{"id":334,"date":"2024-08-19T09:34:16","date_gmt":"2024-08-19T09:34:16","guid":{"rendered":"https:\/\/akkuokok.de\/blog\/?p=334"},"modified":"2024-08-19T09:34:17","modified_gmt":"2024-08-19T09:34:17","slug":"ist-die-nachste-grenze-der-generativen-ki-ein-transformationstransformator","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.akkuokok.de\/blog\/2024\/08\/19\/ist-die-nachste-grenze-der-generativen-ki-ein-transformationstransformator\/","title":{"rendered":"Ist die n\u00e4chste Grenze der generativen KI ein Transformationstransformator?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Die Transformer-Architektur basiert auf den derzeit beliebtesten \u00f6ffentlichen und privaten KI-Modellen.<\/strong>&nbsp;Wir wollen also wissen \u2013 was kommt als n\u00e4chstes? Wird diese Architektur zu besseren \u00dcberlegungen f\u00fchren? Was kommt nach Transformer? Um heute Intelligenz in Modelle zu integrieren, sind riesige Datenmengen, GPU-Rechenleistung und knappe Talente erforderlich. Dadurch ist der Bau und die Wartung oft teuer.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz beginnt damit, einfache Chatbots intelligenter zu machen. Jetzt haben Startups und Unternehmen herausgefunden, wie sie Intelligenz als Co-Pilot b\u00fcndeln k\u00f6nnen, um menschliches Wissen und F\u00e4higkeiten zu erweitern. Der nat\u00fcrliche n\u00e4chste Schritt besteht darin, Dinge wie mehrstufige Arbeitsabl\u00e4ufe, Speicherung und Personalisierung in Agenten zu packen, um Anwendungsf\u00e4lle in so unterschiedlichen Funktionen wie Vertrieb und Technik zu bearbeiten. Die Erwartung besteht darin, dass einfache Eingabeaufforderungen des Benutzers es dem Agenten erm\u00f6glichen, die Absicht zu klassifizieren, das Ziel in mehrere Schritte zu unterteilen und die Aufgabe abzuschlie\u00dfen, sei es eine Internetsuche, die Aufschl\u00fcsselung der Authentifizierung in mehrere Tools oder das Lernen aus wiederholten Verhaltensweisen in der Vergangenheit.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Transformer-Architektur basiert auf den derzeit beliebtesten \u00f6ffentlichen und privaten&nbsp;<strong>KI-Modellen.<\/strong>&nbsp;Wir wollen also wissen \u2013 was kommt als n\u00e4chstes? Wird diese Architektur zu besseren \u00dcberlegungen f\u00fchren? Was kommt nach Transformer? Um heute Intelligenz in Modelle zu integrieren, sind riesige Datenmengen, GPU-Rechenleistung und knappe Talente erforderlich. Dadurch ist der Bau und die Wartung oft teuer.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz beginnt damit, einfache Chatbots intelligenter zu machen. Jetzt haben Startups und Unternehmen herausgefunden, wie sie Intelligenz als Co-Pilot b\u00fcndeln k\u00f6nnen, um menschliches Wissen und F\u00e4higkeiten zu erweitern. Der nat\u00fcrliche n\u00e4chste Schritt besteht darin, Dinge wie mehrstufige Arbeitsabl\u00e4ufe, Speicherung und Personalisierung in Agenten zu packen, um Anwendungsf\u00e4lle in so unterschiedlichen Funktionen wie Vertrieb und Technik zu bearbeiten. Die Erwartung besteht darin, dass einfache Eingabeaufforderungen des Benutzers es dem Agenten erm\u00f6glichen, die Absicht zu klassifizieren, das Ziel in mehrere Schritte zu unterteilen und die Aufgabe abzuschlie\u00dfen, sei es eine Internetsuche, die Aufschl\u00fcsselung der Authentifizierung in mehrere Tools oder das Lernen aus wiederholten Verhaltensweisen in der Vergangenheit.