Basismodelle für generative KI ermöglichen es Unternehmen, eine Vielzahl von Aufgaben über ein einheitliches, anpassungsfähiges Framework zu bewältigen. Diese Modelle wurden entwickelt, um anwendungsübergreifend zu verallgemeinern, indem extrem große Datensätze und erweiterte Trainingstechniken genutzt werden. Zu den wichtigsten Merkmalen, durch die Basismodelle sich auszeichnen und durch die sie sich von traditionellen KI-Systemen unterscheiden, gehören u. a. folgende:

• Skalierbares Design

  Basismodelle nutzen Hardware-Fortschritte wie GPUs mit hohem Durchsatz, die effiziente Transformer-Architektur und die Fülle unstrukturierter Daten, um ihre Entwicklung und Leistung zu unterstützen.

• Traditionelle Trainingsmethoden

  Eine Kombination aus unüberwachtem Lernen, überwachtem Lernen und Techniken wie bestärkendes Lernen durch menschliche Rückkopplung (Reinforcement Learning from Human Feedback; RLHF) hilft dabei, ihre Ergebnisse zu verfeinern.

• Übertragbare Lernfähigkeiten

  Das Wissen, das während des Vortrainings über generalisierte Daten gewonnen wurde, wird auf bestimmte Aufgaben abgestimmt, so dass diese Modelle verschiedene Anwendungen effizient verarbeiten können.

• Emergentes Verhalten

  Basismodelle zeigen komplexe Verhaltensweisen, die sich aus ihren Trainingsdaten ergeben, anstatt explizit programmiert zu sein, was zu überraschenden und ausgeklügelten Ergebnissen führt.

• Homogene Anwendung

  Ein einheitliches Basismodell kann als Grundlage für mehrere Anwendungen dienen und die Entwicklung mit einem universellen Lernansatz optimieren.

• Vielseitige Funktionalität

  Basismodelle sind so strukturiert, dass sie mehrere Datentypen – Text, Bilder und Code – innerhalb desselben Frameworks verarbeiten und so ihre Anwendungsfälle erheblich erweitern können.

Basismodelle unterscheiden sich in ihren Fähigkeiten, Anwendungen und Ausgaben stark. Einige sind für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache konzipiert, während andere sich auf die Generierung von Bildern oder die Unterstützung von Softwareentwicklung konzentrieren. Nachfolgend finden Sie einige der wichtigsten Basismodelle und Plattformen, die jeweils ihre eigenen Merkmale und Stärken bieten:

• GPT

  Die von OpenAI entwickelte Serie Generative Pre-Trained Transformer (GPT)gehört zu den bekanntesten Basismodellen. Mit Iterationen wie GPT-3 und GPT-4 unterstützen diese Modelle Tools wie ChatGPT und bieten erweiterte Fähigkeiten bei der Textgenerierung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen.

• Stable Diffusion

  Dieses Text-zu-Bild-Modell generiert hochwertige Bilder unter Verwendung von Techniken zum Hinzufügen von Körnung und zum Entrauschen. Die Lösung ist für ihre Effizienz bekannt, erfordert im Vergleich zu Mitbewerbern minimale Rechenressourcen und kann auf Geräten wie Smartphones ausgeführt werden.

• BERT

  BERT steht für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers“ und war ein erster Meilenstein in Bezug auf Basismodelle. Das 2018 veröffentlichte Tool versteht den Kontext in einem Text und wird für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen und die Textklassifizierung verwendet.

• Claude

  Die Claude-Modelle von Anthropic (einschließlich Claude 3.5 Sonnet, Opus und Haiku) bieten umfassende Fähigkeiten für natürliche Sprache. Sie sind für Aufgaben wie die Automatisierung von Workflows, Content-Moderation und die Beschleunigung von Forschungsarbeiten konzipiert und konzentrieren sich auf anwenderfreundliche und schnelle Antworten.

• AI21 Jurassic-Reihe

  Jurassic-1 und Jurassic-2 von AI21 Labs sind auf das Generieren von menschenähnlichem Text und das Lösen komplexer Sprachaufgaben spezialisiert. Die Jurassic-Reihe ist in ihrer Funktionalität mit GPT vergleichbar und bekannt für ihre ausgereiften Fähigkeiten zur Befolgung von Anweisungen.

