Definition: Was ist Generative KI?
Generative KI bezieht sich auf eine Kategorie von KI-Systemen, die darauf ausgerichtet sind, neue Daten oder Inhalte zu generieren, die in ihrer Kreativität dem Menschen nahe kommen oder sogar übertreffen. Diese Systeme verwenden sogenannte neuronale Netzwerke, um aus bestehenden Daten zu lernen und dann neue Inhalte zu erstellen. Im Wesentlichen handelt es sich um Algorithmen, die in der Lage sind, kreativ zu sein, indem sie Muster erkennen und diese Muster nutzen, um Neues zu schaffen.
Ist ChatGPT eine Generative KI?
Lassen wir ChatGPT das doch einmal selbst beantworten: „Ja, ich bin eine Generative KI, die auf der GPT-3.5-Architektur von OpenAI basiert. Ich wurde entwickelt, um menschenähnlichen Text basierend auf den mir zur Verfügung gestellten Eingaben zu generieren und Fragen zu beantworten.“
ChatGPT ist die wohl bekannteste Generative KI und ist aktuell in aller Munde. Der ChatGPT-Entwickler “OpenAI” verwendet leistungsstarke Sprachmodelle wie GPT-3.5 und das noch leistungsfähigere GPT-4, die in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden können, von der Beantwortung von Fragen und der Textgenerierung bis hin zur Unterstützung bei der Problemlösung und der Kommunikation mit Benutzern.
Der Unterschied zwischen KI und Generativer KI
Es ist wichtig zu verstehen, dass keine Trennlinie zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Generativer KI existiert. Vielmehr ist Generative KI ein Teilgebiet der KI, das in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht hat.
Die meisten KI-Formen sind darauf ausgelegt, vorhandene Daten zu klassifizieren oder zu kategorisieren.
Im Gegensatz dazu besteht die Leistungsfähigkeit Generativer KI-Modelle darin, völlig neuartige, sogar künstlerische Inhalte zu erzeugen, die es so noch nicht gegeben hat. Generative KI konzentriert sich also speziell auf kreative Aufgaben. Dieser Bereich hat sich in letzter Zeit rasant weiterentwickelt und spielt eine Schlüsselrolle in der heutigen KI-Landschaft.
Wofür wird Generative KI verwendet?
Generative KI hat vielfältige Anwendungsbereiche, die von Textgenerierung bis zur kreativen Bildproduktion reichen. Mittlerweile gibt es hierfür verschiedene Anbieter und Tools, die sich auf bestimmte Einsatzbereiche spezialisiert haben. In der folgenden Tabelle haben wir einige Beispiele aufgeführt:
Diese Beispiele und Beschreibungen veranschaulichen, wie vielfältig Generative KI eingesetzt werden kann, um kreative und effiziente Lösungen zu finden. Neben den genannten Anbietern gibt es mittlerweile für jedes Anwendungsfeld viele verschiedene Tools, aus denen Nutzer auswählen können.
Wie funktioniert Generative KI?
Die Basis von Generativen KI-Modellen sind fortschrittliche Machine-Learning-Techniken wie Transformer und Diffusionsmodelle. Diese ermöglichen ihnen, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten. Hierbei stehen zwei zentrale Architekturen im Fokus: Diffusions- und Transformer-Modelle.
Diffusionsmodelle
Eine aktuelle Schlüsselarchitektur sind Diffusionsmodelle, spezialisiert auf die Erstellung von Bildern. Durch das Training mit Bildern und dazugehörigen Beschreibungen können diese Modelle neue Datenmuster generieren, die denen ähneln, auf die sie trainiert wurden.
Der Ansatz der Diffusionsmodelle besteht darin, Trainingsdaten durch schrittweises Hinzufügen von sogenanntem Gaußschem Rauschen zu „dekonstruieren“ und in ein rauschendes Bild voller Punkte umzuändern. Anschließend versucht das Modell, die Daten durch Umkehrung dieses Rauschvorgangs wiederherzustellen.
Das eine ist die Erzeugung von Trainingsdaten: In diesem Fall wird künstliches Rauschen an Bildern, deren Beschreibung man kennt, hinzugefügt. Ziel des Trainings ist es, dass das Modell das Originalbild quasi möglichst genau rekonstruiert.
Die eigentliche Anwendung besteht dann darin aus "purem Rauschen" oder einem "Bild, das der Beschreibung nicht entspricht", ein Bild zu "re"-konstruieren, dass dem Prompt, der Beschreibung entspricht. Man kann sich das vorstellen wie ein Bildhauer, der mit einem Mamorblock anfängt, und alles vom Marmorblock entfernt, das nicht wie die gewünschte Skulptur aussieht.
Diese Technik funktioniert übrigens nicht nur mit Bildern.
Transformer-Modelle
Transformer-Modelle werden besonders für Aufgaben verwendet, bei denen es um aufeinander folgende Daten geht. Hierbei handelt es sich um Daten, die eine bestimmte Bedeutung oder Beziehungen zueinander haben, wie zum Beispiel bei der Verarbeitung von natürlicher Sprache.
Die Transformer-basierten Modelle nutzen eine spezielle Struktur, die „Aufmerksamkeitsmechanismen“ verwendet. Diese Mechanismen weisen bestimmten Teilen der Eingabedaten während der Verarbeitung eine höhere Bedeutung zu. Dadurch können sie die Bedeutung einer Aussage herausarbeiten und betonen.
