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Die Grundlagen der generativen KI erklärt

Generative KI ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der zunehmend an Bedeutung gewinnt und viele spannende Anwendungsmöglichkeiten bietet. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff? Lassen Sie uns die Grundlagen klären und einige wichtige Fachbegriffe erläutern.

 

Generative KI bezieht sich auf Algorithmen und Modelle, die in der Lage sind, neue, originelle Inhalte zu erstellen. Diese können von Texten über Bilder bis hin zu Musik und sogar komplexen Datensätzen reichen. Anders als traditionelle KI, die darauf trainiert wird, spezifische Aufgaben basierend auf bestehenden Daten auszuführen, generiert generative KI neue Daten, die statistisch gesehen ähnliche Merkmale wie die Trainingsdaten aufweisen. Im Folgenden wollen wir einige für das Verständnis notwendige Fachbegriffe klären.

 

Neuronale Netze: Ein neuronales Netz ist ein Computermodell, das lose auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns basiert. Es besteht aus vielen Schichten von „Neuronen“, die miteinander verbunden sind und Daten verarbeiten können. Diese Netzwerke sind besonders gut darin, Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

 

Deep Learning: Dies ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die auf tiefen neuronalen Netzen basiert. Deep Learning hat bedeutende Fortschritte in der KI ermöglicht, insbesondere in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung. Die fürs Deep Learning verwendeten neuronalen Netze bestehen aus vielen Schichten (daher „deep“), was ihnen erlaubt, auch komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten.

 

Transformermodelle: Diese bezeichnen moderne neuronale Netzwerke, welche besonders effektiv bei der Verarbeitung von Texten sind. Ein bekanntes Beispiel ist GPT (Generative Pre-trained Transformer), das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren. Transformermodelle verwenden Selbstaufmerksamkeit (Englisch: „self-attention“), um den Kontext von Wörtern in einem Text besser zu verstehen und zu verarbeiten. Haben etwa zwei gleiche Wörter verschiedene semantische Bedeutungen (“Bank” und “Bank”), so kann das Modell anhand des Umgebungstextes den Kontext des Wortes einordnen und so eine korrekte Einstufung des Inhaltes vorzunehmen.

 

Training und Fine-Tuning: Generative KI-Modelle werden mit großen Datensätzen trainiert, um Muster und Strukturen zu lernen. Hierdurch lernen Sie statistische Zusammenhänge und Kontexte, wodurch sich die Fähigkeit zur Kreativität der Modelle erklären lässt. Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Modell auf spezifische Aufgaben oder Datensätze angepasst, um seine Leistung in bestimmten Anwendungsbereichen zu verbessern.

 

Prompting: Dies ist die Technik, bei der einem generativen Modell ein Anfangstext (Prompt) gegeben wird, auf den es aufbaut, um neuen Text zu erzeugen. Die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte hängen stark vom abgegebenen Prompt ab. Wie man eine qualitativ hochwertige und relevante Antwort generieren lässt, können Sie hier nachlesen.

 

Generative KI findet Anwendung in zahlreichen Bereichen, etwa bei der Textgenerierung. Das Verfassen von Artikeln, Berichten oder sogar kreativen Geschichten wird durch die Unterstützung künstlicher Intelligenz erheblich erleichtert. Im Rahmen der Bild- und Videogenerierung können beispielsweise Kunstwerke, Animationen oder realistische Bilder und Videos erstellt werden. Generative KI kann aber auch neue Musikstücke basierend auf vorhandenen Musikstilen komponieren oder die medizinische Forschung unterstützen, indem synthetische Daten zur Verbesserung von Diagnose- und Behandlungsmodellen generiert werden.

 

Während die Potenziale der generativen KI beeindruckend sind, gibt es auch Herausforderungen, insbesondere im Bereich des Datenschutzes. Viele KI-Modelle basieren auf großen internationalen Datensätzen, die nicht immer den strengen deutschen Datenschutzbestimmungen entsprechen.

Aus dieser Problematik heraus entstand die Mission von DeutschlandGPT an. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, eine datenschutzkonforme und speziell auf die Bedürfnisse Deutschlands zugeschnittene KI-Lösung zu entwickeln. Unsere Modelle werden unter Berücksichtigung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) nicht mit den Nutzerdaten trainiert, um sicherzustellen, dass alle eingegebenen sowie generierten Daten sicher und konform sind.

Beispielprompt

"Welche Technologien stehen hinter generativer KI?"

Bei DeutschlandGPT legen wir besonderen Wert auf Transparenz und ethische Verantwortung. Unser Sprachmodell ist nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig und sicher, was es ideal für Unternehmen und Institutionen in Deutschland macht, die auf innovative KI-Anwendungen setzen möchten, ohne sich dabei um potenziellen Datenmissbrauch sorgen zu müssen.

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