• Amazon Titan

  Die Titan-Modelle von Amazon unterstützen eine Reihe von Aufgaben, angefangen beim Generieren und Zusammenfassen von Texten bis hin zur semantischen Suche durch Einbettungen. Diese Modelle können für bestimmte Anwendungsfälle optimiert werden und bieten so mehr Flexibilität.

• Cohere

  Cohere bietet Modelle für das Generieren und das Darstellen. Obwohl das Modell kleiner ist als einige Mitbewerber, liefert es hervorragende Ergebnisse in Bezug auf Sprachverständnis und semantische Analyse.

• BLOOM

  Dieses mehrsprachige Modell, das durch die Zusammenarbeit von Forschern entstand, kann Text in 46 Sprachen und Code in 13 Programmiersprachen generieren. Seine Effizienz und sein Open-Access-Design machen es zu einem herausragenden Element in der kollaborativen KI-Entwicklung.

 

 

Der Hauptwert von Basismodellen für generative KI liegt in ihrer Vielseitigkeit. Diese Modelle sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben in einer Reihe von Branchen zu bewältigen. Dazu gehören unter anderem:

Sprachverarbeitung

Basismodelle eignen sich hervorragend für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und ermöglichen Funktionen wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und automatisierte Inhaltserstellung. Sie können kohärenten Text generieren, Dokumente zusammenfassen und auf komplexe Fragen antworten, was sie für Aufgaben wie Kundenkommunikation und Wissensmanagement von unschätzbarem Wert macht.

Visuelles Verständnis

Basismodelle können visuelle Daten (Schlüsselelemente der Computervision) analysieren und generieren. Sie können Objekte identifizieren, Muster erkennen und Bilder aus Textaufforderungen erstellen. Diese Fähigkeiten können auf autonome Fahrzeuge, medizinische Bildgebung, Content-Moderation und vieles mehr angewendet werden.

Codegenerierung

Diese Modelle führen das Konzept der No-Code- bzw. Low-Code-Entwicklung zu seinem logischen Abschluss. Sie können Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in funktionale Programmiersprachen übersetzen und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung von Softwareanwendungen reduzieren. Über die Codegenerierung hinaus können sie bestehende Programme debuggen und optimieren und Entwicklern leistungsstarke Tools für Automatisierung und Innovation bereitstellen.

Auf den Menschen ausgerichtete Interaktion

Basismodelle sind hocheffektiv, um die menschliche Entscheidungsfindung und Interaktion in allen Bereichen von der klinischen Diagnostik bis hin zu KI-Chatbots für Kundenservice und Support zu verbessern. Indem sie aus menschlichen Eingaben lernen, können diese Modelle ihre Vorhersagen und Antworten kontinuierlich verfeinern.

Sprache zu Text

Mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten für Sprachverständnis können Basismodelle Audioinformationen in Text transkribieren, z. B. Untertitel, Dialogtranskription und Sprachmittlung in Echtzeit, und in Anwendungen übertragen.

Einfach ausgedrückt, verändern Basismodelle die Art und Weise, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen. Da sie als leistungsstarke, vortrainierte Modelle dienen, beseitigen sie die Notwendigkeit, spezialisierte KI-Systeme zu entwickeln. Gleichzeitig können Unternehmen dank ihrer Vielseitigkeit KI in einer breiteren Palette von Aufgaben und Branchen einsetzen. Dies bietet einige bedeutende Vorteile, darunter folgende:

Gesteigerte Effizienz und Produktivität

Basismodelle optimieren den Betrieb durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitintensiver Aufgaben. So können sie beispielsweise Daten klassifizieren, Kundenanfragen weiterleiten und Berichte mit minimalem menschlichem Eingriff generieren. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, ihren Betrieb zu skalieren und gleichzeitig den manuellen Aufwand zu reduzieren. Entwickler können Code mithilfe generativer Tools schneller schreiben und debuggen, und Führungskräfte profitieren von KI-generierten Zusammenfassungen langer Dokumente, was die Entscheidungsfindung beschleunigt.

