Arten von KI-Modellen: Ein Deep Dive in die KI-Architektur

Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) sind Computerprogramme, die menschliche Intelligenz nachahmen sollen. Sobald ein Algorithmus anhand riesiger Datensätze darauf trainiert wurde, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu generieren, wird er zu einem KI-Modell. Je mehr Daten für das Training verwendet wurden, desto genauer ist es. Von maschinellem Lernen und Deep Learning bis hin zu generativer KI und natürlicher Sprachverarbeitung: Verschiedene Arten von KI-Modellen kommen für unterschiedliche Anwendungsfälle zum Einsatz – etwa zur Automatisierung von Aufgaben, zur Entwicklung besserer Diagnoseinstrumente im Gesundheitswesen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen. Das müssen Sie wissen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Verschiedene Arten von KI-Modellen ermöglichen anspruchsvolle Anwendungen, die jeweils auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind. Zu den gängigen Arten von KI-Modellen gehören maschinelles Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, generative KI und hybride KI. (Zum Abschnitt springen)
• •KI-Modelle treiben technologische Innovationen voran, die für die Entwicklung intelligenter Systeme, die Automatisierung von Aufgaben und datengestützte Entscheidungen unverzichtbar sind. Während sich KI weiterentwickelt, wird sich auch die Technologie weiterentwickeln und die Gesellschaft prägen. (Zum Abschnitt springen)
• •KI-Modelle verändern Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Einzelhandel. Verschiedene Arten von KI-Modellen haben unterschiedliche Stärken bei der Bewältigung realer Probleme. (Zum Abschnitt springen)

Was sind KI-Modelle?

KI-Modelle sind mathematische Darstellungen realer Phänomene. Sie sollen Muster aus riesigen Datenmengen lernen, um Entscheidungen ohne weiteres menschliches Eingreifen zu treffen. In einem als maschinelles Lernen bezeichneten Prozess werden wichtige Algorithmen anhand einer großen Datenmenge trainiert und so zu KI-Modellen, die lernen können, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und sogar neue Inhalte zu generieren. Diese KI-Modelle gelten als Rückgrat der KI und treiben zahlreiche Branchen an – von Gesichtserkennungssystemen bis hin zu selbstfahrenden Autos.

Die Bedeutung von KI-Modellen für die Technologie

KI-Modelle verarbeiten Eingabedaten und werten sie mithilfe von Algorithmen und statistischen Modellen aus, um Muster und Korrelationen in riesigen Datensätzen zu erkennen. Der Aufbau und das Training eines KI-Modells umfassen typischerweise die folgenden Schritte:

• Produktivität und Aufgabenautomatisierung: Die KI-gestützte Automatisierung kombiniert KI-Technologien und Algorithmen, um sich wiederholende Aufgaben zu eliminieren. KI wird in Arbeitsabläufe integriert, um Aufgaben wie Dateneingabe, Berichtserstellung und Kundenserviceanfragen zu vereinfachen. Dadurch bleibt mehr Zeit für strategische und kreative Arbeit. KI-Modelle ermöglichen es außerdem KI-Unternehmen , ihre Prozesse zu optimieren und dabei Zeit und finanzielle Ressourcen zu sparen.
• Kundenerlebnis: KI-Modelle können das Kundenerlebnis verbessern, indem sie ein effektives und zeitnahes Kundenbeziehungsmanagement ermöglichen. Fortschrittliche KI-Algorithmen können Kundenverhalten und -präferenzen analysieren, um Unternehmen maßgeschneiderte Empfehlungen bereitzustellen und KI-Chatbots für den Kundensupport zu betreiben.
• Personalisierung: KI-Modelle können Unternehmen dabei helfen, ihre Vertriebs- und Marketingstrategien zu personalisieren. KI-Algorithmen können große Mengen an Kundendaten analysieren, etwa Webaktivitäten, Kaufhistorie, Interaktionen in sozialen Medien und mehr. Marketingfachleute können zielgerichtete Werbekampagnen erstellen und Produkte sowie Dienstleistungen empfehlen, die für eine Kundengruppe interessant sind. Außerdem können Vertriebsteams ihre Leads priorisieren und mithilfe KI-gestützter Vertriebstools künftige Verkaufstrends vorhersagen.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: KI-Modelle helfen Unternehmen, große Datenmengen schnell zu analysieren und Muster sowie Trends zu erkennen, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen außerdem, Erkenntnisse und Vorhersagen in Echtzeit zu generieren und ihre Strategien auf Grundlage der KI-Empfehlungen anzupassen.
• Transportwesen: KI-Modelle können Verkehrsmuster analysieren und die Schaltzeiten von Ampeln optimieren, was den Verkehrsfluss verbessern und Staus reduzieren kann. Selbstfahrende Autos, die auf fortschrittlichen Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen basieren, sollen das Transportwesen ebenfalls revolutionieren, Unfälle reduzieren und den Verkehrsfluss optimieren.
• Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen verbessern KI-Modelle die medizinische Diagnose, die Wirkstoffentwicklung und die Patientenversorgung. So können KI-Algorithmen beispielsweise medizinische Bilddaten wie Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans analysieren und medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, Patienten präzise und effizient zu diagnostizieren. Gesundheitsdienstleister können Patienten außerdem aus der Ferne überwachen und so zum richtigen Zeitpunkt die richtige Behandlung einleiten.

