Generative-KI-Modelle: Ein ausführlicher Leitfaden

Modelle der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) sind leistungsstarke KI-Plattformen, die auf Grundlage riesiger Trainingsdatensätze, neuronaler Netze, Deep-Learning-Architekturen und Nutzereingaben verschiedene Ergebnisse erzeugen. Je nach Art des generativen KI-Modells, mit dem Sie arbeiten, können Sie Bilder erzeugen, Text in Bilder übersetzen, Sprache und Audio synthetisieren, originale Inhalte erstellen und synthetische Daten generieren. Ständig entstehen neue KI-Unternehmen und -Tools, und generative KI-Modelle beeinflussen Unternehmen in unterschiedlichen Branchen. Hier erfahren Sie, was Sie über generative KI-Modelle und ihr Training, ihre Vorteile und Herausforderungen sowie die besten Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen wissen müssen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Generative KI-Modelle verbessern die Datenerweiterung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und kreative Anwendungen. Sie stehen jedoch vor Herausforderungen wie einer komplexen Trainingsphase, benötigen viele Ressourcen und sind anfällig für gegnerische Angriffe. Daher sind robuste ethische und sicherheitsbezogene Verfahren erforderlich. (Zum Abschnitt springen)
• •Generative KI-Modelle nutzen riesige Datensätze und neuronale Netze, um Ergebnisse wie Bilder, Texte und Audio zu erzeugen. Sie arbeiten mit unüberwachtem oder teilüberwachtem Lernen, um Muster in Daten zu erkennen und menschenähnliche Inhalte zu generieren. (Zum Abschnitt springen)
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• Verschiedene generative KI-Modelle, darunter transformerbasierte Modelle, GANs und Diffusionsmodelle, werden in unterschiedlichen Verfahren trainiert. Dabei kommen groß angelegte Datenmengen, neuronale Netze sowie Methoden wie Vorwärts- und Rückwärtsdiffusion zum Einsatz, um die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. (Zum Abschnitt springen)

Wie funktionieren generative KI-Modelle?

Generative KI-Modelle sind riesige, Big-Data-basierte Modelle, die die aufstrebende Technologie der künstlichen Intelligenz antreiben, mit der sich Inhalte erstellen lassen. Mithilfe unüberwachter oder teilüberwachter Lernverfahren werden generative KI-Modelle darauf trainiert, kleine und übergeordnete Muster sowie Beziehungen in Trainingsdatensätzen zu erkennen. Diese stammen aus unterschiedlichsten Quellen, darunter dem Internet, Wikis, Büchern, Bildbibliotheken und vielen weiteren. Dieses Training ermöglicht es einem generativen KI-Modell, diese Muster bei der Erzeugung neuer Inhalte nachzuahmen. Dadurch wirkt es glaubhaft, dass die Inhalte von einem Menschen und nicht von einer Maschine erstellt wurden oder einem Menschen gehören könnten.

Generative KI-Modelle können tatsächliche menschliche Inhalte sehr genau nachbilden, weil sie aus Schichten neuronaler Netze bestehen, die die Synapsen zwischen den Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen. Wird der Aufbau des neuronalen Netzes mit großen Trainingsdatensätzen, komplexen Deep-Learning- und Trainingsalgorithmen sowie häufigem Nachtraining und regelmäßigen Aktualisierungen kombiniert, können sich diese Modelle im Laufe der Zeit und in großem Maßstab verbessern und „lernen“. Im Folgenden finden Sie verschiedene KI-Technologien und -Methoden, die zur Erstellung generativer KI-Modelle verwendet werden:

Neuronale Netze und Deep Learning

Neuronale Netze und Deep Learning sind zwei grundlegende Konzepte im Bereich der KI und werden häufig synonym verwendet. Zwischen den beiden Begriffen bestehen jedoch subtile Unterschiede, die sie voneinander abgrenzen.

Neuronale Netze sind Rechenmodelle, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Signale untereinander übertragen. Neuronale Netze lernen, indem sie die Gewichtungen und Verzerrungen dieser Verbindungen in einem als Backpropagation bezeichneten Verfahren anpassen. Eines der bekanntesten Beispiele für ein neuronales Netz ist der Suchalgorithmus von Google, der wahrscheinlich das größte existierende neuronale Netz ist.

Deep Learning hingegen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit mehreren verborgenen Schichten zum Einsatz kommen. Diese mehrschichtigen neuronalen Netze, sogenannte tiefe neuronale Netze, ermöglichen es Modellen, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu erlernen und die Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu simulieren. Deep Learning löst zahlreiche Probleme, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung.

