Generative KI? Ein Einführungsleitfaden

Was ist generative KI? Eine Einleitung

Generative KI ist eine transformative Art der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, verschiedene Arten von Inhalten als Reaktion auf natürliche Spracheingaben zu erstellen. Mit generativen KI-Modellen können Benutzer in Sekundenschnelle Bilder, Text, Audio und sogar synthetische Daten erstellen.

Der Hype um generative KI begann sich Ende 2022 zu entwickeln Open AI hat ChatGPT gestartet, ein hochmoderner Chatbot, der unglaubliche Inhalte in menschlicher Sprache erstellen kann. Tatsächlich gab es generative KI jedoch schon lange vor 2022.

Die Technologie, die der generativen KI zugrunde liegt, wurde erstmals in den 1960er Jahren in einigen der frühesten Chatbots eingeführt. Das Potenzial dieser Form der KI wurde jedoch erst 2014 wirklich offenbart, als generative adversarial Networks (GANs) in die Welt des maschinellen Lernens eingeführt wurden.

Die neueste Klasse generativer KI-Anwendungen ist seitdem aus grundlegenden Modellen hervorgegangen und ermöglicht es Unternehmen, einzigartige Modelle zur Bild- und Sprachgenerierung zu erstellen.

Die meisten der heute verwendeten Basismodelle sind „große Sprachmodelle“ oder LLMs, die auf riesigen Mengen natürlicher Sprache trainiert werden.

Die Wirkung dieser Systeme wird nicht nur auf die Größe der LLMs zurückgeführt, sondern auch auf die Transformer (Werkzeuge für maschinelles Lernen), die es Forschern ermöglichen, Modelle ohne komplexe Beschriftungsaufgaben zu trainieren.

Zero-Shot-Learning ermöglicht es Modellen, allgemeine Erkenntnisse über die Beziehungen zwischen Konzepten zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen und neuartige Reaktionen auf Eingaben zu generieren.

Wie funktioniert generative KI?

Wie oben erwähnt, reagieren generative KI-Modelle auf „Eingabeaufforderungen“ in Form von Bildern, Audio, Video, Text und mehr. Sie ermöglichen es Benutzern, als Reaktion auf diese Eingabeaufforderungen schnell neue Inhalte zu generieren. In früheren Versionen der generativen KI mussten Benutzer Daten über eine API oder einen ähnlichen Prozess an das Modell übermitteln.

Pioniere der generativen KI haben jedoch bessere Benutzeroberflächen entwickelt, die es Benutzern ermöglichen, Anfragen in einfacher natürlicher Sprache zu beschreiben. Generative KI-Modelle nutzen neuronale Netze, um Strukturen und Muster in Daten zu bestimmen und neue Inhalte zu generieren.

Einer der größten Durchbrüche bei generativen KI-Modellen ist die Möglichkeit für Benutzer, verschiedene Lernansätze zu nutzen, darunter halbüberwachtes und unüberwachtes Lernen für das Training. Dies bedeutet, dass Unternehmen und Entwickler große Datenmengen einfacher nutzen können, um Gen-AI-Modelle bei der Bereitstellung einzigartiger Antworten auf Anfragen zu unterstützen.

GANs und Variations-Autoencoder stellen sicher, dass Entwickler Modelle mit einer bestimmten Sicht auf die Welt trainieren können, was zu verschiedenen Anwendungsfällen für generative KI-Tools führt. Beispiele hierfür sind alles von GPT-3 und GPT-4 bis hin zu Stable Diffusion.

Wie werden generative KI-Systeme entwickelt?

Obwohl generative KI-Systeme, wie wir sie heute kennen, noch relativ neu sind, gibt es viele verschiedene Arten von Modellen, die jeweils auf einzigartige Weise trainiert werden.

Eine der gebräuchlichsten Optionen für die Entwicklung generativer KI ist die Verwendung von „Diffusionsmodellen“ oder entrauschenden Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodellen. Diese bestimmen Vektoren im latenten Raum mithilfe zweistufiger Trainingsprozesse. Die Systeme nutzen sowohl Vorwärtsdiffusion, um den Trainingsdaten zufälliges Rauschen hinzuzufügen, als auch Rückwärtsdiffusion, um das Rauschen umzukehren und Datenproben zu rekonstruieren.