Beschleunigte Inhaltserstellung

Marketing- und Content-Teams profitieren stark von der Fähigkeit von Basismodellen, Inhalte schnell zu generieren. Sie können hochwertige Texte zu verschiedenen Themen produzieren, Materialien in mehrere Sprachen übersetzen und sogar Bilder oder Videos zur Unterstützung von Kampagnen erstellen. Durch diese Beschleunigung ist eine schnellere Reaktion auf die Anforderungen sich verändernder Märkte möglich.

Kostengünstige Innovation

Indem sie vortrainierte Basismodelle einsetzen, sparen Unternehmen erhebliche Kosten, die mit dem Training von KI-Systemen von Grund auf verbunden sind. Diese Modelle bieten einen soliden Ausgangspunkt, da nur minimale Feinabstimmungen auf bestimmte Aufgaben oder Branchen erforderlich sind. Dadurch wird KI breiter zugänglich, was die für die Entwicklung benötigten Rechenressourcen und das nötige Fachwissen reduziert.

Bessere Datenanalyse und Entscheidungsfindung

Basismodelle liefern bei der Verarbeitung und Analyse großer Datensätze, einschließlich unstrukturierter Informationen, herausragende Ergebnisse. Wirtschaftsführer können diese Funktionen für Aufgaben wie Markt- und Stimmungsanalysen sowie Feedback-Interpretation nutzen. Indem sie verwertbare Einblicke schneller und genauer als herkömmliche Methoden bereitstellen, verbessern diese Modelle den strategischen Entscheidungsprozess.

Gesteigerte Kundeninteraktion

Tools generativer KI, die auf Basismodellen basieren, verbessern die Kundenkommunikation durch personalisierte und effiziente Interaktionen. Dies kann die Verwaltung von Kundenanfragen und die Unterstützung bei der Erstellung maßgeschneiderter Antworten umfassen. So können Unternehmen die Kundenzufriedenheit verbessern und gleichzeitig die Arbeitsauslastung von Serviceteams reduzieren.

Optimale Innovation und Kreativität

Es wird manchmal übersehen, ist aus geschäftlicher Sicht aber dennoch wertvoll: das kreative Potenzial von Basismodellen. Sie ermöglichen die Entwicklung innovativer KI-generierter Kunst, Designs und vielseitiger Medieninhalte. Diese Modelle erweitern die Grenzen dessen, was KI leisten kann, und eröffnen neue Möglichkeiten in der Unterhaltung, im Marketing, im Produktdesign und in allen anderen Branchen, die von einem neuen kreativen Ansatz profitieren.

Obwohl Basismodelle flexible Fähigkeiten und breite Anwendungsfälle bieten, ist die Technologie nicht ohne Herausforderungen. Diese können wichtige Fragen aufwerfen, die Unternehmen bei der Einführung von Lösungen, die auf generativer KI basieren, angehen müssen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Probleme, die berücksichtigt werden müssen:

Sicherheit

Basismodelle als zentralisierte Systeme bergen einige Risiken für die digitale Sicherheit. Sie fungieren als Single Points of Failure und machen sie zu attraktiven Zielen für Cyberkriminelle. Ein erfolgreicher Angriff könnte sensible Daten gefährden, den Betrieb unterbrechen oder sogar das Verhalten eines Modells verändern und so zu schädlichen Ergebnissen führen. Diese Schwachstellen sind besonders für Branchen bedenklich, die routinemäßig vertrauliche Informationen verarbeiten.

Um diese Risiken zu beheben, sollten Unternehmen in umfassende Cybersicherheitsmaßnahmen investieren, einschließlich Verschlüsselungsprotokollen, regelmäßiger Schwachstellenbewertungen und Zugriffskontrollen. Die Entwicklung dezentraler Ansätze, bei denen kritische Systeme über mehrere Knoten verteilt sind, kann ebenfalls die Gefahren von Single-Point-Ausfällen reduzieren. Darüber hinaus können KI-Anbieter die Sicherheit verbessern, indem sie sichere Modellarchitekturen einführen und einen einheitlichen Zeitplan für die Auditierung ihrer Systeme festlegen.

