Die Grundlagen von Gen-Ai verstehen

Der Begriff Generative KI, oft abekürzt als GenAi, beschreibt Software die Inhalte in verschiedenen Formen verarbeiten und generieren kann. Beispielsweise in Form von Text, Bildern, Sprache oder Musik.

Modelle, die natürliche Sprache “verstehen”, verarbeiten und generieren können, werden als Large Language Models (LLM’s) bezeichnet. Diese Modelle werden typischerweise durch gigantische Textwerke trainiert. ChatGPT beispielsweise wurde anhand von zirka 300 Millarden Wörtern trainiert. Diese Wörter stammen zum Großteil aus gescannten Büchern und dem Internet. Umgerechnet entspricht das zirka 4 Millionen Büchern.

LLM’s können verschiedenen Formen von Content generieren und vararbeiten. Die verschiedenen Formen des Contents, auch Modalitäten genannt, können beispielsweise die folgenden umfassen:

• Schriftlicher Text in 80+ verschiedenen Sprachen

• Gesprochener Text in 57+ Sprachen

• Numerische Daten

• Programmiercode

• Bilder

• Videos

• Musik

GenAi ist kein völlg neues Konzept. Google Translate wurde 2006 gegründet. Siri, Google auto complete, iphone auto complete. Was ist passiert? 2023 Gpt-4

Qualität der Ausgaben und Halluzinationen

Der output solcher Systeme ist teilweise nicht von Texten zu unterscheiden die aus der Feder eines Menschen stammen. Durch Prompt-Engineering kann die Qualität der Ausgabe maßgeblich beeinflusst werden. Ebenfalls beeinflussen verschiedenen weitere Faktoren die Qualität der Ausgabe. Beispielsweise die Anzahl und Variation der Daten die zum Training der KI genutzt wurden und die Anzahl der Parameter (Größe) eines Modells.

GenAi Systeme sind jedoch nicht immer akkurat und liefern zum Teil so-genannte Halluzinationen, die ohne Kontext teils schwierig zu identifizieren sind. Cleveres Prompt-Engineering, Retrieval Augmentation und Fine-Tuning stellen Methoden dar diese Halluzinationen zu verringern.

Kommerzielle Modelle vs. Open-Source M

Tools wie ChatGPT, Gemini, Claude und weitere werden als kommerzielle LLM’s bezeichnet. ChatGpt 4o wird aktuell mit einem Nutzungslimit kostenlos angeboten. Claude und Gemini bieten so-genannte Freemium Modelle an bei denen die KI’s kostenlos für einen begrenzt getestet werden können.

API’s dieser Anbieter werden gegen Gebühren pro Input und Output Token bepreist und kosten zwischen 5$ und 75$ pro Millionen generierte Tokens.

Neben diesen, existieren ebenfalls Open Source LLM’s. Diese Modelle haben den großen Vorteil, dass diese auf Ihren eigenen Servern installiert und genutzt werden können. Somit können Datenschutzbedenken umgangen werden. Beispiele sind: Llama 3, MPT-7B, Falcon 2, Vicuna-13B, Mixtral-8x22B, Grok, Command R

Diese Technologische Innovation kann für Unternehmen sehr gewinnbringend eingesetzt werden und wird einen großen Einfluss darauf haben wie Content effektiv und effizient erstellt wird.

Laut einer McKinsey Studie [quelle] kann KI bis zu 4,4 Billionen € im Jahr zur globalen Wirtschaft beisteuern. Innerhalb der nächsten Jahre werden Telekommunikations, Medien und Technologien ohne KI Unterstützung als obsolet oder ineffizient eingestuft werden.