Trainingsmethoden: unüberwachtes und teilüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die aus Daten ohne menschliche Überwachung lernt. Sie ermöglicht es der KI, selbstständig mit nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren und Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb der Daten zu erkennen. Unüberwachtes Lernen ist nützlich, wenn gekennzeichnete Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind, und eignet sich daher ideal für explorative Datenanalysen, Kundensegmentierung und Bilderkennung. In der generativen KI ermöglicht unüberwachtes Lernen die Anwendung des gesamten Spektrums an Algorithmen des maschinellen Lernens auf Rohdaten und verbessert so die Leistung generativer KI-Modelle.

Teilüberwachtes Lernen kombiniert überwachtes und unüberwachtes Lernen. Bei dieser Methode ist ein kleiner Teil der Trainingsdaten gekennzeichnet, während der Rest nicht gekennzeichnet bleibt. Teilüberwachte Lernverfahren sind relevant, wenn es schwierig ist, ausreichend gekennzeichnete Daten zu beschaffen, während große Mengen nicht gekennzeichneter Daten leicht verfügbar sind. Die gekennzeichneten Daten helfen dem KI-Modell, erste Muster zu erlernen. Diese Muster kann es anschließend nutzen, um Vorhersagen für die nicht gekennzeichneten Daten zu treffen.

Datenquellen und Mustererkennung

Generative KI-Modelle sind in hohem Maß auf große Datenmengen angewiesen, um Muster zu erlernen und neue Inhalte zu erzeugen. Die Qualität und Vielfalt der Datenquellen, darunter Text, Bilder, Audio und Video, beeinflussen die Leistung und Ausgabequalität des Modells erheblich. Generative KI-Modelle sind besonders gut darin, Muster in den Daten zu erkennen, mit denen sie trainiert wurden. KI-Modelle können verborgene Beziehungen zwischen den Daten identifizieren und sogar deren statistische Verteilung erlernen. Außerdem können KI-Modelle die individuellen Eigenschaften der Daten erfassen, etwa den Tonfall eines Synchronsprechers, den Schreibstil eines Autors oder den künstlerischen Stil eines Malers.

8 Arten generativer KI-Modelle

Heute sind zahlreiche Arten generativer KI-Modelle im Einsatz. Ihre Zahl wächst weiter, während KI-Experten mit bestehenden Modellen experimentieren. Zu den vielen Arten von generativen KI-Modellen gehören Text-zu-Text-, Text-zu-Bild-, Bild-zu-Bild- und Bild-zu-Text-Generatoren. Ein Modell kann mehreren Kategorien angehören. So machen die neuesten Aktualisierungen von ChatGPT und GPT-4 das Modell zu einem transformerbasierten, Large-Language- und multimodalen Modell. Zu den häufigsten Arten gehören:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Besonders geeignet für die Bildduplizierung und die Erzeugung synthetischer Daten.
• Transformerbasierte Modelle: Besonders geeignet für die Texterzeugung und die Vervollständigung von Inhalten bzw. Code – dazu gehören unter anderem generative Pre-trained Transformer (GPT)- und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-Modelle.
• Diffusionsmodelle: Besonders geeignet für die Bilderzeugung sowie die Synthese von Videos und Bildern.
• Variational Autoencoders (VAEs): Besonders geeignet für die Erstellung von Bild-, Audio- und Videoinhalten, vor allem wenn synthetische Daten fotorealistisch sein müssen.
• Unimodale Modelle: Modelle, die nur ein einziges Daten-Eingabeformat akzeptieren; die meisten generativen KI-Modelle sind heute unimodal.
• Multimodale Modelle: Sie sind darauf ausgelegt, bei der Erzeugung von Ergebnissen mehrere Arten von Eingaben und Prompts zu akzeptieren. GPT-4 kann beispielsweise sowohl Texte als auch Bilder als Eingaben verarbeiten.
• Large Language Models: Diese Modelle wurden entwickelt, um geschriebene Inhalte in großem Maßstab zu erzeugen und zu vervollständigen. Sie sind derzeit die beliebteste und bekannteste Art generativer KI-Modelle.
• Neural Radiance Fields (NeRFs): Eine aufstrebende Technologie neuronaler Netze, mit der sich auf Grundlage von 2D-Bildeingaben 3D-Bilder erzeugen lassen.