Wie funktionieren KI-Modelle?

KI-Modelle funktionieren im Wesentlichen, indem sie Eingabedaten verarbeiten und mithilfe von Algorithmen und statistischen Modellen auswerten, um Muster und Korrelationen in riesigen Datensätzen zu erkennen. Der Aufbau und das Training eines KI-Modells umfassen typischerweise die folgenden Schritte:

• Datenerfassung und -aufbereitung: Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt beim Training eines KI-Modells. Dazu gehört, Daten in einem Format zu organisieren, das für die Erstellung leistungsfähiger KI-Modelle verwendet werden kann. Ohne eine ordnungsgemäße Datenerfassung und -aufbereitung können KI-Modelle Daten nicht effektiv analysieren und interpretieren. Erfassen Sie einen großen und vielfältigen Datensatz, der für die Aufgaben repräsentativ ist, die das KI-Modell erfüllen soll, und bereinigen und vorverarbeiten Sie ihn, um Rauschen und Inkonsistenzen zu entfernen und sicherzustellen, dass Ihr KI-Modell mit hochwertigen Daten trainiert wird.
• Modellauswahl: Bei der Wahl des richtigen KI-Modells geht es vor allem darum zu verstehen, wofür es entwickelt wurde und wie es zu den Aufgaben passt, die Sie ausführen müssen. Dazu gehören Faktoren wie Größe und Struktur des Datensatzes, die verfügbaren Rechenressourcen und die Komplexität des zu lösenden Problems. Zu den gängigsten KI-Trainingsmodellen gehören lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines (SVMs) und neuronale Netze.
• Modelltraining: Wählen Sie vor dem Training Ihres KI-Modells die richtige Lerntechnik, um seine Leistung zu optimieren. Sie können aus verschiedenen Lernmethoden wählen, darunter überwachtes, unüberwachtes und teilüberwachtes Lernen. Nachdem Sie die Lernmethode ausgewählt haben, trainieren Sie das Modell mit den aufbereiteten Daten und passen seine Parameter an, um den Fehler zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Werten zu minimieren.
• Bewertung der Modellleistung: Bewerten Sie die Leistung Ihres KI-Modells mithilfe von Metriken wie dem Lie-Inception-Score (IS) zur Bewertung der Bildqualität und der Fréchet Inception Distance (FID) zur Quantifizierung des Realismus von GAN-bezogenen Bildern. Die Auswahl der richtigen Bewertungsmetriken hilft Ihnen, die Genauigkeit und Generalisierbarkeit Ihres KI-Modells effektiv zu messen.
• Feinabstimmung: Ihr KI-Modell ist bereit für die Bereitstellung, wenn es genaue Ergebnisse liefert und erwartungsgemäß funktioniert. Sind die Bewertungsergebnisse jedoch nicht zufriedenstellend, stimmen Sie Ihre Modelle durch die Verbesserung der Daten, der Modellarchitektur oder der KI-Trainingsverfahren fein ab. Wiederholen Sie den Bewertungsprozess und verändern Sie dabei die Hyperparameter oder erfassen Sie zusätzliche Informationen.
• Modellbereitstellung: Stellen Sie das trainierte KI-Modell in einer Produktionsumgebung bereit, in der es für Vorhersagen oder Entscheidungen eingesetzt werden kann. Treffen Sie bei der Bereitstellung eines Modells Schutzmaßnahmen, um Verzerrungen zu mindern und die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Die Qualität der Daten, der verwendete Algorithmus und die Erfahrung des Datenwissenschaftlers beeinflussen die Effektivität eines KI-Modells. 

