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KI in Kürze

Von KI-Modellen über grundlegende Konzepte bis hin zur Entwicklung von KI Anwendungen.

Zusammenfassung​

Seit 2020 hat die KI einen transformativen Wandel durchlaufen, der hauptsächlich durch das Skalieren von Modellen vorangetrieben wurde. Dieses Wachstum hat zu gesteigerten Fähigkeiten geführt, die zahlreiche neue Anwendungen ermöglichen und die Produktivität sowie den wirtschaftlichen Wert erheblich steigern. Allerdings erfordert das Training dieser riesigen Modelle enorme Mengen an Daten, Rechenressourcen und spezialisiertes Fachwissen – Ressourcen, die typischerweise nur großen Organisationen zur Verfügung stehen. Folglich hat sich das Modell-als-Dienst-Paradigma entwickelt, das den Zugang zur KI demokratisiert, indem es Einzelpersonen und kleineren Teams ermöglicht, leistungsstarke Anwendungen mit vortrainierten Foundation-Modellen zu erstellen, die als Dienstleistung bereitgestellt werden.

Arten von KI-Modellen​

  • Sprachmodelle (LMs): Modelle, die die Wahrscheinlichkeit eines Wortes oder Tokens im gegebenen Kontext vorhersagen. Sie bilden die Grundlage vieler KI-Anwendungen wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Übersetzung.
  • Große Sprachmodelle (LLMs): Extrem groß angelegte Sprachmodelle, die auf riesigen Datensätzen mit Milliarden von Parametern trainiert werden und anspruchsvolle Aufgaben wie Inhaltserstellung, Codierung und offenes Denken ermöglichen.
  • Einbettungsmodelle: KI-Modelle, die Text, Bilder oder andere Daten in numerische Vektorrepräsentationen umwandeln und Aufgaben wie semantische Suche, Empfehlungssysteme und retrieval-augmentierte Generierung ermöglichen (z. B. CLIP für Text-Bild-Einbettungen, word2vec, Satztransformatoren).
  • Generative KI-Modelle: Modelle, die darauf ausgelegt sind, neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder Code basierend auf erlernten Mustern zu generieren.
  • Foundation-Modelle: Große, allgemeine KI-Modelle, die in der Lage sind, mehrere Datenmodalitäten (Text, Bilder, Audio, Video) zu verarbeiten und verschiedene nachgelagerte Aufgaben mit minimalem Feintuning zu unterstützen. Beispiele sind GPT-4, Gemini und multimodale Modelle wie CLIP und DALL·E.

Weitere spezialisierte Modelle sind:

  • Textgenerierung (z. B. GPT-4, Claude)
  • Bildgenerierung (z. B. DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion)
  • Musik- & Audiogenerierung (z. B. Jukebox, MusicLM)
  • Konversationelle KI-Modelle: Spezialisierte LLMs, die für interaktive, dialogbasierte Anwendungen optimiert sind, wie virtuelle Assistenten, Chatbots und Kundensupport-Agenten (z. B. ChatGPT, Google Bard, Metas Llama).
  • Transformer-basierte Modelle: KI-Modelle, die Transformer-Architekturen für überlegene Effizienz und parallele Verarbeitung nutzen. Die Transformer-Struktur treibt die meisten modernen KI-Modelle an, einschließlich LLMs, multimodaler Modelle und generativer KI (z. B. BERT, GPT, Vision Transformers [ViTs]).

Grundlegende KI-Konzepte​

  • Tokens: Grundlegende Einheiten (Wörter oder Wortteile), die von Sprachmodellen verwendet werden, um Text effizient zu verarbeiten.
  • Vokabular: Der vollständige Satz von Tokens, der von einem Modell erkannt wird.
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI-Feld, das es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und darauf zu reagieren. Anwendungen umfassen Übersetzung, Zusammenfassung, Sentiment-Analyse, Klassifikation und Konversationsagenten.
  • Multimodalität: Bezieht sich auf KI-Systeme, die mehrere Arten von Daten (z. B. Text, Bilder, Audio, Video) gleichzeitig verarbeiten, integrieren und verstehen können. Diese Modelle ermöglichen intermodale Interaktionen und Aufgaben wie Bildunterschriftenerstellung, Videoanalyse, Sprach-zu-Text-Konvertierung und multimodale KI-Assistenten (z. B. GPT-4V, Gemini, CLIP).
  • Maskierte Sprachmodelle (z. B. BERT): Sagen fehlende Wörter unter Verwendung des Kontexts aus beiden Richtungen voraus. Geeignet für kontextreiche Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder Code-Debugging.
  • Autoregressive Sprachmodelle (z. B. GPT): Sagen sequentielle Tokens basierend ausschließlich auf vorherigem Text voraus. Ideal für die Generierung kohärenter, erweiterter Texte und Konversationen.
  • Selbstüberwachung: Eine Methode, bei der Modelle aus unbeschrifteten Daten lernen, indem sie Teile des Inputs selbst vorhersagen, um die Einschränkungen der manuellen Beschriftung zu überwinden. Diese Technik ermöglicht es Sprachmodellen, durch die Nutzung reichlich vorhandener unbeschrifteter Texte zu skalieren.
  • Maschinelles Lernen (ML): Das breitere KI-Feld, in dem Algorithmen aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.
  • Tiefes Lernen: Ein Teilbereich des ML, der neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten verwendet (z. B. Transformer in LLMs), um Muster zu erkennen und komplexe Ausgaben zu generieren.
  • Generative KI: KI, die neue Inhalte (Text, Bilder, Musik) erstellt, anstatt nur bestehende Daten zu analysieren oder zu klassifizieren (z. B. DALL·E, ChatGPT).

KI-Engineering vs. ML-Engineering​

  • ML-Engineering beinhaltet den Aufbau und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, die sich auf spezifische Aufgaben konzentrieren, normalerweise mit gekennzeichneten Daten.
  • KI-Engineering ist die aufkommende Praxis, leistungsstarke, allgemeine Foundation-Modelle zu nutzen. Wichtige Techniken umfassen:
    • Feinabstimmung: Der Prozess der Anpassung eines vortrainierten Modells an eine spezifische Aufgabe durch weiteres Training mit einem kleineren, domänenspezifischen Datensatz. (weitere Anpassung von Modellen an spezifische Aufgaben oder Kontexte)
    • Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine Technik, die KI-generierte Antworten verbessert, indem sie Echtzeit-Wissen aus externen Datenbanken oder Dokumenten integriert. (Integration externer Datenquellen)
    • Prompt-Engineering: Die Praxis, effektive Eingabeaufforderungen zu entwerfen, um KI-Modelle dazu zu bringen, gewünschte Antworten zu generieren. Techniken umfassen strukturierte Eingaben, wenige Beispiele und iterative Verfeinerung für optimale Ergebnisse. (Erstellung effektiver Anweisungen für Modelle)

Wachstum und Einfluss des KI-Engineerings​

Das KI-Engineering hat sich schnell zu einer der am schnellsten wachsenden Technologiedisziplinen entwickelt. Die reduzierten Kosten und die verbesserte Entwicklungsfreundlichkeit haben die breite Akzeptanz in verschiedenen Branchen gefördert und innovative Anwendungen in der Inhaltserstellung, im Marketing, bei der Programmierunterstützung und darüber hinaus ermöglicht. Da sich die KI weiterentwickelt, werden diese Ansätze nur noch integraler für den technologischen Fortschritt werden.