Erforschung der grundlegenden Wahrheiten der Generative AI

In den letzten Jahren, Generative AI hat sich in den letzten Jahren zu einer revolutionären Kraft im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt und bietet Unternehmen und Privatpersonen bahnbrechende Werkzeuge zur Erstellung neuer Daten und Inhalte.

Was genau ist also GenAI? Das Konzept bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, neue Inhalte zu generieren, anstatt einfach vorhandene Daten zu analysieren oder zu klassifizieren. Sie nutzt komplexe Modelle des Maschinelles Lernen , um Ausgaben wie Text, Bilder, Musik, Code und sogar Videos zu erstellen, indem sie Muster aus großen Datensätzen lernt.

Generative AI , wie z. B. große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), verwenden hochentwickelte Algorithmen, um Kontext, Stil und Struktur zu verstehen. Sie können dieses Verständnis dann anwenden, um menschenähnliche Antworten zu geben, Kunst zu schaffen oder komplexe Probleme zu lösen. Diese Modelle werden anhand enormer Datenmengen trainiert, so dass sie nuancierte Muster und Beziehungen erfassen können. Dadurch können sie Ergebnisse produzieren, die oft nicht von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind - und das in einem Bruchteil der Zeit, die Menschen benötigen.

Die folgende von TDWI durchgeführte Umfrage zeigt, dass der Einsatz von Generative AI für Unternehmen im Jahr 2024 eine hohe Priorität hat. Sie rangiert neben anderen Top-Initiativen wie Maschinelles Lernen und Upskilling von Business-Analysten, was darauf hindeutet, dass Unternehmen daran interessiert sind, Generative AI kennenlernen und zu implementieren, um ihre Funktionen zu verbessern.

Angesichts dieser hohen Priorität hilft das Verständnis von fünf Kernwahrheiten rund um die Generative AI dabei, ihre Funktionen und Grenzen zu entmystifizieren und gleichzeitig ihr transformatives Potenzial aufzuzeigen:

Generative AI nutzt Vorhersagen zur Generierung von Daten

Der Kern der Sache, Generative AI nutzt Vorhersagen von Deep-Learning-Algorithmen, um neue Daten zu generieren, im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die Daten zur Erstellung von Vorhersagen verwenden. Diese Umkehrung der Funktion macht die Generative AI einzigartig und leistungsstark. Sie ist in der Lage, realistische Bilder, kohärente Texte, Audiodaten oder sogar ganze Datensätze zu erzeugen, die noch nie zuvor existiert haben.

Beispiel: Nehmen wir Generative Pre-trained Transformer, besser bekannt als GPT, Modelle, die das nächste Wort in einem Satz auf der Grundlage der vorangegangenen Wörter vorhersagen. Mit jeder Vorhersage erzeugen diese Modelle einen flüssigen, menschenähnlichen Text und ermöglichen so Anwendungen wie Chatbots, Inhaltserstellung und sogar kreatives Schreiben. Diese Fähigkeit stellt eine radikale Veränderung gegenüber der Art und Weise dar, wie herkömmliche KI-Modelle einfach vorhandene Daten analysieren, um Entscheidungen zu treffen oder Klassifizierungen vorzunehmen.

Warum das wichtig ist: Die Fähigkeit, Daten durch prädiktive Modellierung zu generieren, öffnet die Tür zu kreativen Anwendungen, Simulationsumgebungen und sogar künstlerischen Unternehmungen, die bisher in der Welt der KI unvorstellbar waren.

Generative AI basiert auf den Grundlagen des Deep Learning

Generative AI stützt sich auf etablierte Deep-Learning-Algorithmen wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Transformer-Modelle wie GPT. Diese Frameworks ermöglichen die Generierung von realistischen Bildern, Texten und anderen Formen von Inhalten.

• • GANs: GANs werden häufig für die Erstellung hochwertiger Bilder verwendet und lassen zwei Netzwerke gegeneinander antreten - einen Generator und einen Diskriminator. Der Generator erzeugt Bilder, während der Diskriminator deren Qualität beurteilt und die Ausgabe schrittweise verbessert.
  • VAEs: Diese Modelle ermöglichen die Erstellung völlig neuer Datenpunkte, indem sie die Verteilung der Daten selbst verstehen. Sie werden häufig bei generativen Aufgaben eingesetzt, die Audio und Text beinhalten.
  • Transformatoren (GPT): Das Rückgrat der LLMs, Transformatoren nutzen Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit, um große Textmengen mit beeindruckender Genauigkeit und Geläufigkeit zu erzeugen.

Warum das wichtig ist: Diese Deep-Learning-Grundlagen verleihen diesen Modellen die generative Kraft, die sie in die Lage versetzt, verschiedene Arten von Ergebnissen zu erzeugen. Das Verständnis dieser Algorithmen hilft Entwicklern und KI-Enthusiasten auch bei der Auswahl der richtigen Architektur für ihre Generative AI , sei es für die Erzeugung von Kunst, Musik, Text oder etwas ganz anderem.

Generative AI zeichnet sich bei konversationellen Anwendungsfällen aus

Eine wesentliche Stärke der Generative AI liegt in Anwendungen, bei denen Menschen im Dialog mit KI-Systemen interagieren. Dies unterscheidet sich von traditionellen Anwendungen der KI und des Maschinelles Lernen , die sich typischerweise durch Szenarien auszeichnen, in denen das System Entscheidungen im Namen von Menschen trifft. Bei der Generative AI stehen dialoggesteuerte Interaktionen im Vordergrund.