Unser umfassender Leitfaden zum Training von KI-Modellen vermittelt Ihnen weitere Informationen zu den wesentlichen Verfahren, Herausforderungen und Best Practices für die Erstellung zuverlässiger KI-Modelle.

6 gängige Arten von KI-Modellen

Modelle sind das Rückgrat der künstlichen Intelligenz, erstellt mithilfe von Algorithmen und riesigen Datenmengen. Diese KI-Modelle sind darauf ausgelegt, aus Erfahrungen zu lernen, Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Modelle für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) nutzt fortschrittliche mathematische Modelle und Algorithmen, um große Datenmengen ohne menschliches Eingreifen zu verarbeiten und Erkenntnisse zu generieren. Während des Trainings eines KI-Modells wird der ML-Algorithmus darauf optimiert, abhängig von der jeweiligen Aufgabe bestimmte Muster oder Ausgaben in großen Datensätzen zu erkennen. Das Ergebnis dieses Trainings wird als maschinelles Lernmodell bezeichnet. Dabei handelt es sich meist um ein Computerprogramm mit bestimmten Regeln und Datenstrukturen.

ML-Modelle können Muster in einem zuvor unbekannten Datensatz erkennen oder Entscheidungen daraus ableiten und verschiedene Techniken nutzen, um KI-Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Bilderkennung und prädiktive Analysen auszuführen. In der NLP können ML-Modelle die Absicht hinter Sätzen oder Wortkombinationen analysieren und erkennen. Ein ML-Modell zur Bilderkennung kann unterdessen lernen, Objekte wie Autos oder Hunde zu identifizieren und zu klassifizieren.

Frameworks für maschinelles Lernen verwenden häufig Programmiersprachen und Softwarebibliotheken wie TensorFlow und PyTorch, um ein nutzbares Modell bereitzustellen. TensorFlow, das von Google Brain entwickelt wurde, eignet sich aufgrund seiner Flexibilität und Skalierbarkeit sowohl für Produktions- als auch für Forschungsumgebungen. PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das sich für Tests und Forschung eignet und auf der Torch-Bibliothek sowie der Programmiersprache Python aufbaut.

Im Folgenden werden die wichtigsten Arten von Modellen für maschinelles Lernen vorgestellt:

• Modelle für überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen oder überwachtes maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie von ML und KI. Bei diesem Modell werden Maschinen anhand gekennzeichneter Datensätze trainiert, sodass Systeme Ausgaben auf Grundlage der Trainingsdaten vorhersagen können. Diese Art des Lernmodells hilft Unternehmen und Organisationen, verschiedene Probleme aus der realen Welt zu lösen, und wird zur Erstellung besonders genauer ML-Modelle eingesetzt.
• Modelle für unüberwachtes Lernen: Modelle für unüberwachtes Lernen verwenden ML-Algorithmen, um nicht gekennzeichnete Datensätze zu analysieren und zu clustern. Diese Algorithmen entdecken verborgene Muster in Daten ohne menschliches Eingreifen und versuchen, Muster und Beziehungen in den Daten zu finden, ohne die Ergebnisse im Voraus zu kennen.
• Modelle für bestärkendes Lernen: Dieses Lernmodell nutzt eine ML-Technik, mit der Software trainiert wird, Vorhersagen zu treffen und optimale Ergebnisse zu erzielen. Es basiert auf Versuch und Irrtum: Gewünschtes Verhalten wird belohnt, unerwünschtes bestraft. Bei diesem Modell interagiert ein Agent des bestärkenden Lernens, also die trainierte Softwareeinheit, mit seiner Umgebung, um Informationen zu sammeln und Entscheidungen zu treffen. Der Agent wird abhängig von seinen Aktivitäten belohnt oder bestraft und lernt, die kumulierten Belohnungen im Laufe der Zeit zu optimieren.

