Die Kraft der generativen KI entfesseln:
Ein einfacher Leitfaden für Geschäftsinhaber und CTOs

Generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Sie hilft bei alltäglichen Aufgaben wie der Erstellung von Inhalten, der Zusammenfassung von Informationen und sogar bei Entscheidungen. Aber was ist generative künstliche Intelligenz? Lassen Sie uns das aufschlüsseln und lernen, wie sie Ihrem Unternehmen zugutekommen kann.

Generative KI erklärt

Generative AI ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der neue Dinge erzeugt, wie Texte, Bilder und andere Arten von Inhalten. Es lernt aus großen Datenmengen und nutzt dann das Gelernte, um etwas Neues zu generieren. Anstatt strengen Regeln zu folgen, erkennt es Muster und wendet diese auf kreative Weise an.

Diese Technologie kann in vielen verschiedenen Bereichen nützlich sein und Ihrem Unternehmen helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen.

Wie funktioniert generative KI?

Technisch gesehen wird Generative AI von Large Language Models angetrieben, die von Google im Jahr 2017 eingeführt wurden. Man kann sich ein LLM wie eine Box vorstellen, die vorhersagt, was als Nächstes in einem Satz kommt. Wenn Sie es beispielsweise bitten, „Schreiben Sie eine Produktbeschreibung“, schaut das Modell auf alle möglichen Wörter und wählt das aus, das am besten passt. Es könnte also das Wort „innovativ“ auswählen und es zu Ihrem Prompt hinzufügen, wodurch es zu „Schreiben Sie eine Produktbeschreibung. Innovativ.“ wird. Das Modell fährt so fort, Wort für Wort, bis es ein spezielles „Ende des Satzes“-Marker erreicht.

Verstehen von Transformatoren: Das Gehirn der generativen KI

Transformers sind das Rückgrat großer Sprachmodelle (LLMs). Sie helfen dem Modell, die Bedeutung hinter Ihren Worten zu erfassen, indem sie die gesamte Eingabe auf einmal betrachten.

Eine wichtige Funktion von Transformatoren sind die sogenannten Attention Heads. Jeder Attention Head konzentriert sich auf verschiedene Teile des Textes und analysiert, wie die Wörter miteinander in Beziehung stehen. Dies ist entscheidend, da jedes Wort in Ihrem Prompt oder der Ausgabe die nachfolgenden Wörter beeinflusst. Deshalb ist es so wichtig, Ihren Input sorgfältig zu gestalten – dies wird als Prompt Engineering bezeichnet. Die Verwendung der richtigen Wörter kann wirklich beeinflussen, wie gut die KI reagiert.

Wenn Sie Ihre Eingabeaufforderungen verbessern möchten, können Sie unseren kostenlosen ChatGPT Prompt Optimizer ausprobieren, um sie automatisch zu optimieren.

Der Trainingsprozess: Wie LLMs lernen

Das Training eines Modells wie GPT erfolgt in drei Hauptschritten:

  1. Vortraining: Zuerst liest das Modell eine riesige Menge an Text aus dem Internet. Es lernt, indem es versucht, das nächste Wort in einem Satz zu erraten. Je mehr es übt, desto besser wird es darin, Vorhersagen zu treffen.
  2. Feinabstimmung: Als nächstes erhält das Modell eine spezielle Schulung mit spezifischen Aufforderungen. Zum Beispiel könnte es aufgefordert werden, „Schreibe eine Marketing-E-Mail“ oder „Fasse diesen Bericht zusammen.“ Dies hilft dem Modell, zu verstehen, wie man klaren Anweisungen folgt.
  3. Verstärkendes Lernen: Schließlich lernt das Modell aus dem Feedback der Benutzer. Wenn Sie eine Antwort bewerten oder die beste aus mehreren Optionen auswählen, hilft diese Information, ein „Lehrer“-Modell zu trainieren. Dieses Lehrer-Modell überprüft die Qualität jeder Antwort, die das ursprüngliche Modell generiert. Tatsächlich trainiert hier eine KI eine andere KI. Diese Anordnung ermöglicht es dem System, sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Illustration der drei Hauptschritte beim Training von LLMs

Dieser Prozess wird als „Human in the Loop“ bezeichnet, und viele Experten sehen ihn als die wahre Revolution in der modernen KI. Er hilft der KI, sich kontinuierlich zu verbessern, da es viel einfacher ist, als Mensch Feedback zu geben, als perfekte Beispiele dafür zu liefern, wie man Aufforderungen erfüllt.

Vorhersagen treffen: Wie das Modell Antworten generiert

Wenn Sie einer KI wie GPT einen Prompt geben, verwendet sie eine Methode namens auto-regressive Generierung. Das bedeutet, dass sie jedes Wort nacheinander vorhersagt und dabei auf dem aufbaut, was zuvor kam.

Um sicherzustellen, dass die Antworten vielfältig und genau sind, verwendet das Modell Techniken wie die Strahlensuche. Dies ermöglicht es, mehrere mögliche Antworten gleichzeitig zu berücksichtigen.

Die Temperatureinstellung spielt eine große Rolle in diesem Prozess. Bei niedriger Temperatur neigt das Modell dazu, die häufigsten oder vorhersehbarsten Wörter auszuwählen. Dies führt zu einfacheren und genaueren Antworten. Andererseits bedeutet eine höhere Temperatur, dass das Modell weniger offensichtliche Wörter wählen könnte, manchmal die zweit- oder drittbeste Wahl trifft. Dies kann zu kreativeren und interessanteren Ausgaben führen. Auf diese Weise fügt die Zufälligkeit den Antworten einen Funken Kreativität hinzu.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Der auto-regressive Generierungsprozess, der von einem großen Sprachmodell (LLM) verwendet wird.

Warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist

Generative AI kann Ihrem Unternehmen auf praktische Weise wirklich helfen. Es kann Aufgaben wie den Kundenservice automatisieren und ansprechende Marketinginhalte erstellen. Es kann sogar bei der Gestaltung neuer Produkte helfen. Daher spart es Zeit und senkt die Kosten, wodurch neue Wachstumschancen eröffnet werden.

Die Auseinandersetzung mit Generativer KI und ihrer Funktionsweise kann Ihnen helfen, sie effektiv zu nutzen. Es geht nicht nur darum, die Technologie zu verstehen. Es geht darum, herauszufinden, wie man sie anwenden kann, um Ihr Unternehmen zu verbessern.

Und das ist der wahre Mehrwert hinter generativer KI.