Don’t Build AI Products The Way Everyone Else Is Doing It

Summary

Der Sprecher erklärt, dass die meisten KI-Produkte derzeit lediglich Hüllen über bestehenden Modellen wie ChatGPT sind, was zwar einfach ist, aber viele Probleme mit sich bringt. Stattdessen empfiehlt er, eigene maßgeschneiderte Werkzeugketten zu entwickeln, die eine Kombination aus vortrainierten Modellen, benutzerdefinierten Modellen und herkömmlichem Code sind. Auf diese Weise lassen sich leistungsfähigere, kostengünstigere und differenziertere Produkte erstellen, die vor Kopien geschützt sind. Er beschreibt den Ansatz anhand des Beispiels "Visual Co-Pilot", bei dem zahlreiche spezialisierte Modelle intelligent miteinander verbunden wurden, um Designs in responsiven Code umzuwandeln.

Takeaways

• 😬 Die meisten KI-Produkte sind derzeit nur Wrapper um bestehende große Modelle wie ChatGPT, was leicht zu kopieren und daher riskant ist.
• 💰 Der Einsatz großer Modelle ist extrem kostspielig und oft unnötig für viele Anwendungsfälle.
• ⏱️ Große Modelle sind oft zu langsam für Echtzeit-Anwendungen, die sofortige Ergebnisse erfordern.
• 🔧 Anstatt große vorgefertigte Modelle zu nutzen, ist es besser, maßgeschneiderte Toolchains aus kleineren spezialisierten Modellen und normalem Code aufzubauen.
• 🧪 Es ist heute für Entwickler relativ einfach, eigene KI-Modelle für spezifische Zwecke zu trainieren und in Produkte zu integrieren.
• 🚀 Mit diesem Ansatz lassen sich schnellere, günstigere, differenziertere und anpassbare KI-Produkte entwickeln.
• 🤖 Selbst komplexe KI-Systeme wie selbstfahrende Autos bestehen aus vielen spezialisierten Modellen, die mit Code verbunden sind.
• ⚒️ Beginne beim Entwickeln mit normaler Programmierung und greife erst auf KI zurück, wenn kein traditioneller Code mehr weiterkommt.
• 📈 Selbst entwickelte Modelle können kontinuierlich durch Nutzerfeedback und neue Daten verbessert werden.
• 🔐 Mit selbst entwickelten Modellen lassen sich Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen viel besser umsetzen.

Q & A

Warum ist es riskant, AI-Produkte zu bauen, die nur einfache Wrapper über anderen Modellen sind?

Es ist riskant, weil diese Technologie nicht differenziert ist und leicht von anderen kopiert werden kann, was zu einem Mangel an Einzigartigkeit führt.

Welche Hauptprobleme ergeben sich aus dem Einsatz großer Sprachmodelle in AI-Produkten?

Die Hauptprobleme sind hohe Kosten und langsame Leistung, da diese Modelle groß und komplex sind.

Warum sind große Sprachmodelle möglicherweise nicht die effizienteste Lösung für spezifische Anwendungsfälle?

Weil sie auf der gesamten Breite des Internets trainiert sind, was zu unnötigen Kosten und Komplexität führt, wenn nur ein kleiner Teil relevant ist.

Was ist die Herausforderung bei der Anpassung großer Sprachmodelle an spezifische Anwendungsfälle?

Große Sprachmodelle lassen sich nur begrenzt anpassen, selbst mit Feinabstimmung, was zu einer geringen Qualitätsverbesserung führen kann.

Wie kann man AI-Produkte bauen, die schneller, zuverlässiger und kostengünstiger sind?

Durch die Entwicklung einer eigenen Toolchain, die ein feinabgestimmtes LLM, andere Technologien und ein benutzerdefiniertes Modell kombiniert.

Warum ist es vorteilhaft, eigene Modelle für AI-Produkte zu entwickeln?

Eigene Modelle ermöglichen größere Kontrolle, Anpassungsfähigkeit und Unabhängigkeit von externen Modellen, was zu einzigartigen und schwer kopierbaren Produkten führt.

Wie unterscheidet sich der Bau von AI-Produkten von der allgemeinen Wahrnehmung?

AI-Produkte bestehen oft aus einer Reihe spezialisierter Modelle und normalem Code, nicht aus einem einzigen, alles umfassenden Modell.

Welchen Ansatz sollte man verfolgen, bevor man AI in die Produktentwicklung einbezieht?

Man sollte den Problemraum mit normalen Programmierpraktiken erkunden und AI nur für spezifische, komplizierte Probleme einsetzen.

Wie kann man eigene Daten für die Training von spezialisierten AI-Modellen generieren?

Durch kreative Methoden wie die Nutzung des Internets und Automatisierungstools, um relevante Trainingsdaten zu sammeln.

Warum ist es wichtig, AI-Modelle kontinuierlich zu verbessern und zu kontrollieren?

Kontinuierliche Verbesserungen erhöhen die Qualität und Effizienz der Produkte, und Kontrolle gewährleistet Datenschutz und Anpassung an spezifische Kundenbedürfnisse.