Deep-Learning-Modelle

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige neuronale Netze, sogenannte tiefe neuronale Netze, eingesetzt werden, um die Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Diese Modelle „lernen“ aus großen Datenmengen und simulieren, wie ein menschliches Baby Informationen mithilfe eines Netzwerks aus Neuronen im Gehirn aufnimmt. Deep-Learning-Modelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten, die es dem System ermöglichen, Daten so lange zu verarbeiten und erneut zu verarbeiten, bis es wesentliche Merkmale der analysierten Daten erlernt hat. Modelle mit Deep-Learning-Architekturen ermöglichen es Systemen, Daten zu clustern und Vorhersagen mit bemerkenswerter Genauigkeit zu treffen.

Im Folgenden werden einige der gängigsten Deep-Learning-Architekturen vorgestellt:

• Convolutional Neural Networks: Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine spezialisierte Art von Deep-Learning-Algorithmus, die sich besonders für die Analyse visueller Daten eignet. Es gehört zu den am häufigsten eingesetzten DL-Architekturen für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Im Gegensatz zu klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens können CNNs Merkmale autonom und in großem Maßstab extrahieren, wodurch die manuelle Merkmalsentwicklung entfällt. Diese Deep-Learning-Architektur benötigt Grafikprozessoren (GPUs) und fortschrittliche Rechenkapazitäten, um komplexe Berechnungen auszuführen.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Diese Deep-Learning-Architektur verarbeitet sequenzielle Daten und eignet sich besonders für die Analyse von Sprache und Handschrift. RNNs sind aus Feedforward-Netzen hervorgegangen und funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn. Im Wesentlichen erzeugen rekurrente neuronale Netze Vorhersageergebnisse für sequenzielle Daten, zu denen andere Algorithmen nicht in der Lage sind.
• Transformer-Modelle: Diese Art von Deep-Learning-Modell erlernt den Kontext sequenzieller Daten und generiert neue Daten. Das wichtigste Merkmal des Transformer-Modells ist die Beibehaltung des Encoder-Decoder-Modells, das sich rasch zu einem wesentlichen Bestandteil von NLP- und ML-Aufgaben entwickelt hat. Diese Modelle können Texte und Sprache in Echtzeit übersetzen, etwa in Sprachübersetzungs-Apps, die Reisenden weltweit helfen, mit Einheimischen zu kommunizieren.

Modelle für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Die natürliche Sprachverarbeitung ist ein Teilgebiet der Informatik und der KI, das Computer dazu befähigt, menschliche Sprache zu verstehen, zu erzeugen und zu bearbeiten. Sie basiert auf Computerlinguistik, die statistische und mathematische Methoden zur Modellierung des menschlichen Sprachgebrauchs nutzt. Tools wie Navigationssysteme in Autos, Sprach-zu-Text-Umwandlung, Chatbots und Spracherkennung verwenden NLP, um Text oder Sprache zu verarbeiten und Bedeutung zu extrahieren.

NLP-Techniken oder -Aufgaben zerlegen menschlichen Text oder Sprache in verständliche Bestandteile, die Computerprogramme verarbeiten können. Dazu gehören Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging), Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und Sentimentanalyse. POS-Tagging ist eine linguistische Aktivität der NLP, die Mehrdeutigkeiten bei Begriffen mit mehreren Bedeutungen auflöst und die grammatische Struktur eines Satzes offenlegt. NLP-Modelle können Spracherkennungssystemen außerdem helfen, den Kontext gesprochener Wörter besser zu verstehen.

Frühe NLP-Systeme stützten sich auf regelbasierte Ansätze, Wörterbuchabfragen und statistische Methoden. Diese unterstützten gewöhnlich einfache Entscheidungsbaummodelle und später durch maschinelles Lernen automatisierte Aufgaben, während sie zugleich die Ergebnisse verbesserten. Mit der Weiterentwicklung des NLP basieren Systeme heute meist auf Deep-Learning-Modellen, einer leistungsfähigeren Form des maschinellen Lernens. Für DL-Modelle werden große Datensätze und erhebliche Vorverarbeitungskapazitäten benötigt. Sie können nicht gekennzeichnete Rohdaten analysieren, um Modelle zu trainieren.