<\/p>\n\n\n\n<p>W\u00e4hrend die neuesten Forschungsergebnisse und Modellver\u00f6ffentlichungen gro\u00dfe Hoffnungen auf die Unterst\u00fctzung der Transformer-Architektur als n\u00e4chste Grenze versprechen, m\u00fcssen wir auch die technischen Herausforderungen ber\u00fccksichtigen, die Unternehmen daran hindern, diese Vorteile zu nutzen:<\/p>\n\n\n\n<p>Der Mangel an Funktionen im Unternehmen ist frustrierend: Stellen Sie sich vor, Sie w\u00fcrden CXOs ein Produkt verkaufen, das nicht \u00fcber einfache Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Single Sign-On (SSO) oder fehlenden Zugriff auf Protokolle verf\u00fcgt ( Eingabeaufforderungen und Ausgaben). Die heutigen Modelle sind vielleicht noch nicht das Richtige f\u00fcr Unternehmen, aber Unternehmen erstellen separate Budgets, um sicherzustellen, dass sie das n\u00e4chste gro\u00dfe Ding nicht verpassen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die bisherige Funktionsweise durchbrechen:&nbsp;<strong>KI-Co-Piloten&nbsp;<\/strong>und -Agenten machen die Daten- und Anwendungssicherheit komplexer. Stellen Sie sich einen einfachen Anwendungsfall vor: Die Videokonferenz-App, die Sie t\u00e4glich verwenden, f\u00fchrt KI-Zusammenfassungsfunktionen ein. Als Benutzer m\u00f6chten Sie vielleicht die M\u00f6glichkeit haben, nach einer Besprechung Protokolle zu erhalten, aber in regulierten Branchen kann diese Verbesserung pl\u00f6tzlich zum Albtraum eines CISOs werden. Tats\u00e4chlich waren Funktionen, die bisher gut funktioniert hatten, fehlerhaft und erforderten eine zus\u00e4tzliche Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfung. Wenn SaaS-Anwendungen solche Funktionen einf\u00fchren, m\u00fcssen Unternehmen Leitplanken einrichten, um Datenschutz und Compliance zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n<p>Der anhaltende Kampf zwischen RAG und Nudge: Man kann beides oder keines davon ohne gro\u00dfe Opfer einsetzen. Man kann sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als eine M\u00f6glichkeit vorstellen, sicherzustellen, dass Fakten korrekt dargestellt werden und die Informationen auf dem neuesten Stand sind, w\u00e4hrend Feinabstimmung als Erm\u00f6glichung einer optimalen Modellqualit\u00e4t angesehen werden kann. Die Feinabstimmung ist schwierig, weshalb einige Modellanbieter davon abraten. Dazu geh\u00f6rt auch die Herausforderung einer \u00dcberanpassung, die sich negativ auf die Modellqualit\u00e4t auswirken kann. Die Feinabstimmung scheint von mehreren Seiten unter Druck gesetzt zu werden \u2013 da das Kontextfenster des Modells gr\u00f6\u00dfer wird und die Token-Kosten sinken, k\u00f6nnte RAG zu einer besseren Bereitstellungsoption f\u00fcr Unternehmen werden. Im Kontext von RAG war das k\u00fcrzlich von Cohere eingef\u00fchrte Command R+-Modell das erste offen gewichtete Modell, das GPT-4 im Chatbot-Bereich schlug. Command R+ ist das fortschrittlichste RAG-Optimierungsmodell, das f\u00fcr Workflows auf Unternehmensebene entwickelt wurde.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><u><a href=\"https:\/\/akkuokok.de\/categories\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Preiswert einen neuen Akku, Batterien, Ladeger\u00e4t online kaufen: Der Akkuokok.de mit getesteten Produkten! \u2713 Schnelle Lieferung \u2713 Hohe Qualit\u00e4t \u2713 Sichere Ersatz-Akkus bestellen Sie hier!Jetzt g\u00fcnstig bestellen!<\/a><\/u><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Transformer-Architektur basiert auf den derzeit beliebtesten \u00f6ffentlichen und privaten KI-Modellen.&nbsp;Wir wollen also wissen \u2013 was kommt als n\u00e4chstes? Wird diese Architektur zu besseren \u00dcberlegungen f\u00fchren? Was kommt nach Transformer? Um heute Intelligenz in Modelle zu integrieren, sind riesige Datenmengen, GPU-Rechenleistung und knappe Talente erforderlich. Dadurch ist der Bau und die Wartung oft teuer. 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