Das folgende Beispiel zeigt ein Bild, das der Text-zu-Bild-Generator Img2Go als Reaktion auf den folgenden Text-Prompt erstellt hat: „Ein lachender Roboter im Sonnenuntergang.“

Generative und diskriminative KI-Modelle im Vergleich

Der wichtigste Unterschied zwischen generativen und diskriminativen KI-Modellen besteht darin, dass generative KI-Modelle auf Grundlage ihres Trainings neue Inhalte und Ergebnisse erzeugen können. Diskriminative Modellierung wird dagegen hauptsächlich genutzt, um bestehende Daten durch überwachtes Lernen zu klassifizieren. Ein Tool zur Klassifizierung von Proteinen würde beispielsweise auf einem diskriminativen Modell basieren, während ein Proteingenerator mit einem generativen KI-Modell arbeiten würde.

Generative und prädiktive KI-Modelle im Vergleich

Generative Modelle sind darauf ausgelegt, etwas Neues zu schaffen, während prädiktive KI-Modelle auf Basis bereits vorhandener Daten Vorhersagen treffen. Bleiben wir beim obigen Beispiel: Ein Tool, das das nächste Aminosäuresegment in einem Proteinmolekül vorhersagt, würde mit einem prädiktiven KI-Modell arbeiten, während ein Proteingenerator einen Ansatz mit einem generativen KI-Modell erfordert.

Lesen Sie Generative und prädiktive KI, um die Unterschiede zwischen generativen und prädiktiven Modellen besser zu verstehen.

Wie werden generative KI-Modelle trainiert?

Das Training generativer KI-Modelle ist ein komplexer Prozess, der mehrere wichtige Schritte umfasst, darunter die Auswahl der Modellarchitektur, die Erfassung und Aufbereitung der Daten sowie das Training des Modells.

Schritt 1: Die richtige Modellarchitektur auswählen

Ein KI-Modell soll durch die Verarbeitung vielfältiger Datenquellen menschliche Denkprozesse, Problemlösung, Entscheidungsfindung und Mustererkennung nachahmen. Die Architektur eines Modells legt dessen grundlegendes Gerüst fest und hilft Ihnen zu steuern, wie es aus Daten lernt und neue Inhalte erzeugt. Die Wahl der Modellarchitektur hängt von der konkreten Aufgabe und der Art der verwendeten Daten ab. Nach der Auswahl einer Modellarchitektur sollten Sie die Hyperparameter sorgfältig anpassen, da sie die Leistung des KI-Modells erheblich beeinflussen können.

Schritt 2: Daten erfassen und aufbereiten

Ohne eine ordnungsgemäße Datenerfassung und -aufbereitung können KI-Modelle Daten nicht effektiv analysieren und interpretieren. Erfassen Sie einen großen und vielfältigen Datensatz, der repräsentativ für die Aufgabe ist, die Ihr KI-Modell erfüllen soll. Bereinigen und vorverarbeiten Sie die Daten nach der Erfassung, um falsche, beschädigte, doppelte oder unvollständige Daten zu entfernen. So stellen Sie sicher, dass Ihr KI-Modell mit hochwertigen Daten trainiert wird. Techniken wie Datenerweiterung tragen außerdem dazu bei, die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen und neue synthetische Datenpunkte zu erstellen.

Schritt 3: Prozess und Algorithmen trainieren

Einer der wichtigsten Schritte beim Training eines KI-Modells besteht darin, die Verlustfunktion zu definieren. Sie misst den Unterschied zwischen der Vorhersage des Modells und den tatsächlichen Daten. Für numerische Vorhersagen wird der mittlere quadratische Fehler (MSE) verwendet, während sich der Kreuzentropieverlust für kategoriale Vorhersagen eignet. Minimieren Sie die Verlustfunktion mithilfe des Gradientenabstiegs oder des Adam-Optimierungsalgorithmus, um die Parameter des Modells zu aktualisieren und seine Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Schritt 4: Leistung des Modells bewerten und iterativ verbessern

Bewerten Sie die Leistung Ihres KI-Modells anhand geeigneter Metriken, etwa des Inception Score (IS) zur Beurteilung der Qualität eines Bildes und der Fréchet Inception Distance (FID) zur Quantifizierung des Realismus von GAN-generierten Bildern. Experimentieren Sie außerdem mit verschiedenen Hyperparametern, darunter Lernrate und Batchgröße, um sie weiter abzustimmen und die optimale Konfiguration zu finden. Sind die Bewertungsergebnisse nicht zufriedenstellend, verfeinern Sie die Daten, die Modellarchitektur oder die Trainingsprozesse und wiederholen Sie die Bewertung kontinuierlich.