Im Folgenden werden die beliebtesten vortrainierten NLP-Modelle vorgestellt:

• Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4): GPT-4 ist das große multimodale Modell von OpenAI mit generativen KI-Funktionen. Im Vergleich zu GPT-3.5 ist diese Version zuverlässiger und kreativer und kann nuanciertere Anweisungen verarbeiten.
• Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3): Dieses massive, 2020 von OpenAI veröffentlichte NLP-Modell ist ein reines Decoder-Transformer-Modell, das hochwertige Ausgabetexte erzeugt, die dem ähneln, was ein Mensch schreiben würde.
• T5: Dies ist ein Text-zu-Text-Transformer-Modell, das anhand eines riesigen Text- und Code-Datensatzes namens Colossal Clean Crawled Corpus (C4) vortrainiert wurde. Es kann textbasierte Aufgaben ausführen und in Anwendungen wie Chatbots, maschinellen Übersetzungssystemen, Codegenerierung und mehr eingesetzt werden. 
• Embeddings from Language Models (ELMo): Dieses NLP-Framework wurde mithilfe eines zweischichtigen bidirektionalen Sprachmodells (biLM) entwickelt, um kontextbezogene Wort-Embeddings zu erzeugen, die häufig als ELMo-Embeddings bezeichnet werden. ELMo erfasst die semantische und syntaktische Bedeutung von Wörtern und ermöglicht dadurch ein besseres Sprachverständnis.
• Robustly Optimized BERT Approach (RoBERTa): Dieses Modell ist eine fortschrittliche Version von BERT, die anhand eines riesigen Datensatzes trainiert und für eine bessere Leistung optimiert wurde.
• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Google entwickelte BERT, um bidirektionale Repräsentationen anhand von nicht gekennzeichnetem Text vorzutrainieren und dabei in allen Schichten den linken und rechten Kontext gemeinsam zu berücksichtigen.

Computer-Vision-Modelle

Computer Vision ist ein KI-Fachgebiet, das maschinelles Lernen und neuronale Netze nutzt, um Computer in die Lage zu versetzen, visuelle Daten wie Bilder und Videos zu interpretieren und Empfehlungen abzugeben. Es verwendet ausgefeilte Algorithmen, um visuelle Informationen zu verarbeiten und zu verstehen, und ahmt die Funktionsweise des menschlichen Sehens nach. Computer Vision kann zahlreiche Aufgaben ausführen, darunter Objekterkennung, Gesichtserkennung, Bildsegmentierung, Videoanalyse, autonome Navigation und mehr.

Computer-Vision-Modelle laufen auf Algorithmen, die in der Cloud anhand riesiger Mengen visueller Daten oder Bilder trainiert wurden. Diese Modelle erkennen Muster in den visuellen Daten und verwenden sie, um den Inhalt anderer Bilder zu bestimmen. Ein Computer-Vision-System teilt ein Bild in Pixel auf, anstatt das gesamte Bild wie ein Mensch zu betrachten. Es verwendet die RGB-Werte jedes Pixels, um wichtige Merkmale in einem Bild zu finden.

Ein Computer-Vision-Modell verwendet ein Aufnahmegerät, um ein Bild zu erfassen und es zur Analyse mittels Mustererkennung an ein Interpretationsgerät zu senden. Das Interpretationsgerät gleicht das Muster im Bild mit seiner Bibliothek vorhandener (oder bekannter) Muster ab, um spezifische Informationen über das Bild zu erhalten. Zu den wichtigsten Computer-Vision-Techniken gehören:

• Bildklassifizierung: Bei dieser Technik werden einem gesamten Bild auf Grundlage seines visuellen Inhalts und vorhandener Trainingsdaten Bezeichnungen oder Tags zugewiesen.
• Objekterkennung: Damit ist die Identifizierung und Lokalisierung bestimmter Objekte in einem Bild oder Video gemeint.
• Objektverfolgung: Diese Computer-Vision-Technik erkennt Objekte und verfolgt ihre Bewegungen über mehrere Einzelbilder einer Videosequenz hinweg.