Obwohl das Training von Diffusionsmodellen länger dauert als das von Variations-Autoencoder-Modellen, können Entwickler nahezu unendlich viele Schichten trainieren, was zu einer qualitativ hochwertigeren Ausgabe führt. Neben Diffusionsmodellen nutzen Organisationen auch sowohl „VAEs“ als auch „GANs“ für generative KI.

VAEs (Variational Autoencoders) bestehen aus zwei entsprechenden neuronalen Netzwerken: Encodern und Decodern. Der Encoder wandelt die Eingabe in eine kleinere Datendarstellung um, während der Decoder die ursprüngliche Eingabe rekonstruiert und alle unnötigen Informationen entfernt. Die beiden Netzwerke arbeiten zusammen, um effiziente Möglichkeiten zur Datendarstellung zu erlernen und so eine kreative Ausgabe zu ermöglichen.

GANs oder Generative Adversarial Networks zwingen zwei neuronale Netze dazu, gegeneinander zu konkurrieren. Ein Generator erstellt neue Datenbeispiele, während ein Diskriminator lernt, generierte Inhalte als „echt“ oder „gefälscht“ zu unterscheiden.

Die beiden Modelle werden gleichzeitig trainiert, werden nach und nach intelligenter und produzieren mit der Zeit bessere Inhalte. GANs liefern schnell qualitativ hochwertige Proben und Ausgaben, leiden jedoch häufig unter einer begrenzten Probenvielfalt.

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Entwicklung generativer KI-Modelle ist die Verwendung einer bestimmten Architektur, beispielsweise eines Transformatornetzwerks. Diese Netzwerke funktionieren ähnlich wie neuronale Netzwerke und verarbeiten sequentielle Eingaben in einem nicht-sequentiellen Format. Transformatoren profitieren sowohl von Selbstaufmerksamkeit als auch von Positionskodierung, sodass sich Algorithmen auf die Beziehung zwischen Wörtern konzentrieren können.

Selbstaufmerksamkeitsschichten weisen jeder Komponente der Eingabe eine Gewichtung zu, die mit ihrem Wert oder ihrer Wichtigkeit korreliert. Das Positionskodierungssystem bestimmt die Reihenfolge, in der Eingabewörter übermittelt werden. Transformatoren bestehen aus verschiedenen Schichten oder Transformatorblöcken, die zusammenarbeiten, um Datenströme wie Bilder und Text zu entschlüsseln und sogar vorherzusagen.

Anwendungen generativer KI

Wie alle KI-Technologien sollen generative KI-Systeme bestimmte Anwendungsfälle unterstützen. Diese Tools können die Arbeitsabläufe von Ingenieuren, Wissenschaftlern, Forschern und Kreativen gleichermaßen optimieren. Generative KI-Modelle können Eingaben in verschiedenen Formen annehmen und in denselben Modalitäten neue Inhalte generieren.

Häufige Anwendungen sind:

• Visuals: Eine der beliebtesten generativen KI-Anwendungen ist die Möglichkeit, einzigartige Bilder wie Avatare, 3D-Bilder, Grafiken und Illustrationen zu erstellen. Benutzer können Bilder in verschiedenen Stilen erstellen und sogar vorhandene Inhalte ändern oder bearbeiten. Generative KI-Modelle können Diagramme erstellen, um chemische Verbindungen für die Arzneimittelforschung darzustellen, oder realistische Bilder für Videospiele, Designtools, virtuelle und erweiterte Realität erstellen.
• Audio: Audio, Sprache und Musik sind allesamt aufstrebende Bereiche in der generativen KI-Landschaft. Beispiele hierfür sind Modelle, die mithilfe von Texteingaben Ausschnitte aus Audioclips und Liedern entwickeln können. Einige Tools können auch bestimmte Objekte in Videos erkennen und ergänzende Geräusche oder Musik für Videomaterial erstellen.
• Sprache: Text ist das Herzstück vieler generativer KI-Modelle und wird oft als der fortschrittlichste Bereich angesehen. Einige der beliebtesten sprachbasierten generativen Modelle sind LLMs oder große Sprachmodelle, die zum Erstellen von Code, Aufsätzen, Übersetzungen und mehr verwendet werden können.
• Synthetische Daten: Entwickler verwenden synthetische Daten, um KI-Modelle zu trainieren. Bei Bedarf sind die Daten eingeschränkt oder nicht vorhanden. Generative Modelle können synthetische Daten erstellen, um alle Modalitäten abzudecken, und etiketteneffizientes Lernen nutzen, um zu wachsen. Generative KI-Algorithmen können die Kennzeichnungskosten senken, indem sie automatisch erweiterte Trainingsdaten erstellen oder Darstellungen von Daten lernen.

