Generative KI

TLDR: Generative KI erstellt neue Inhalte — Text, Bilder, Audio oder Video — indem sie statistische Muster aus riesigen Trainingsdatensätzen erlernt.

Generative KI bezieht sich auf KI-Systeme, die originale Inhalte produzieren. Sie erlernen die Muster, Struktur und den Stil von Trainingsdaten. Dann generieren sie neue Beispiele, die diesen Mustern entsprechen. ChatGPT schreibt Text. Stable Diffusion erstellt Bilder. Sora generiert Video. Alle werden von generativer KI angetrieben. Die Technologie wurde mit dem Start von ChatGPT im November 2022 zum Mainstream.

Kernarchitekturen

1. Large Language Models (LLMs): Transformer-basierte Modelle, die auf umfangreichen Textkorpora trainiert werden. Sie generieren Text, indem sie das nächste Token vorhersagen. Siehe: Large Language Model.
2. Diffusionsmodelle: Lernen, einen rauschhinzufügenden Prozess umzukehren, um Bilder, Audio oder Video zu generieren. Stable Diffusion und DALL-E verwenden diesen Ansatz. Siehe: Diffusionsmodell.
3. Generative Adversarial Networks (GANs): Ein Generator-Netzwerk erstellt Daten; ein Diskriminator bewertet deren Realismus. Adversariales Training steigert die Qualität.
4. Variational Autoencoders (VAEs): Kodieren Daten in einen komprimierten latenten Raum und dekodieren sie, um neue Beispiele zu generieren.

Was Generative KI erstellen kann

1. Text: Artikel, Zusammenfassungen, Code, E-Mails, Rechtsdokumente und Konversationen.
2. Bilder: Fotorealistische Fotos, Illustrationen und Produktmockups.
3. Audio: Musik, Vertonungen und Soundeffekte aus Textprompts.
4. Video: Kurze Clips und Animationen aus Text- oder Bildeingaben.
5. 3D-Objekte: Meshes für Spiele, Produktdesign und virtuelle Umgebungen.
6. Synthetische Daten: Synthetische Datensätze für KI-Training, wenn reale Daten knapp oder sensibel sind.

Wie Generative KI trainiert wird

Generative Modelle erfordern enorme, hochwertige Datensätze. Textmodelle werden auf Hunderten von Milliarden Token aus dem Web, Büchern und Code trainiert. Bildmodelle werden auf Milliarden von Bild-Beschriftungs-Paaren trainiert. Die Datenqualität beeinflusst direkt die Ausgabequalität. Minderwertige oder voreingenommene Daten produzieren minderwertige oder voreingenommene Ausgaben. Ausrichtungstechniken wie RLHF leiten Modelle an, hilfreiche und sichere Antworten zu produzieren.

Anwendungen der Generativen KI

1. Content-Erstellung: Automatisiertes Schreiben, Design und Medienproduktion.
2. Softwareentwicklung: Code-Generierung, Vervollständigung und Debugging.
3. Wirkstoffforschung: Generierung neuartiger Molekülstrukturen für die pharmazeutische Forschung.
4. Robotik: Generierung synthetischer Trainingsumgebungen und Bewegungspläne.
5. Datenerweiterung: Generierung zusätzlicher Trainingsbeispiele zur Verbesserung der Modellrobustheit.

Bright Datas Datensätze bieten kuratierte Web-Daten für das Training und Fine-Tuning generativer Modelle. Siehe auch: Trainingsdaten, Prompt-Engineering.