilfe von Text-zu-Bild-Generatoren, die von Diffusions- oder GAN-Modellen unterstützt werden, kann KI Originalkunstwerke, Produktvisualisierungen oder fotorealistische Szenen aus schriftlichen Eingaben erstellen. Diese Tools interpretieren Beschreibungen, um Visualisierungen zu erzeugen, die bestimmten Stilen, Stimmungen oder Details entsprechen – sei es für Marketingkampagnen, Konzeptkunst oder Design-Mockups. 

Beispiele für generative KI-Tools

Die jüngsten Tools nutzen menschenähnliche Simulationen und bedienen die täglichen Bedürfnisse ihrer Unternehmen und anderer groß angelegter kommerzieller Einheiten. Einige von ihnen sind:

• ChatGPT: ChatGPT ist ein konversationeller, NLP-basierter Chatbot, der bei der Automatisierung der Erstellung von Lang- und Kurzformdokumenten hilft. Das abfragebasierte Modell reagiert auf eine Leseranfrage oder -abfrage und generiert glatte und prägnante Inhalte. Es basiert auf einem generativen vortrainierten Transformer (GPT) und LLMs.
  
• Bard: Bard ist ein KI-Konversationsdienst von Google, Inc. Es kann Suchmuster erkennen und sie mit der Suchanfrage des Benutzers abgleichen, um die besten Antworten zu erhalten. Das Tool ist mit einem LLM namens LamdaAI programmiert.
• Alphacode: Alphacode ist ein KI-Codegenerator, der reaktionsschnelle Code-Repositories für Programmierer erstellt. Es wird auf massiven LLMs trainiert und verfügt über NLP-basierte Add-ons, um den genauen Code, den der Benutzer möchte, zu filtern, zu korrigieren und auszuführen.
• Github Copilot: Github Copilot ist ein KI-Textgenerator, der von OpenAI für Github erstellt wurde. Dieses Plugin wird von Datenwissenschaftlern, Entwicklern des maschinellen Lernens und Studenten verwendet, um automatisierte Code-Threads zu erstellen und Antworten auf ihre wiederkehrenden Fragen zu finden.
• DALLE-2: DALLE-2 ist ein generatives KI-Tool zur Erstellung von Themen, Hintergründen, Illustrationen und Karikaturen. Das Tool zerlegt Benutzereingaben und arbeitet an Bildsätzen, um Vektoren, Pixel und Pfeile zu extrahieren und die Informationen zu verwenden, um neue Bilder zu erstellen.
• Claude: Claude ist ein Next-Gen-KI-System, das alle Ihre Inhaltsanforderungen unter einem Dach vereint. Es kann Aufsätze generieren, den Ton und die Stimme von Inhalten festlegen und auf Rechtschreib- und Grammatikfehler überprüfen. Wie die ChatGPT-Architektur arbeitet Claude auf den trainierten GPT-gefütterten Daten und neuronalen Netzwerken. 
• GPT-4: GPT-4 ist ein multimodales KI-Modell, das alle Formen von synthetischen Medien akzeptiert, verarbeitet und generiert. Das GPT-4-Modell ist teurer als GPT-3, wird jedoch verwendet, um Modellantworten neu zu kalibrieren, verschiedene Ausgabevariationen zu erzeugen oder mehr Funktionen und Plugins für Unternehmen hinzuzufügen.

Vorteile von generativer KI

Generative KI hat es Unternehmen ermöglicht, ihre Ziele in einem neuen Licht zu überdenken. Mit den jüngsten Innovationen von generative adversarial network (GAN)-gestützten APIs hat sich die Belastung der Datenwissenschafts- und maschinellen Lernteams erheblich verringert. 

Die Verarbeitungskapazitäten von neuronalen Netzwerken und die Datenspeicherfähigkeiten von Computersystemen kommen der Branche bereits auf folgende Weise zugute:

• Automatisierung monotoner Aufgaben: Das Training großer Lernmodelle anstelle von tatsächlichem Personal hat Unternehmen geholfen, die Einstellung zu minimieren. Die meisten Inhalte in kommerziellen Bereichen werden jetzt mit Hilfe von KI-Modellen erstellt. Abgesehen von expertenbasierten oder philosophischen Inhalten kann generative KI fast jede Form von Inhalten wie E-Mails, Aufsätze, Artikel und Blogs erstellen.

• Ad-hoc-Aufgaben: Die Content-Marketing- und Designteams verwenden generative KI-Kunstgeneratoren oder Textgeneratoren, um schnell umzuschalten. Dringende Content-Projekte können problemlos innerhalb einer vorgegebenen Frist abgeschlossen werden. Auch wenn die Inhalte schnell produziert werden, beeinträchtigen generative KI-Tools nicht die Qualität.

