Generative KI (GenAI) Was ist generative KI (GenAI)?
Generative KI, oft auch als Gen AI bezeichnet, ist ein Spezialgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Produktion einer breiten Palette von Materialien in vielen Bereichen konzentriert, wie etwa Text, Fotos, Musik, Audio, Filme und 3D-Darstellungen. Diese Modelle erlernen aus ihren Trainingsdaten komplexe Muster und Strukturen und sind dadurch in der Lage, selbstständig neue Materialien mit vergleichbaren Eigenschaften zu generieren. DALL-E ist ein generatives Modell, das durch die Verwendung von Textbeschreibungen visuelle Elemente erstellen kann. Gen AI kann die entgegengesetzte Aktion ausführen, indem es Textbeschreibungen für bereitgestellte Fotos generiert. Generative KI nutzt fortschrittliche Algorithmen und neuronale Netzwerke, um die Kreativität zu steigern und die Fähigkeiten von Robotern bei der Inhaltsproduktion zu erweitern. KI-Anwendungen umfassen zahlreiche Bereiche, etwa kreative Künste, Design, Unterhaltung und andere.
- Praktische Möglichkeiten, wie Sie generative KI nutzen können
- Generative KI-Tools
- Generative KI-Komponenten
- Zusammenarbeit mit HPE
Praktische Möglichkeiten, wie Sie generative KI nutzen können
Künstliche Intelligenz (KI) hat eine Fülle praktischer Anwendungen, die in unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt werden können. Kurz gesagt, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann. Hier sind einige praktische Möglichkeiten, wie Sie generative KI nutzen können:
- Chatbots für Konversationen: Implementieren Sie Chatbots, die generative KI verwenden, um Konversationen in natürlicher Sprache zu führen, Kundensupport zu bieten, Fragen zu beantworten und Benutzern zu helfen.
- Bildprototyping: Verwenden Sie generative KI-Modelle, um schnell Prototypen zu erstellen und Bilder für Designkonzepte, Kunst oder Produktideen zu generieren.
- Marketing-Aufforderungen für Anzeigen: Nutzen Sie generative KI, um kreative und überzeugende Marketing-Aufforderungen für Anzeigen, Social Media-Kampagnen oder die Erstellung von Inhalten zu generieren.
- Kurzvideo: Erstellen Sie Kurzvideos mithilfe generativer KI, sei es durch die Generierung von Videoinhalten, die Automatisierung der Videobearbeitung oder die Unterstützung bei Spezialeffekten.
- Textübersetzung: Nutzen Sie generative KI-Modelle, um Sprachübersetzungsdienste zu verbessern und genaue und kontextrelevante Übersetzungen für verschiedene Sprachen bereitzustellen.
- Video in Transkript umwandeln: Wandeln Sie Videoinhalte mithilfe generativer KI in Transkriptionen um, für eine verbesserte Zugänglichkeit der Inhalte und um die Analyse und Suche in Videodaten zu vereinfachen.
- Diese Anwendungen demonstrieren die Vielseitigkeit der generativen KI bei der Automatisierung und Verbesserung verschiedener Prozesse und steigern letztendlich die Effizienz und Kreativität in verschiedenen Branchen.
Generative KI-Tools
Textgenerierung und Sprachmodelle
- OpenAI GPT-4: Ein fortschrittliches Sprachmodell, das menschenähnliche Texte verstehen und generieren kann. Wird für Chatbots, Inhaltserstellung und mehr verwendet.
- Google Bard: Ein von Google entwickeltes Konversations-KI-Modell, das für den Dialog und die Inhaltserstellung konzipiert ist.
- Jasper (ehemals Jarvis): Ein Tool, das KI nutzt, um Marketingtexte, Blogbeiträge und andere Inhalte zu generieren.
- Copy.ai: Ein KI-basierter Inhaltsgenerator für Vermarkter und Autoren.
- Writesonic: Ein Tool zur Inhaltserstellung, das KI zum Schreiben von Artikeln, Anzeigen und anderen Texten verwendet.
Bilderzeugung
- DALL-E 2: Von OpenAI entwickelt, generiert es Bilder aus Textbeschreibungen.
- MidJourney: Eine KI, die aus Textaufforderungen Kunst und Bilder erstellt.
- Stabile Diffusion: Ein Open-Source-Modell, das aus Textbeschreibungen qualitativ hochwertige Bilder generiert.
- DeepArt: Verwandelt Fotos im Stil berühmter Künstler in Kunstwerke.
Videogenerierung
- Synthesia: Eine KI-Videoerstellungsplattform, die Videos aus Texteingaben generiert.
- Pictory: Wandelt lange Inhalte in kurze Markenvideos um.
- Lumen5: Wandelt Textinhalte mithilfe von KI in ansprechende Videopräsentationen um.
Generative KI-Komponenten
Generative künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf eine breite Palette von Modellen und Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, neues Material zu produzieren, menschliche Kreativität zu imitieren und neue Daten zu generieren. Diese Ansätze haben viele Funktionen, von der Generierung von Bildern und Text bis hin zur Ermöglichung kreativer Anwendungen und Spiele. Hier sind acht Kategorien generativer künstlicher Intelligenz:
- Generative Adversarial Networks (GANs): GANs, kurz für Generative Adversarial Networks, wurden erstmals 2014 von Ian Goodfellow als eine Art Deep Learning-Modell vorgeschlagen. Das System besteht aus zwei neuronalen Netzwerken, nämlich dem Generator und dem Diskriminator, die an einem Wettbewerbsprozess beteiligt sind. Der Generator erzeugt Dateninstanzen, während der Diskriminator deren Qualität beurteilt. Dies motiviert den Generator, seine Leistung zu verbessern und authentische und erstklassige Materialien zu produzieren.