Voreingenommenheiten

Da Basismodelle anhand großer Datensätze trainiert werden, spiegeln sie häufig die Voreingenommenheit in ihren Trainingsdaten wider. Von geschlechtsspezifischen Stereotypen bis hin zu kulturellen Vorurteilen wird dieses Problem besonders heikel, wenn voreingenommene Modelle in Entscheidungsfindungssystemen wie Einstellungsplattformen oder Bonitätsbewertungen verwendet werden.

Entwickler sollten während des Trainingsprozesses diverse und inklusive Datensätze priorisieren, um inhärente Voreingenommenheiten zu minimieren. Regelmäßige Audits und externe Überprüfungen der Modellausgaben gewährleisten die Verantwortlichkeit, und die Integration auf Fairness ausgerichteter Algorithmen während des Trainings kann zu gerechteren Ergebnissen führen.

Ethische Bedenken

Basismodelle werfen ethische Fragen auf, insbesondere wenn sie in Anwendungen verwendet werden, die das Leben von Personen stark beeinflussen können. In Bereichen wie der Gesundheitsdiagnostik oder der rechtlichen Entscheidungsfindung können diese Modelle unbeabsichtigt zu Entscheidungen führen, die gegen Grundrechte verstoßen. Sie können auch Probleme aufgrund mangelnder Verantwortlichkeit verursachen, insbesondere angesichts ihrer „Blackbox“-Natur.

Um ethische Bedenken auszuräumen, müssen Unternehmen klare Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI festlegen. Ethikkommissionen und interdisziplinäre Zusammenarbeit können helfen, die potenziellen Auswirkungen dieser Modelle vor ihrer Einführung zu bewerten. Transparenz ist ebenfalls entscheidend: KI-Anbieter sollten die Trainingsdaten, Einschränkungen und beabsichtigten Anwendungen ihrer Modelle klar dokumentieren, damit Stakeholder fundierte Entscheidungen über ihre Nutzung treffen können.

Umweltbelange

Das Training und der Betrieb von Basismodellen erfordern immense Rechenressourcen, die zu einem erheblichen ökologischen Fußabdruck beitragen. Ein hoher Energieverbrauch während des Trainings führt zu hohen CO2-Emissionen, was Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit dieser Technologie aufkommen lässt.

Unternehmen können den Impact auf die Umwelt mindern, indem sie Modellarchitekturen dahingehend optimieren, dass sie weniger Rechenleistung benötigen. Der Einsatz energieeffizienter Hardware und die Priorisierung erneuerbarer Energiequellen in Rechenzentren können ebenfalls zu einer Reduzierung des CO2-Fußabdrucks beitragen. Auch gemeinsame Bemühungen, kleinere, aber gleichermaßen effektive Modelle zu entwickeln, können die Umweltbelastung weiter senken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Angesichts ihrer inhärenten Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit sind die möglichen Einsatzgebiete von Basismodellen nahezu unbegrenzt. Allerdings sind einige Branchen aufgrund der Art ihrer Herausforderungen und der von ihnen generierten Daten besonders gut positioniert, um von dieser Technologie zu profitieren. Im Folgenden zeigen wir Ihnen, welche wichtigen Branchen Basismodelle auf welche Weise für sich nutzen können:

• Gesundheitswesen

  Basismodelle können bei der Medikamentenforschung (z. B. bei der Erzeugung potenzieller Wirkstoffe für die Behandlung) und bei der Entwicklung innovativer Arzneimittel helfen. Sie unterstützen auch bei Aufgaben wie der Analyse der medizinischen Bildgebung und der personalisierten Patientenversorgung.

• Rechtswesen

  Rechtsexperten können Basismodelle für Aufgaben wie das Entwerfen von Dokumenten, die Vertragsanalyse und die Zusammenfassung eines Rechtsfalls verwenden. Mit einem weiteren Fortschreiten der Entwicklung der sachlichen Richtigkeit und Nachverfolgbarkeit könnte sich ihr Nutzen sogar noch erweitern.

• Bildungswesen

  Diese Modelle könnten beim personalisierten Lernen helfen, indem sie Übungsprobleme generieren, Unterrichtspläne erstellen und Schülern maßgeschneidertes Feedback basierend auf ihren individuellen Lernstilen bieten.