Training verschiedener Arten generativer KI

Der übergeordnete Prozess folgt zwar den oben beschriebenen Schritten, doch verschiedene Arten generativer KI-Modelle – darunter transformerbasierte Modelle, generative adversariale Modelle und Diffusionsmodelle – werden jeweils etwas anders trainiert.

Training transformerbasierter Modelle

Transformerbasierte Modelle sind mit riesigen neuronalen Netzen und einer Transformer-Infrastruktur ausgestattet. Dadurch können sie Beziehungen und Muster in sequenziellen Daten erkennen und im Gedächtnis behalten. Zunächst werden diese Modelle darauf trainiert, große Datensätze aus unterschiedlichen Quellen und mitunter in unterschiedlichen Formaten zu durchsuchen, zu speichern und sich zu „merken“. Zu den Trainingsdatenquellen können Websites und Online-Texte, Nachrichtenartikel, Wikis, Bücher, Bild- und Videosammlungen sowie andere umfangreiche Datenbestände gehören, die wertvolle Informationen liefern.

Anschließend können Transformer-Modelle all diese Daten kontextualisieren und dank dieses erlernten Kontexts die wichtigsten Teile des Trainingsdatensatzes gezielt berücksichtigen. Die Sequenzen, die dieser Modelltyp während des Trainings erkennt, bestimmen, wie er auf Prompts und Fragen von Nutzern reagiert.

Im Wesentlichen wählen transformerbasierte Modelle das nächste logischste Datenelement aus, das in einer Datenfolge erzeugt werden soll. In die Plattform sind Encoder und/oder Decoder integriert, die die Token oder Inhaltsblöcke decodieren, die auf Grundlage der Nutzereingaben segmentiert wurden.

Training von GAN-Modellen

GAN-Modelle (Generative Adversarial Networks) werden mit zwei unterschiedlichen Teilmodellen aus neuronalen Netzen trainiert: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt Inhalte auf Grundlage von Nutzereingaben und Trainingsdaten, während das Diskriminator-Modell die erzeugten Inhalte mit „echten“ Beispielen vergleicht, um festzustellen, welche Ausgabe echt oder korrekt ist.

Zunächst erzeugt der Generator auf Grundlage eines zufälligen Rauschsignals neue „gefälschte“ Daten. Anschließend vergleicht der Diskriminator diese gefälschten Daten blind mit echten Daten aus dem Trainingsdatensatz des Modells, um festzustellen, welche Daten „echt“ bzw. die ursprünglichen Daten sind. Die beiden Teilmodelle durchlaufen diesen Prozess wiederholt, bis der Diskriminator keine Fehler oder Unterschiede mehr zwischen den neu erzeugten Daten und den Trainingsdaten erkennen kann.

Training von Diffusionsmodellen

Diffusionsmodelle benötigen sowohl ein Vorwärts- als auch ein Rückwärtstraining, also Vorwärts- und Rückwärtsdiffusion. Beim Prozess der Vorwärtsdiffusion wird den Trainingsdaten zufälliges Rauschen hinzugefügt. Das Modell wird darauf trainiert, mithilfe der verrauschten, weniger verfeinerten oder spezifischen Daten als Eingabe Ergebnisse zu erzeugen. Das Rauschen führt Variationen und Störungen in die Daten ein, macht das Modell robust und hilft ihm, verschiedene mögliche Ergebnisse für eine bestimmte Eingabe zu erlernen.

Wenn der Prozess der Rückwärtsdiffusion beginnt, wird das Rauschen schrittweise aus dem Datensatz entfernt oder umgekehrt, um Inhalte zu erzeugen, die den Eigenschaften des Originals entsprechen. Dadurch konzentriert sich das Modell auf die zugrunde liegende Struktur und die Muster in den Daten, statt sich bei der Erzeugung der gewünschten Ergebnisse auf das Rauschen zu stützen. Durch die allmähliche Entfernung des Rauschens lernt das Modell, Ergebnisse zu erzeugen, die den gewünschten Eigenschaften der ursprünglichen Eingabedaten sehr nahekommen.

Rauschen lässt sich in diesem Zusammenhang am besten als Signale definieren, die Verhaltensweisen verursachen, die Sie in Ihrem endgültigen Datensatz nicht beibehalten möchten, die Ihnen aber helfen, korrekte und inkorrekte Dateneingaben und -ausgaben schrittweise voneinander zu unterscheiden.