- Variational Autoencoders (VAEs): VAEs sind generative Modelle, die neuronale Netzwerke verwenden, um eine komprimierte Darstellung von Eingabedaten zu erlernen. Sie führen Wahrscheinlichkeitselemente ein und ermöglichen die Generierung unterschiedlicher Ergebnisse. VAEs werden häufig für Aufgaben wie Bilderzeugung und Darstellungslernen verwendet.
- Autoregressive Modelle: Autoregressive Modelle erzeugen Datensequenzen, indem sie die bedingte Wahrscheinlichkeit jedes Elements basierend auf den vorherigen Elementen modellieren. Bekannte Beispiele hierfür sind autoregressive Sprachmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer), die das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagen.
- Rekurrierende neuronale Netzwerke (RNNs): RNNs sind eine Art neuronales Netzwerk, das sequentielle Daten durch die Nutzung von Feedback-Verbindungen verarbeiten kann. Sie werden in generativen Aufgaben eingesetzt, bei denen die sequentielle Anordnung von Komponenten berücksichtigt werden muss, wie etwa beim Natural Language Processing und der Vorhersage von Zeitreihen. Daraus wird auch deutlich, dass sie eine langfristige Abhängigkeit nicht so gut erfassen.
- Transformer-basierte Modelle: Transformer haben in vielen Bereichen der Inhaltserstellung an Bedeutung gewonnen, insbesondere aufgrund der Beliebtheit von Modellen wie GPT und BERT. Ihr Aufmerksamkeitssystem ermöglicht eine effiziente sequentielle Eingabeverarbeitung und macht sie dadurch kompetent in der Sprachübersetzung, Zusammenfassung und Textproduktion.
- Reinforcement Learning für generative Aufgaben: Um die Vorteile zu maximieren, werden Modelle durch Reinforcement Learning darauf trainiert, in einer Umgebung sequenziell Entscheidungen zu treffen. Beim Einsatz in generativen Aufgaben können KI-Systeme entstehen, welche die Fähigkeit erlangen, durch die Einbindung von Eingaben Materialien zu generieren, wie in der Videospielerstellung oder der Kunstproduktion.
- Neuronale Netzwerke: Neuronale Netzwerke sind die grundlegende Basis für viele generative Modelle. Tiefe neuronale Netzwerke, die aus zahlreichen Schichten bestehen, ermöglichen die Erfassung komplexer Muster und Darstellungen und sind daher für Aufgaben wie die Bild- und Sprachgenerierung unverzichtbar.
- Genetische Algorithmen: Genetische Algorithmen sind Optimierungstechniken, die von der biologischen Evolution inspiriert sind. Im Bereich der generativen KI können sie Lösungen über mehrere Generationen hinweg weiterentwickeln und die produzierten Materialien durch die Nutzung einer vorgegebenen Fitnessfunktion verbessern und perfektionieren.
Regelbasierte Systeme: Regelbasierte Systeme nutzen vordefinierte Regeln und logisches Denken, um Informationen zu produzieren. Obwohl lernbasierte Techniken flexibler sind, sind regelbasierte Ansätze in Situationen wertvoll, in denen eine explizite Kontrolle über den Erstellungsprozess erforderlich ist, wie beispielsweise bei bestimmten Formen der prozeduralen Inhaltsentwicklung.
Zusammenarbeit mit HPE
Der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz (Gen AI) für Ihr Unternehmen, insbesondere in Verbindung mit den Produkten und Services von HPE, bietet mehrere Vorteile:
- HPE AI Services – Generative AI Implementation: Nutzen Sie HPE AI Services, um das Kundenerlebnis durch standortbasierte Einblicke zu verbessern. Gen AI kann Standortdaten nutzen, um wichtige Einblicke auszuwerten und bereitzustellen, die Kundeninteraktion zu optimieren, Services zu personalisieren und die Betriebseffizienz zu verbessern.
- HPE Machine Learning Development Environment: Nutzen Sie HPE MLDE, um Ihre ML-Datenvorgänge zu optimieren und zu überwachen. Gen AI kann integriert werden, um künstliche Daten zum Testen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen zu erzeugen, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und eine stabile Leistung zu gewährleisten.
- HPE Machine Learning Data Management Software: Verbessern Sie Ihre Data Science- und ML-Vorgänge mit HPE MLDS. Nutzen Sie Gen AI, um verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellentwicklung zu automatisieren. Dies kann zu verbesserten Betriebsabläufen und einer beschleunigten Implementierung von Modellen führen.
- Nutzen Sie generative KI-Modelle, um Verbraucherverhalten, Präferenzen und historische Daten zum Zweck der Kundenbindung und Personalisierung zu bewerten. Nutzen Sie diese Beobachtungen, um Kundeninteraktionen, Vorschläge und Services anzupassen und so die allgemeine Zufriedenheit und Treue der Verbraucher zu verbessern.
- Automatisierte Inhaltserstellung: Untersuchen Sie die Anwendung generativer künstlicher Intelligenz bei der Erstellung von Marketingmaterialien, Social Media-Inhalten und anderen Kommunikationskanälen. Dies kann die Produktion von überzeugenden und relevanten Materialien im großen Maßstab erleichtern.
Verbessern Sie die Datensicherheit und den Datenschutz, indem Sie mithilfe generativer KI synthetische Daten erstellen, die für Test- und Entwicklungszwecke geeignet sind, und gleichzeitig den Schutz der tatsächlichen Kundeninformationen gewährleisten. Dadurch wird die Datensicherung verbessert und die Einhaltung datenschutzrechtlicher Bestimmungen sichergestellt.