Modelle für generative KI

Modelle für generative KI sind leistungsfähige KI-Plattformen, die auf Grundlage großer Trainingsdatensätze, neuronaler Netze, Deep Learning und Nutzereingaben verschiedene Ausgaben erzeugen. Diese Modelle verwenden unüberwachte oder teilüberwachte Lernmethoden und werden darauf trainiert, sowohl kleinräumige als auch übergeordnete Muster oder Beziehungen in Trainingsdatensätzen zu erkennen. Die zum Training von GenAI-Modellen verwendeten Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter dem Internet, Büchern, Stockbildern, Onlinebibliotheken und mehr.

Verschiedene Arten von GenAI-Modellen können unterschiedliche Ausgaben erzeugen, darunter Bilder, Videos, Audio und synthetische Daten. Mit diesen Modellen lassen sich neue Inhalte erstellen oder vorhandene Materialien neu verwenden, wobei die Ausgaben so wirken, als hätte ein Mensch sie erzeugt. Heute gibt es zahlreiche generative KI-Modelle, darunter Text-zu-Text-, Text-zu-Bild-, Bild-zu-Bild- und Bild-zu-Text-Generatoren. Ein Modell kann auch mehreren Kategorien angehören, etwa die neuesten Versionen von ChatGPT und GPT-4, die transformerbasierte große Sprachmodelle mit multimodalen Fähigkeiten sind.

Im Folgenden werden die gängigsten Arten generativer KI-Modelle vorgestellt:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GAN ist eine Deep-Learning-Architektur, bei der zwei neuronale Netze darauf trainiert werden, miteinander zu konkurrieren und neue Daten aus vorhandenen Trainingsdatensätzen zu erzeugen. Dieses generative KI-Modell eignet sich besonders für die Bildduplizierung und die Generierung synthetischer Daten.
• Transformer-basierte Modelle: BERT von Google sowie GPt-3 und GPT-4 von OpenAI gehören zu den leistungsfähigsten und beliebtesten generativen KI-Modellen auf Basis der Transformer-Architektur. Dieser Ansatz eignet sich ideal für die Generierung sowie die Vervollständigung von Inhalten oder Code. 
• Diffusionsmodelle: Dieses generative KI-Modell hat die Erstellung und Bearbeitung digitaler Inhalte revolutioniert und eignet sich am besten für die Bildgenerierung sowie die Synthese von Videos und Bildern.
• Variational Autoencoders (VAEs): VAEs nutzen maschinelles Lernen, um neue Daten in Form von Variationen ihrer Trainingsdaten zu erzeugen. Dieses Modell eignet sich am besten für die Erstellung von Bild-, Audio- und Videoinhalten, insbesondere wenn synthetische Daten fotorealistisch sein müssen.
• Unimodale Modelle: Die meisten GenAI-Modelle sind unimodal und verwenden nur eine Art von Dateneingabeformat oder Modalität.
• Multimodale Modelle: Diese Modelle sind darauf ausgelegt, bei der Generierung einer Ausgabe mehrere Arten von Eingaben und Prompts zu akzeptieren. GPT-4 kann beispielsweise sowohl Texte als auch Bilder als Eingaben verarbeiten.
• Large Language Models: LLMs werden anhand riesiger Datensätze trainiert und sind darauf ausgelegt, in großem Maßstab menschenähnliche Texte und Antworten zu erzeugen.
• Neuronale Strahlungsfelder (NeRFs): Dieses GenAI-Modell nutzt eine Deep-Learning-Technik, um 3D-Szenen auf Grundlage von 2D-Bildeingaben darzustellen.

Generative KI-Modelle sind hochskalierbare und zugängliche KI-Lösungen für verschiedene geschäftliche Anwendungen.

Eine ausführliche Anleitung zu generativen KI-Modellen finden Sie in unserem Leitfaden, um diese KI-Lösung näher zu erkunden.

Hybride KI-Modelle

Hybride KI-Modelle kombinieren die Stärken traditioneller regelbasierter KI-Systeme und maschineller Lernverfahren. Traditionelle KI, auch als regelbasierte oder deterministische KI bezeichnet, stützt sich auf vorprogrammierte Regeln und Algorithmen, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben entwickelt wurden. Dieser KI-Ansatz nutzt menschliches Wissen und trifft Entscheidungen auf Grundlage logischer Schlussfolgerungen und statistischer Lernverfahren. Maschinelles Lernen ist datengetrieben und probabilistisch und nutzt große Datenmengen, um Vorhersagen zu treffen.