Auch die Anwendungsfälle für generative KI erstrecken sich über verschiedene Branchen. Viele Fachleute beschreiben generative KI als eine Art Allzwecktechnologie, ähnlich der Strom- oder Dampfkraft. In jeder Branche kann diese Technologie unterschiedliche Anwendungsfälle bedienen, wie zum Beispiel:

• Aufbau von Betrugserkennungssystemen und Datenverwaltungstools für das Finanzwesen.
• Vertragsdolmetschen und Beweisanalyse in der Rechtsbranche.
• Kombinieren von Daten von Kameras und Metriken, um fehlerhafte Komponenten und potenzielle Probleme im Fertigungsbereich zu identifizieren.
• Inhalte produzieren und in andere Sprachen im Film- und Medienbereich übersetzen.
• Identifizierung vielversprechender Medikamentenkandidaten und Möglichkeiten in der Medizinbranche.
• Entwurf und Bearbeitung von Prototypen im Architekturbereich.
• Erstellen von Spielinhalten und Levels im Gaming-Bereich.

Die Herausforderungen der generativen KI

Während unzählige Unternehmen, von Microsoft und Google bis hin zum MIT, inzwischen in generative KI-Lösungen investieren, gibt es immer noch Herausforderungen zu meistern. Eine der größten Herausforderungen hängt mit der Skalierbarkeit der Computerstruktur zusammen. Generative KI-Modelle können Milliarden von Parametern verwenden und benötigen für das Training erhebliche Datenmengen.

Das heißt, obwohl ein generativer KI-Chatbot auf den ersten Blick einfach erscheinen mag, erfordert seine Entwicklung erhebliches technisches Fachwissen, Kapitalinvestitionen und eine einzigartige Technologie. Um solch große Datensätze zu trainieren, benötigen Unternehmen auch enorme Mengen an Rechenleistung, um Modelle zu verfeinern.

Weitere häufige Herausforderungen sind:

• Abtastgeschwindigkeit: Aufgrund der Größe generativer Modelle kann es manchmal zu Latenzen in der Zeit kommen, die zum Generieren einer Instanz erforderlich ist. Für interaktive Lösungen, die Textgenerierung oder KI-Verarbeitung natürlicher Sprache bieten, müssen Gespräche präzise und sofort stattfinden. Langsame Abtastgeschwindigkeiten können das schnelle Trainieren von Werkzeugen erschweren.
• Datenqualität: Wie oben erwähnt, werden einige generative KI-Modelle verwendet, um synthetische Daten für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen. Nicht alle Daten eignen sich für die Verwendung in KI-Modellen und Apps. Diese Modelle erfordern unvoreingenommene, qualitativ hochwertige Daten, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Einige Bereiche haben Schwierigkeiten, genügend effektive Daten für die Erstellung von Modellen zu finden.
• Datenlizenzen: Der Mangel an Daten wird durch die Unfähigkeit, auf Daten zuzugreifen, noch verstärkt. Nicht alle für die generative KI-Optimierung verfügbaren Daten sind Open Source. Einige Unternehmen haben Schwierigkeiten, an kommerzielle Lizenzen für die Nutzung vorhandener Daten zu gelangen oder neue maßgeschneiderte Datensätze zu erstellen.

Viele innovative Unternehmen arbeiten derzeit an neuen Wegen, um das weitere Wachstum und die Entwicklung generativer KI-Modelle zu unterstützen. Diese Plattformen und Produkte beginnen, die Komplexität zu verdeutlichen, die mit der Entwicklung innovativer Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab verbunden ist.

