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 AI ist für Unternehmen wichtig, weil sie hilft, kreative Prozesse zu beschleunigen, z. B. beim Verfassen von Texten und bei der Suche nach Bildern für Anzeigen, Kunden-E-Mails und Newslettern. Produktdesigner Nutzen vom Einsatz von GenAI , um 3D-Bilder und Modelle von Designs aus neuen Perspektiven zu erstellen.

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. Nachstehend 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 von menschliches Feedback

Bestärkendes Lernen aus menschliches Feedback (RLHF) liefert Feedback zu GenAI unter Verwendung der Präferenzen von Menschen - diese Form 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 erstellen.

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.

Die ActianDatenplattform und generative KI

Dank der integrierten Funktionen macht es die Actian Data Platform einfach, die Datenvorverarbeitung als Teil Ihres training zu automatisieren. Unternehmen können ihre Betriebsdaten mithilfe der Pipeline-Automatisierung proaktiv vorverarbeiten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Die Vereinheitlichung, Transformation und Orchestrierung von Datenpipelines wird so zum Kinderspiel.

Die Datenbanktechnologie von Actian in der Action Data Platform kann Hochgeschwindigkeitsabfragen durchführen, die auf verteilte Datenbankinstanzen und extern in der Datenbank gespeicherte Daten unter Verwendung des Konnektor verweisen.