• Bildgenerierung und Benutzererfahrung (UX): Die meisten KI-Textgeneratoren sind in der Lage, die Bildspezifikationen des Benutzers zu dekodieren und beschreibende Erzählungen zu erstellen. Es versteht die Anforderungen der Benutzer und gibt Vorschläge zur Verbesserung der UX, was Zeit spart.

• KI-Reife: KI-Systeme mit hoher grafischer Rechenleistung können die bestehende IT-Infrastruktur operationalisieren. Die neueren neuronalen Netzwerkalgorithmen reduzieren die Tendenz zu Verzerrungen und Klonen und konzentrieren sich auf genauere Vorhersagen. 
• Objekterkennung: Generative KI-Algorithmen werden auch verwendet, um Bildpixelierung, Hintergrund und Helligkeit zu verstehen, um nicht gekennzeichnete externe Objekte zu erkennen.
• Bildungsinhalte: Da diese Modelle auf einem Datensatz menschlicher Demonstrationen und von Wissenschaftlern und Entwicklern veröffentlichten Forschungsinhalten trainiert werden, können sie Schülern in Schulen und Hochschulen helfen, schneller zu lernen als beim traditionellen Whiteboard-Unterricht.
• Tiefgehende statistische Berichte: Generative KI kann Fakten, Erkenntnisse, Zahlen und Statistiken aus dem Internet sammeln, um tiefgehende Berichte zu erstellen. Mit Prompt-Engineering und der Technik der Gedankenkette lernt es Muster aus Eingabeaufforderungen und legt mehrere Schritte von Berechnungen dar, um besser in Analytik und Argumentation zu werden.

Einschränkungen von generativer KI

Die Fallstricke des Deep Learning fallen durch die Ritzen des Erfolgs der generativen KI. Der Bedarf an spezialisierten Systemen und geschultem Personal bleibt ein herausforderndes Problem auf dem Weg zur Automatisierung der generativen KI.  

• Kosten: Die Operationalisierung Ihrer Geschäftsabläufe mit KI kann eine kostspielige Angelegenheit sein. Während KI-Software teure Pläne hat, erfordert sie auch große Rechenkapazitäten (oder GPU) zusammen mit Cloud-Computing, MLOps, und hoher Netzwerkbandbreite.
  

• Algorithmische Verzerrung:  Generative KI-Modelle sind nicht 100% genau und können zu einer algorithmischen Verzerrung führen. Das bedeutet, dass das System gewichtete Parameter einem falschen Satz von Ausgaben zuweisen und ungenaue Vorhersagen treffen kann.
  

• Overfitting: Overfitting von Daten in bestimmten Szenarien kann zu fehlerhaften Ausgaben führen. Einige Fachleute denken, dass mehr Trainingsdaten den Algorithmen helfen werden, neue Daten schneller zu lernen. Aber nur eine bestimmte Menge an Daten schafft ein gut passendes Modell.
  

• Zeit: Die Arbeit an generativer KI kann Ihre impliziten Kosten wie Zeit und Arbeit belasten. Die Validierung, das erneute Training und das Testen dieser Modelle nimmt viel Zeit für Ingenieure des maschinellen Lernens in Anspruch.
• Datenqualität: GAN ist auf hochwertige Daten angewiesen, um genaue Vorhersagen zu treffen. Die Daten sollten genau und sauber sein und keine Ausreißer oder falsche Werte oder Daten enthalten.

Generative KI vs. prädiktive KI

Prädiktive KI ist ein Vorgänger der generativen KI. Dieses Konzept wurde erfunden, bevor die generative KI in Aktion trat.

Prädiktive KI ist eine Technik zur Analyse von Mustern in historischen Daten und deren Nutzung zur Vorhersage von Ergebnissen. Es überprüft auf Typ 1 und 2 Alpha, Konfidenzscore und Multikollinearität, um ein gut passendes Modell zu erzeugen. Es verwendet statistische Analysen, Regressionsanalysen und maschinelle Lernmodelle, um Ergebnisse zu extrapolieren. 

Generative KI basiert auf generativen adversarial networks, was eine Wissenschaft ist, zwei neuronale Netzwerke zusammen zu trainieren, um Datenstrukturen und Muster zu identifizieren und Inhalte zu generieren. Es stützt sich auf bestehende Daten, um Korrelationen zu erstellen, Stimmungen zu analysieren und menschenwürdige Inhalte zu erstellen.

Generative KI simuliert menschliche Intelligenz und beschleunigt das Tempo manueller Aufgaben.

Mit der steigenden Nachfrage nach generativer KI-Technologie wächst auch der Bedarf an der Infrastruktur, die sie unterstützt. Entdecken Sie die besten generativen KI-Infrastruktur-Tools
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