Generative AI
Generative AI GenAI) ist ein Zweig der KI, der trainiert werden kann, um abgeleitete Inhalte in verschiedenen Formaten zu erstellen, darunter Text, Bild, Video und Audio.
Warum ist Generative AI wichtig?
Generative KI ist für Unternehmen wichtig, weil sie dazu beiträgt, kreative Prozesse zu beschleunigen, z. B. beim Verfassen von Texten und bei der Suche nach Bildern für Anzeigen, Kunden-E-Mails und Newslettern. Produktdesigner profitieren vom Einsatz der GenAI: Sie erstellen damit 3D-Bilder und Design-Modelle aus neuen Perspektiven.
Die Verbraucher Nutzen von GenAI , indem ihnen die Suchergebnisse erklärt werden.
Anwendungen der Generative AI
Fast täglich werden neue Anwendungen für GenAI veröffentlicht. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für diese sich schnell entwickelnde Reihe von Anwendungen:
- Chatbots sind wahrscheinlich die beliebteste textbasierte Anwendung der Generative AI. Kundenservice-Teams nutzen diese Vertriebskontaktzentren und Marketing-Websites, um reaktionsschnelle Dialoge zu führen.
- Transkription GenAI erstellen Sitzungsprotokolle und fassen Videoinhalte zusammen.
- Social media GenAI analysieren Social Streams, um das Wesentliche zu erfassen und besonders negative oder positive Stimmungen hervorzuheben.
- Die Forschung kann produktiver werden, wenn ein GenAI eine Websuche nach Artikeln und Artikeln durchführt und dann die Ergebnisse anhand der Suchbegriffe zusammenfasst und organisiert.
- Marketing-Teams können GenAI nutzen, um visuelle und schriftliche Inhalte zu erstellen.
Training Generative AI
Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modelle verwenden Deep Learning-Algorithmen, die auf große Training angewendet werden, um Wissen zu sammeln. Nachfolgend sind die Training aufgeführt.
Unüberwachtes Training
Der am wenigsten anspruchsvolle Training besteht darin, das GenAI mit großen Mengen an relevanten Daten zu füttern. Sie möchten zum Beispiel, dass eine textbasierte GenAI den ersten Entwurf einer Pressemitteilung Ihrer PR-Agentur schreibt. Sie könnten damit beginnen, Vorlagen für Kundenbriefings zusammen mit dem letzten Entwurf der zugehörigen Pressemitteilung zu teilen. Das GenAI wird schnell lernen, ähnliche Pressemitteilungen zu verfassen.
Beaufsichtigte Training
Ein stärker gelenkter Ansatz verwendet Datensätze, in denen die besten Anwendungsbeispiele hervorgehoben oder markiert sind. Dies hat das Potenzial, eine höherwertige Ausgabe zu erzeugen als der unüberwachte Ansatz.
bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback
bestärkendes Lernen aus menschliches Feedback (RLHF) liefert Feedback zu GenAI anhand der Präferenzen von Menschen - diese Form der Feinabstimmung des Training führt zu natürlicheren Gesprächsantworten von Chatbot . Bei einer Anwendung, die z. B. Artikel zusammenfasst, werden alle Änderungen an der Ausgabe verwendet, um einen weiterenDatensatz für die Feinabstimmung zu erzeugen.
Diffusionsmodelle
Diffusionsmodelle werden für GenAI verwendet, die Bilder und Videos erstellen und verbessern. In diesem Fall erfolgt die Bilderstellung über textbasierte Eingabeaufforderungen, die Informationen über den gewünschten Rahmen, das Motiv und den Stil liefern. GPT-Bildtools wie Dall-E2 und Microsoft Designer verwenden Diffusionsmodelle, um Versionen der Bilder zu erstellen, auf die sie trainiert wurden, die neue Perspektiven darstellen, Einstellungen ändern und Anpassungen wie das Hinzufügen von Text ermöglichen.
Vorgefertigte Modelle
GenAI wie AWS und OpenAI Enterprise-Kunden können auf Plug-ins zugreifen, die ein vortrainiertes Modell als Ausgangspunkt auf hohem Niveau bereitstellen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für GPT-4.
- AI Data Analyst - Daten mit natürlicher Sprache kennenlernen .
- AnalyticsAI - Überprüfen Sie Ihre Google Analytics mithilfe von Eingabeaufforderungen.
- Bramework - Analysiert Suchdaten, um Vermarkter bei der Suchmaschinenoptimierung (SEO) zu unterstützen.
- Mit Excel chatten - Unterhalten Sie sich mit Ihrer Tabellenkalkulation.
- Developer Doc Search - Open-Source-Code-Recherche und Dokumentationssuche.
- Rezeptsuche - Rezeptideen nach Ernährungsbedürfnissen geordnet.
- Rephrase AI - Verwandelt Text in sprechende Avatar-Videos.
- Smart Slides - Erstellen Sie eine Folienpräsentation.
- Code Captures - Verschönern Sie den Quellcode für die gemeinsame Nutzung.
- Visualisieren Sie Ihre Daten - Erstellen Sie Diagramme zu Ihren Daten.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Generative AI bezieht sich auf Modelle, die auf der Grundlage von Mustern, die aus Training gelernt wurden, neue Inhalte - wie Text, Bilder, Audio, Code oder Video - erstellen. Zu diesen Modellen gehören Transformatoren, Diffusionsmodelle, große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale Systeme.
Generative AI analysieren große Datensätze, lernen statistische Muster und verwenden wahrscheinlichkeitsbasierte Generierung, um neue Ergebnisse zu erzeugen. Zu den Techniken gehören transformatorbasierte Sequenzmodellierung, Diffusionsentrauschungsprozesse und latente Darstellungen Automatische Verschlüsselung.
Zu den Anwendungsfällen gehören Chatbots, Inhaltserstellung, Zusammenfassung, Bilderzeugung, Erstellung synthetischer Daten, Codegenerierung, Workflow-Automatisierung, Marketing-Personalisierung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Wissenssysteme in Unternehmen.
Zu den Herausforderungen gehören Halluzinationen, Voreingenommenheit, Urheberrechtsbedenken, Datenschutzrisiken, Schwierigkeiten bei der Validierung generierter Inhalte, hohe Rechenkosten und die Gewährleistung der Übereinstimmung des Modells mit den Unternehmensrichtlinien.
Unternehmen nutzen generative AI für die Automatisierung von Dokumenten, den Kundensupport, die Zusammenfassung von Berichten, das Design-Prototyping, prädiktive Erkenntnisse, die Wissenssuche und die Verbesserung der Produktivität in den Bereichen Data Engineering, Analytik und Softwareentwicklung.
Der Einsatz generative AI erfordert in der Regel GPUs oder spezielle Beschleuniger, Vektordatenbanken, skalierbar Speicher, Orchestrierung , Einbettungspipelines, Überwachungstools und eine starke Governance zur verwalten Datenqualität, des Zugriffs und der Modellergebnisse.