Hybride KI integriert die Vorzüge symbolischer KI und maschinellen Lernens für Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter das Gesundheitswesen, die Fertigung, das Finanzwesen, autonome Fahrzeuge und viele mehr. Ein Beispiel für Anwendungen hybrider KI im Gesundheitswesen ist die Unterstützung von Fachkräften bei fundierten Vorhersagen auf Grundlage medizinischer Daten sowie bei der Patientendiagnose. Darüber hinaus können KI-Modelle durch die Kombination von Algorithmen zur Anomalieerkennung und NLP betrügerische Aktivitäten erkennen, indem sie Transaktionsmuster und Kommunikation analysieren.

Indem hybride KI-Modelle die Lücke zwischen menschlicher Intelligenz und maschinellem Lernen schließen, revolutionieren sie kontinuierlich unsere Interaktion mit Technologie und die Lösung komplexer Probleme der realen Welt.

Beispielanwendungen verschiedener KI-Modelltypen

KI-Modelle haben verschiedene Branchen verändert, indem sie aus Daten lernen und intelligente Entscheidungen treffen. Unterschiedliche Typen von KI-Modellen haben jeweils eigene Stärken und bewältigen vielfältige Herausforderungen in der realen Welt. Hier sind einige wichtige Anwendungen von KI-Modellen in verschiedenen Bereichen:

Prädiktive Analysen und Prognosen

KI-Modelle können historische Daten analysieren, um das Kundenverhalten vorherzusagen und künftige Trends zu prognostizieren. Verfahren wie Zeitreihenprognosen der Nachfrage und die Vorhersage von Kundenabwanderung werden in Unternehmen häufig eingesetzt, insbesondere in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Telekommunikation. 

Bild- und Spracherkennung

KI-Modelle ermöglichen Lösungen, visuelle oder auditive Informationen zu verstehen und zu interpretieren. Bei der Bilderkennung können KI-Modelle Gesichtsmerkmale analysieren und Anwendungen wie Zugangskontrolle und Überwachung ermöglichen. Die Bilderkennung ist außerdem für die Objekterkennung von entscheidender Bedeutung, die bei selbstfahrenden Autos, autonomen Drohnen und der Analyse medizinischer Bilder eingesetzt werden kann.

Darüber hinaus wird KI auch zur Spracherkennung eingesetzt, um Wörter, Ausdrücke oder Sprachmuster zu identifizieren und in für Maschinen verständliche Formate umzuwandeln. Durch die Umwandlung gesprochener Sprache in geschriebenen Text können KI-Modelle Lösungen wie Sprachassistenten, Transkriptionsdienste, Apps zur Zusammenfassung von Besprechungen und Hilfsmittel für die Barrierefreiheit ermöglichen.

Texterstellung und Textverständnis

KI-Modelle nutzen Deep-Learning-Techniken, um Muster in Daten zu analysieren und auf Grundlage einer Eingabeaufforderung oder einer vorgegebenen Eingabe menschenähnlichen Text zu erzeugen. Zu den wichtigsten Anwendungen für Texterstellung und Textverständnis gehören der Einsatz von LLMs zur Übersetzung von Sprachen, die Sentimentanalyse zur Überwachung sozialer Medien und die Textzusammenfassung zur Prüfung von Dokumenten.

Autonome Systeme und Robotik

KI-Modelle ermöglichen es Robotersystemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen. So helfen beispielsweise Computer-Vision-Modelle Maschinen dabei, visuelle Informationen aus Kameras und Sensoren zu interpretieren, wie sie in selbstfahrenden Autos und bei der Objekterkennung zum Einsatz kommen. Maschinelles Lernen wird außerdem eingesetzt, um Roboter für die Fertigung, autonome Drohnen für die Landwirtschaft, Roboterarme für chirurgische Eingriffe und vieles mehr zu trainieren.