Die Vorteile generativer KI

Auch wenn noch verschiedene Herausforderungen zu bewältigen sind, bevor jeder auf generative KI-Lösungen zugreifen kann, um neue Bilder, Textbeschreibungen und mehr zu erstellen, bietet die Technologie dennoch viele deutliche Vorteile. Generative KI-Algorithmen sind leistungsstarke Werkzeuge, mit denen neue, originelle Inhalte wie Videos, Texte und Bilder erstellt werden können (Dall-e 2).

Einige dieser Modelle im Deep-Learning-Stil sind in der Lage, Inhalte zu erstellen, die kaum von von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Generative KI-Algorithmen können sogar verwendet werden, um die Genauigkeit und Effizienz bestehender KI-Technologien zu verbessern.

Sie können viele Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer-Vision-Systeme effektiver unterstützen, indem sie neue synthetische Daten für das Training erstellen. Darüber hinaus können generative KI-Algorithmen Entwicklern und Organisationen ermöglichen, komplexe Daten auf neue Weise zu analysieren und zu untersuchen.

Unternehmen und Forscher können generative KI nutzen, um Informationen zusammenzufassen, versteckte Muster zu entdecken und Trends zu erkennen, die in Rohdaten allein möglicherweise nicht erkennbar sind. Im großen Maßstab können generative KI-Algorithmen eine Vielzahl von Prozessen und Aufgaben beschleunigen und automatisieren, wodurch Unternehmen und Einzelpersonen viel Zeit und Ressourcen sparen.

Gibt es heute Probleme mit generativer KI?

Obwohl der Aufstieg der generativen KI von der Fertigungs- bis zur Gesundheitsbranche für große Aufregung gesorgt hat, gibt es auch verschiedene Bedenken hinsichtlich der Technologie. Viele dieser Bedenken drehen sich um die Möglichkeit des Missbrauchs und Missbrauchs von KI-Modellen, um Probleme mit qualitativ minderwertigen Ergebnissen und um die Möglichkeit, einige bestehende Geschäftsmodelle zu stören.

Generative KI ist leistungsstark, kann aber ungenaue und irreführende Informationen liefern. Außerdem ist es schwierig, ihr zu vertrauen, wenn Unternehmen sich der Quelle der Informationen, die der generative, vortrainierte Transformator und andere Algorithmen verwenden, nicht vollständig bewusst sind.

In einigen Fällen könnte generative KI neue Formen von Plagiaten fördern, die die Rechte von Inhaltserstellern und Künstlern außer Acht lassen. Es könnte auch bestehende Geschäftsmodelle stören, insbesondere in Bezug auf Werbung und Suchmaschinenoptimierung.

Eine besondere Sorge im Zusammenhang mit generativer KI besteht darin, dass textbasierte und bildbasierte Modelle die Generierung gefälschter Nachrichten erleichtern könnten. Es besteht auch die Möglichkeit, dass einige Modelle, die Menschen nachbilden können, sich bei Social-Engineering-Angriffen als Menschen ausgeben.

Blick in die Zukunft der generativen KI

Während Innovatoren in der modernen Welt weiterhin generative KI-Modelle optimieren und verbessern, erweisen sich diese Tools als erstaunlich vielversprechend. Derzeit wird an neuen Möglichkeiten zur Entwicklung von Tools zur Erkennung und Bewältigung potenzieller Probleme und Herausforderungen geforscht. Einige Unternehmen entwickeln sogar Tools, die KI-generierte Bilder, Videos und Texte erkennen können.

Verbesserungen der KI-Entwicklungsplattformen werden auch dazu beitragen, die Entwicklung generativer KI-Lösungen in Zukunft zu verbessern. Unternehmensführer und Entwickler suchen bereits nach Möglichkeiten, generative KI in die Tools und Systeme einzubetten, die wir bereits in großem Umfang nutzen.

Design-Tools werden intuitiver, Grammatikprüfer werden sich weiterentwickeln und Schulungstools werden möglicherweise bald in der Lage sein, Best Practices im Auftrag von Unternehmensleitern automatisch zu identifizieren. Generative KI hat das Potenzial, praktisch jeden Aspekt unserer Lebens- und Arbeitsweise zu verändern.