Vorteile generativer KI-Modelle

Generative KI-Modelle bieten verschiedene Vorteile, die für die Zukunft der künstlichen Intelligenz entscheidend sind. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Anwendungen generativer KI:

• Datenerweiterung: Generative Modelle können Datensätze durch die Erzeugung synthetischer Daten erweitern. Das ist hilfreich, wenn nicht genügend gekennzeichnete Daten aus der realen Welt verfügbar sind, und macht die Modelle für das Training anderer Modelle des maschinellen Lernens nützlich.
• Erzeugung synthetischer Daten: Generative KI-Modelle können neue Datensätze erstellen, die tatsächliche Kundendaten nachahmen, ohne die Privatsphäre zu gefährden, da sie keine Informationen aus der realen Welt enthalten. Sie können synthetische Daten für die Anforderungen einer bestimmten Anwendung oder Branche erzeugen, wenn reale Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Generative KI-Modelle lassen sich zur Erstellung von KI-Chatbots und virtuellen KI-Assistenten einsetzen, die natürliche Sprache verstehen und menschenähnliche Antworten erzeugen können. Sie können menschenähnliche Texte für die Inhaltserstellung generieren, darunter Artikel, Geschichten und vieles mehr.
• Bild- und Videosynthese: Generative KI ermöglicht es Künstlern, Designern und Unternehmen, Bilder und synthetische Videoinhalte zu erzeugen und Produktionskosten zu senken. Generative KI-Modelle können äußerst realistische Inhalte für verschiedenste Zwecke erstellen, etwa neuartige Muster, Spezialeffekte für Filme oder Spiele sowie Design-Inspirationen. Sie können diese Modelle außerdem an Ihren individuellen Stil und Ihre Präferenzen anpassen und so Inhalte erzeugen, die zu Ihrer Marke und Vision passen. 
• Kreative und künstlerische Anwendungen: Generative KI-Modelle können Kunst, Gedichte, Musik und andere künstlerische Werke erstellen. OpenAIs Jukebox, ein generatives Modell, kann beispielsweise Musik in verschiedenen Genres komponieren. Generative KI-Modelle lassen sich auch zur Inhaltssynthese einsetzen, da sie vielfältige und kreative Inhalte erzeugen und Brainstorming- sowie Ideenfindungsprozesse unterstützen können.
• Vielseitigkeit in verschiedenen Bereichen: KI-Modelle können für unterschiedliche Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Fragenbeantwortung feinjustiert werden. Mit entsprechendem Training und Fine-Tuning lassen sie sich außerdem an verschiedene Domänen und Branchen anpassen. Je nach Feinabstimmung kann die Ausgabe beispielsweise sehr ernst und formell oder locker und unterhaltsam ausfallen. Stil und Stimmung der Ausgabe lassen sich bemerkenswert präzise anpassen.

Erfahren Sie mehr über reale Anwendungsfälle generativer KI in unserer Liste wichtiger Beispiele für generative KI.

Herausforderungen generativer KI-Modelle

Generative KI-Modelle sind zwar leistungsstark und vielseitig, stehen aber auch vor Herausforderungen, die ihre Fähigkeiten einschränken. Diese entstehen durch die inhärente Komplexität der Aufgaben, die die Modelle erfüllen sollen, die Grenzen aktueller Methoden und die ethischen Auswirkungen des KI-Einsatzes. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Herausforderungen generativer KI-Modelle:

• Mode Collapse bei GANs: GANs können unter einem Mode Collapse leiden. Dabei lernt der Generator, den Diskriminator zu täuschen, indem er nur eine begrenzte Auswahl an Ergebnissen erzeugt und die in den Trainingsdaten vorhandene Vielfalt ignoriert. Dies kann zu sich wiederholenden oder weniger abwechslungsreichen generierten Inhalten führen.
• Komplexität des Trainings: Generative Modelle benötigen für das Training häufig große Datenmengen und erhebliche Rechenressourcen. Dieser ressourcenintensive Trainingsprozess schränkt die Zugänglichkeit für kleinere Forschungslabore und einzelne Forschende ein. Außerdem ist domänenspezifisches Wissen erforderlich, da fehlende Fachkenntnisse dazu führen können, dass das KI-Modell suboptimale Ergebnisse oder sogar KI-Halluzinationen ausgibt.
• Gegnerische Angriffe: Generative Modelle, insbesondere GANs, sind anfällig für gegnerische Angriffe. Dabei können kleine Veränderungen an den Eingabedaten zu unerwarteten oder bösartigen Ergebnissen führen. Die Entwicklung wirksamer Gegenmaßnahmen gegen solche Angriffe ist ein aktives Forschungsgebiet.
• Feinabstimmung und Transferlernen: Die Anpassung vortrainierter generativer Modelle an bestimmte Aufgaben oder Domänen kann schwierig sein. Die Möglichkeit, sie fein abzustimmen, ohne katastrophales Vergessen oder Leistungseinbußen zu verursachen, ist ein weiteres fortlaufendes Forschungsthema und erfordert mehr Arbeit und Investitionen.