Den richtigen KI-Modelltyp für Ihre Anforderungen auswählen

Von der einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen tiefen neuronalen Netzen kann die Wahl des KI-Modells erhebliche Auswirkungen auf KI-Projekte und -Lösungen haben. Wenn Sie die Stärken und Schwächen jedes Typs kennen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen und das optimale KI-Modell für Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele auswählen. Bei der Wahl des richtigen KI-Modelltyps sollten mehrere Faktoren berücksichtigt werden:

• Problemtyp: Die Kategorisierung des Problems ist für die Auswahl eines KI-Modells von entscheidender Bedeutung. Sie können Probleme anhand der Art der Ein- und Ausgabe kategorisieren und aus Verfahren wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Anomalieerkennung, Zeitreihenprognosen und weiteren wählen.
• Datenverfügbarkeit: Nach der Wahl des Problemtyps sollten Sie die verfügbaren Daten hinsichtlich ihrer Quantität und Qualität berücksichtigen. Die Datenmenge oder das Datenvolumen bezeichnet den Umfang der verfügbaren Daten zum Trainieren des Modells, während sich die Datenqualität auf die Genauigkeit und Sauberkeit der Daten bezieht. Sie sollten auch berücksichtigen, in welchem Umfang die Daten beschriftet oder annotiert sind, da dieser Schritt kostspielig und zeitaufwendig sein kann.
• Modellkomplexität: Einfache Modelle lassen sich schneller trainieren und sind weniger rechenintensiv, während komplexe Modelle mehr Daten und Ressourcen benötigen.
• Rechenressourcen: Bei der Bewertung der von Ihrem KI-Modell benötigten Rechenressourcen sollten Sie die Verfügbarkeit von Hardware wie GPUs oder TPUs sowie von Software wie TensorFlow, PyTorch und anderen berücksichtigen. Außerdem sollten Sie die Trainingszeit und die Inferenzgeschwindigkeit einbeziehen, um den Zeitrahmen Ihres Projekts entsprechend zu planen.
• Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Einige Modelle lassen sich leichter erklären als andere, etwa Entscheidungsbäume. Es gibt jedoch auch Black-Box-Modelle, die weniger interpretierbar sind, aber möglicherweise eine höhere Genauigkeit erreichen.
• Ethische Erwägungen: Bei der Auswahl des richtigen KI-Modelltyps für Ihr Projekt sollten Sie sicherstellen, dass das Modell unvoreingenommen und gegenüber allen Gruppen fair ist. Sie sollten außerdem sensible Daten schützen und die Datenschutzbestimmungen einhalten, unabhängig davon, für welchen Modelltyp Sie sich entscheiden. Ebenso wichtig ist es, so transparent wie möglich zu sein und Ihren Entscheidungsprozess bei der Auswahl des KI-Modelltyps nachvollziehbar zu machen.

Indem Sie diese Faktoren sorgfältig berücksichtigen, können Sie das am besten geeignete und optimale KI-Modell für Ihr spezifisches Problem und Ihre Ziele auswählen.

Fazit: KI-Modelltypen

Es gibt viele Möglichkeiten, KI-Modelle zu trainieren und bereitzustellen. Ihr konkreter Ansatz hängt von dem Modelltyp ab, mit dem Sie arbeiten, sowie von den Herausforderungen, die Sie bewältigen möchten. Berücksichtigen Sie vor der Auswahl eines geeigneten KI-Modells sorgfältig Faktoren wie den Problemtyp, die Modellkomplexität und die verfügbaren Rechenressourcen. Ebenso wichtig ist es, bei der Auswahl Ihres KI-Modells ethische Grundsätze einzuhalten, um eine faire, verantwortungsvolle und transparente Nutzung von KI-Systemen zu fördern.

Überlegen Sie, wie jedes KI-Modell funktioniert, welche Vor- und Nachteile es hat und wie es sich auf das Problem der realen Welt anwenden lässt, das Sie lösen möchten. Von Strategien zur Modelloptimierung wie dem Beschneiden von Modellen bis hin zur Regularisierung ist es möglich, Modelle fein abzustimmen, damit sie nicht nur in anspruchsvollen Anwendungsfällen präziser arbeiten, sondern auch das volle Potenzial von KI ausschöpfen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie den von Ihnen gewählten Modelltyp fein abstimmen, damit er selbst in anspruchsvollen Anwendungsfällen präzise arbeitet, lesen Sie unseren ausführlichen Leitfaden zur Optimierung Ihres KI-Modells.