• Finanzwesen

  Basismodelle verbessern die Betrugserkennung, analysieren Markttrends und generieren vorausschauende Einblicke, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. So sind sie für das finanzielle Risikomanagement und die Kundeninteraktion von unschätzbarem Wert.

• Fertigungsindustrie

  Diese Modelle können Lieferketten optimieren, Geräteausfälle vorhersagen und neue Produkte mit KI-generierten Prototypen entwickeln.

• Einzelhandel

  Im Einzelhandel unterstützen Basismodelle personalisiertes Marketing und bessere Kundeninteraktionen durch KI-gestützte Chatbots und Empfehlungssysteme.

Basismodelle für generative KI sind auf fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen und Trainingstechniken angewiesen, um Daten zu verarbeiten und Ausgaben zu generieren. Ihr Betrieb umfasst das Verstehen von Mustern, Beziehungen und Kontexten in großen Datensätzen, wodurch es ihnen möglich ist, Aufgaben von der Textgenerierung bis zur Bilderstellung zu erstellen. Im Folgenden finden Sie eine Aufgliederung der wichtigsten Prozesse, die diese Modelle antreiben:

Transformer-Architektur

Im Kern der Basismodelle steht die Transformer-Architektur, die 2017 von Google-Forschern eingeführt wurde. Im Gegensatz zu traditionellen rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzwerken verwenden Transformer einen „Aufmerksamkeitsmechanismus“, der die Bedeutung verschiedener Elemente in sequenziellen Daten abwägt. So können sie komplexe Eingaben (z. B. Text oder Bilder) verarbeiten und das nächste Element in einer Sequenz genau vorhersagen.

Selbstüberwachtes Lernen

Basismodelle nutzen selbstüberwachtes Lernen, um mit riesigen Mengen an nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren. Durch das eigenständige Erstellen von Bezeichnungen aus den Eingabedaten eliminieren diese Modelle den Bedarf an manuell gekennzeichneten Datensätzen, wodurch der Trainingsprozess skalierbarer und effizienter wird. Dieser Ansatz ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens (ML).

Pre-Training

Während des Pre-Trainings werden Basismodelle riesigen Datensätzen ausgesetzt, die häufig aus dem Internet stammen, um die statistischen Muster von Sprache oder anderen Datentypen zu lernen. Diese Phase ist rechenintensiv und konzentriert sich auf das allgemeine Verständnis, indem das Modell mit breiten Fähigkeiten anstatt aufgabenspezifischem Fachwissen ausgestattet wird.

Fine-Tuning

Nach dem Pre-Trainig wird das Modell mithilfe kleinerer, domänenspezifischer Datensätze abgestimmt. In dieser Phase wird das Modell für spezialisierte Aufgaben angepasst, indem durch die Ausrichtung auf Relevanz und Genauigkeit die Ausgaben optimiert werden. Beim Fine-Tuning wird häufig menschliches Feedback einbezogen, um das Verhalten des Modells weiter an den gewünschten Ergebnissen auszurichten.

Basismodelle sind das Herzstück der generativen KI. Ihre Fähigkeit, sich anzupassen und eine breite Palette von Aufgaben auszuführen, stellt ihre Relevanz sicher, während sich die KI-Technologie weiterentwickelt. Und obwohl das Endziel der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) noch in weiter Ferne liegt, ist die Entwicklung von Basismodellen ein entscheidender Schritt hin zu fortschrittlicheren, anpassungsfähigeren KI-Systemen.

Da Basismodelle immer leistungsfähiger werden, ist es für Unternehmen, Regulierungsbehörden und die Gesellschaft entscheidend, sich den Herausforderungen zu widmen, die mit diesen Fortschritten verbunden sind. Die verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung von Basismodellen maximiert deren Vorteile und minimiert gleichzeitig Risiken. Die kontinuierliche Bereitstellung von Schulung und Ressourcen ist unerlässlich, um Fachkräfte und Stakeholder über Fortschritte in diesem sich schnell entwickelnden Bereich auf dem Laufenden zu halten.

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