Beispiele für generative KI-Modelle

Viele Anbieter generativer KI entwickeln ihre Tools auf Basis eines beliebten bestehenden Modells. So laufen beispielsweise viele der neuen Copilot-Tools von Microsoft mit GPT-4 von OpenAI. Im Folgenden finden Sie einige der derzeit beliebtesten generativen KI-Modelle:

• GPT-X: GPT-3, GPT-3.5 und GPT-4 sind verschiedene Generationen des von OpenAI verwalteten, besessenen und entwickelten GPT-Basismodells. Die neueste Version, GPT4, verwendet ein multimodales LLM, das die Grundlage für ChatGPT bildet.
• OpenAI Codex: Ein weiteres Modell von OpenAI: Codex kann als Antwort auf Eingaben in natürlicher Sprache Code generieren und vervollständigen. Es ist das Basismodell für Tools wie GitHub Copilot.
• Stable Diffusion: Stable Diffusion von Stability AI ist eines der beliebtesten Diffusionsmodelle und wird hauptsächlich zur Generierung von Bildern aus Text verwendet.
• LaMDA: LaMDA ist ein transformerbasiertes Modell von Google, das für dialogorientierte Anwendungsfälle entwickelt wurde.
• PaLM: PaLM ist ein weiteres transformerbasiertes LLM von Google und wurde für die mehrsprachige Generierung von Inhalten und Code entwickelt. PaLM 2 ist die neueste Version des Modells und bildet die Grundlage für Google Bard.
• AlphaCode: AlphaCode ist ein Entwickler- und Programmierunterstützungstool von DeepMind sowie ein großes Sprachmodell, das auf Grundlage von Eingaben und Fragen in natürlicher Sprache Code generiert.
• BLOOM: BLOOM von Hugging Face ist ein autoregressives, mehrsprachiges LLM, das sich hauptsächlich auf die Vervollständigung von Aussagen mit fehlendem Text oder von Codezeilen mit fehlendem Code konzentriert.
• LLaMA: LLaMA ist ein kleineres großes Sprachmodell von Meta mit dem Ziel, generative KI-Modelle für Nutzer mit geringeren infrastrukturellen Ressourcen zugänglicher zu machen.
• Midjourney: Midjourney ist ein generatives KI-Modell, das ähnlich wie Stable Diffusion funktioniert und aus von Nutzern eingegebenen Eingaben in natürlicher Sprache Bilder generiert.

Erfahren Sie in unserem Überblick über aktuelle und künftige Trends in der Landschaft der generativen KI.

Fazit: Das Beste aus generativen KI-Modellen herausholen

Generative KI-Modelle sind hochskalierbare und zugängliche Lösungen für künstliche Intelligenz, die zu Recht Aufmerksamkeit erhalten, da sie verschiedene Geschäftsabläufe ergänzen und verändern. Es gibt jedoch zahlreiche Bedenken hinsichtlich der Funktionsweise dieser Tools, ihrer mangelnden Transparenz und der fehlenden integrierten Sicherheitsvorkehrungen sowie hinsichtlich der Ethik der generativen KI im Allgemeinen. Unabhängig davon, ob Ihre Organisation ein generatives KI-Modell entwickelt, auf einem Basismodell aufbaut oder ChatGPT lediglich für tägliche Aufgaben nutzt: Denken Sie daran, dass generative KI-Modelle am besten mit umfassenden Schulungen für Mitarbeitende und Kunden sowie klaren Richtlinien für ihre ethische Nutzung eingesetzt werden.

Wenn Sie mehr über Unternehmen und Organisationen erfahren möchten, die aktiv generative KI-Modelle entwickeln, lesen Sie unseren Leitfaden zu den führenden Unternehmen für generative KI.