Der folgende Text ist ein Auszug aus einem Artikel von Rajul Rana, der auf Forbes.com veröffentlicht wurde.
Etwa alle zehn Jahre kommt eine Technologie auf, die alles um uns herum umkrempelt. Sie verändert die Art, wie wir arbeiten, wie wir spielen und wie wir mit Kunden umgehen. In den 80er Jahren revolutionierte der Personal Computer unsere Welt, dann das Internet in den 90er Jahren, Smartphones in den 2000er Jahren und Cloud Computing in den 2010er Jahren. Jetzt stehen wir an der Schwelle eines weiteren bedeutenden technologischen Wandels, angetrieben durch generative KI (GenAI).
KI gibt es schon seit Jahrzehnten. Warum also gibt es plötzlich einen Hype um GenAI?
Dieser Aufschwung ist auf ein Zusammentreffen mehrerer Faktoren in den letzten zwei Jahren zurückzuführen. Fortschritte bei der rohen Rechenleistung, das exponentielle Wachstum der verfügbaren Daten, sinkende KI-Trainingskosten und bahnbrechende Algorithmen für das maschinelle Lernen, wie das Transformer-Modell, ermöglichen jetzt eine beispiellose Raffinesse. OpenAI hat sich diese Trends schnell zunutze gemacht. Sie verpackten die Technologie in eine leicht zugängliche Oberfläche und schufen eine Killer-App, die die Revolution einleitete und seit ihrer Einführung Millionen von Nutzern gewonnen hat.
Grundlegende Modelle
GenAI basiert auf Fundamentalmodellen (FM), die es ihr ermöglichen, den Kontext und die Relevanz der zu verarbeitenden Inhalte zu verstehen, was sie unglaublich leistungsfähig und vielseitig macht. Die Transformer-Architektur stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie KI Text verarbeitet, und bietet ein noch nie dagewesenes Sprachverständnis.
Die Entwicklung von FMs umfasst zwei wichtige Phasen: das unbeaufsichtigte Training von großen Mengen an Inhalten (Text, Bilder usw.) und die Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben, wie z.B. Fragen und Antworten. Der Prozess ist komplex und ressourcenintensiv. Die Auswahl der zu verwendenden FM ist der erste Schritt beim Aufbau einer GenAI-Lösung.
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