Die GPT-Modelle nutzen eine spezielle Variante des Transformers, den sogenannten „Transformator-Decoder“. Dieser liest eine ganze Sequenz von Daten (zum Beispiel einen Satz) auf einmal und kann so komplexe Beziehungen zwischen den Wörtern in einem Satz verstehen. Die Modelle werden an sehr großen Textdatensätzen trainiert und dann speziell für bestimmte Aufgaben, wie Übersetzung, Beantwortung von Fragen oder Texterzeugung, weiter verfeinert.
Soviel zum technischen Hintergrund. Und wie sieht das aus der Perspektive des Nutzers aus?
Warum funktioniert Generative KI so gut in der Anwendung?
Generative KI ist in der Anwendung ziemlich vielseitig: Es sind verschiedene Arten von Input als Nutzer möglich – je nach Modell können diese anders aussehen. Während sogenannte Prompts eine gängige Möglichkeit sind, das Verhalten von Generativen Modellen zu steuern, können sie auch auf andere Arten von Eingaben reagieren, wie beispielsweise Bilder.
Für viele der aktuellen Modelle hat sich ein dialogbasierter Ansatz für die Steuerung von generativer KI durchgesetzt. Bei diesem Workflow interagieren Benutzer oder Anwender in einem kontinuierlichen Dialog mit dem Modell, wobei sie schrittweise Anweisungen geben und auf die generierten Ausgaben reagieren.
Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie dieser Prozess funktioniert:
- Formulierung des Prompts: Der Benutzer formuliert einen Prompt in natürlicher Sprache. Dieser Prompt sollte klar und präzise sein, damit die KI auch das gewünschte Ergebnis liefert. Zum Beispiel könnte ein Prompt lauten: „Schreibe einen kurzen Artikel über erneuerbare Energien und ihre Auswirkungen auf die Umwelt“.
- Übergabe des Prompts an das KI-Modell: Der formulierte Prompt wird an das Generative-KI-Modell übermittelt. Dies kann über eine API oder eine spezielle Benutzeroberfläche erfolgen, die vom Anbieter bereitgestellt wird. Meistens erinnert diese an eine Chat-Oberfläche.
- Verarbeitung durch das KI-Modell: Die KI verarbeitet den Prompt und verwendet seine tiefen neuronalen Netzwerke, um Muster und Informationen aus den eingegebenen Texten zu lernen. Sie versucht dann, basierend auf diesen Mustern und Informationen kreative und relevante Inhalte zu generieren. Und das in Sekundenschnelle.
- Generierung der Ausgabe: Nachdem das KI-Modell den Prompt verarbeitet hat, generiert es eine Textantwort oder eine andere Art von kreativem Inhalt, der dem Benutzer präsentiert wird. Die Qualität und Relevanz der generierten Ausgabe hängen stark von der Qualität des Prompts ab.
- Feedback und Iteration: In vielen Fällen kann der Nutzer jetzt noch Feedback geben und die KI anweisen, den Output zu verfeinern oder zu überarbeiten, indem er einen neuen Prompt formuliert. Dieser Prozess kann iterativ sein, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
moinAI's Generative KI: Geniale Kommunikation im Handumdrehen
Auch wir bei moinAI nutzen Generative KI an vielen Stellen. Ganz aktuell nutzen wir die Technologie bei unserem neuen Feature „Kompanion“. Mit diesem innovativen Tool können Sie Chatbot-Antworten in Sekundenschnelle erstellen. Sie sparen Zeit und können sicher sein, dass Sie qualitativ hochwertige und kreative Antworten erhalten. Hat vorher die Content Creation ein bis zwei Wochen gedauert, ist sie mit dem Kompanion innerhalb von weniger Stunden erledigt.
Der Kompanion geht außerdem über die Textgenerierung hinaus und unterstützt Sie dabei, ansprechende Antwortstrukturen zu erstellen, die die Benutzererfahrung positiv beeinflussen. Damit Sie Ihren Nutzer:innen das ideale Conversational-Design bieten können, schlägt der Kompanion Ihnen stets drei verschiedene Conversational-Design-Konzepte vor. Beispielsweise können Sie zwischen einer einfachen Antwort oder einer interaktiven Antwort mit Multiple-Choice-Optionen wählen.
Darüber hinaus kann der Kompanion vorhandene Ressourcen wie PDFs, Websites oder Knowledgebases analysieren und daraus passende Texte sowie die ideale Struktur generieren. So können Sie bestehenden Content optimal nutzen.
Die generierten Antworten sind immer anpassbar, damit Sie sicher sein können, dass sie Ihren Ansprüchen und Standards entsprechen.
Kurz: Mit moinAI's Kompanion steht Ihnen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verfügung, um Ihre Kommunikation auf das nächste Level zu heben.
Fazit & Ausblick
Generative KI hat die Welt der Kreativität und der Automatisierung revolutioniert. Von Textgenerierung über Bild- und Musikkomposition bis hin zur medizinischen Diagnose und Bildverarbeitung eröffnet diese Technologie spannende neue Möglichkeiten.
Mit immer leistungsfähigeren Generativen KI-Modellen werden die Anwendungsfelder weiter wachsen und unsere Fähigkeiten zur kreativen und produktiven Arbeit erweitert. Die Zukunft von Generativer KI verspricht aufregende Entwicklungen und Innovationen in nahezu allen Branchen. Sie sehen: Es ist an der Zeit, sich von der Vorstellung zu verabschieden, dass KI nur für analytische Aufgaben geeignet ist.