Beispiel: Chatbots, die von GPT-Modellen angetrieben werden, können sich mit Nutzern in natürlicher Sprache unterhalten, Fragen beantworten, Empfehlungen geben oder sogar beim Kundendienst behilflich sein. Diese Modelle glänzen in Bereichen, in denen eine kontinuierliche Interaktion mit den Nutzern unerlässlich ist, um wertvolle Ergebnisse zu liefern.

Warum es wichtig ist: Die Konversationsfähigkeit der Generative AI definiert das Nutzer neu. Statt strukturierte, vordefinierte Ausgaben zu verwenden, können Nutzer offene Fragen stellen und erhalten kontextbezogene Antworten, wodurch sich die Interaktion mit Maschinen flüssiger und menschlicher anfühlt. Dies stellt einen gewaltigen Sprung in Bereichen wie Kundenservice, Bildung und Unterhaltung dar, wo KI dynamisch auf menschliche Eingaben reagieren muss.

Generative AI fördert "Gespräche mit Daten"

Eine der aufregendsten Entwicklungen im Bereich der Generative AI ist die Möglichkeit, dass Nutzer "Gespräche mit Daten" führen können . Durch Generative AI können auch technisch nicht versierte Nutzer mit komplexen Datensätzen interagieren und auf der Grundlage der Daten Antworten in natürlicher Sprache erhalten.

Beispiel: Stellen Sie sich einen Unternehmensanalysten vor, der einen riesigen Datensatz abfragt: Anstatt SQL-Abfragen zu schreiben, stellt der Analyst einfach Fragen in einfacher Sprache (z. B. "Wie hoch waren die Umsätze im dritten Quartal des letzten Jahres?"). Das generative Modell verarbeitet die Anfrage und liefert genaue, data driven Antworten, wodurch die Analytik zugänglicher und demokratischer wird.

Warum das wichtig ist: Durch die Senkung der Einstiegshürde für die Datenanalyse macht es die Generative AI für technisch nicht versierte Nutzer einfacher, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Diese Demokratisierung ist ein enormer Fortschritt in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Logistik, in denen data driven Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind, aber die Datenkenntnisse möglicherweise begrenzt sind.

Generative AI erleichtert "Gespräche mit Dokumenten"

Ein weiterer zentraler Aspekt der Generative AI ist ihre Fähigkeit, "Gespräche mit Dokumenten" zu ermöglichen und den Nutzern Zugang zu Wissen zu verschaffen, das in großen Textbeständen gespeichert ist. Generative AI können Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten und sogar relevante Abschnitte aus großen Textbeständen als Antwort auf spezifische Anfragen herausziehen.

Beispiel: In einem juristischen Umfeld könnte ein Anwalt ein Generative AI verwenden, um umfangreiche Fallakten zu analysieren. Anstatt Hunderte von Seiten manuell zu durchforsten, könnte der Anwalt die Generative AI bitten, die wichtigsten Urteile, Präzedenzfälle oder Rechtsauslegungen zusammenzufassen, was die Recherche und Entscheidungsfindung erheblich beschleunigt.

Warum das wichtig ist: In Branchen, in denen Fachleute mit großen Mengen an Dokumenten zu tun haben - wie z. B. im Rechtswesen, in der Medizin oder im akademischen Bereich - spart die Möglichkeit, mit den Dokumenten zu "sprechen", wertvolle Zeit und Ressourcen. Durch die Bereitstellung kontextbezogener Erkenntnisse aus Dokumenten hilft die Generative AI den Benutzern, bestimmte Informationen zu finden, ohne sich durch Unmengen von Text wühlen zu müssen.

Die Interaktion mit der Technologie im Wandel

Diese Wahrheiten über Generative AI werfen ein Licht auf die Funktionen und das Potenzial dieser bahnbrechenden Technologie. Durch die Generierung von Daten durch Vorhersagen, die Nutzung von Deep-Learning-Grundlagen und die Ermöglichung von Konversationsinteraktionen mit Daten und Dokumenten verändert Generative AI die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen mit Technologie interagieren.

Wir verschieben die Grenzen der Generative AIzu erweitern, ist es wichtig zu verstehen, wie diese Erkenntnisse künftige Anwendungen prägen und Innovationen in allen Branchen vorantreiben werden. Ganz gleich, ob Unternehmen Chatbots entwickeln, Daten analysieren oder mit komplexen Dokumenten interagieren, Generative AI ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeug im modernen KI-Werkzeugkasten. Um sicherzustellen, dass die Daten eines Unternehmens für Generative AI bereit sind, nutzen Sie unsere Checkliste.

Über Steven B. Becker

Steven B. Becker ist Global Vice President, Solution Engineering, bei Actian. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich und unterstützt Unternehmen bei der Nutzung moderner Anwendungen, Daten, Analysen, KI und Gen AI. Er hat sich als kundenorientierte Führungskraft bewährt, die Technologie, Menschen und Geschäft miteinander verbindet. Stevens Hintergrund umfasst Führungspositionen, in denen er Innovationen und technologische Transformationen anführt, Fortune-10-Unternehmen bei ihrer technologischen Entwicklung unterstützt, Start-ups vor dem Börsengang fördert und komplexe geschäftliche Herausforderungen für Kunden mithilfe von Technologie löst.