Generative KI auf den Punkt gebracht – Wie man im KI-Zeitalter besteht und erfolgreich ist (AI dub)

Summary

Das Video skizziert die Evolution von Computern von glorifizierten Taschenrechnern zu maschinellen Intelligenzen, die lernen, denken und kommunizieren können, ähnlich wie Menschen. Es stellt Generative KI als ein bahnbrechendes Werkzeug vor, das kreative und intellektuelle Aufgaben übernehmen kann, die bisher nur Menschen bewältigen konnten. Generative KI wird als Dienstleistung beschrieben, die jeder nutzen kann, und es wird betont, dass die Technologie exponentiell sich verbessert. Der Fokus liegt auf der Bedeutung von Prompt Engineering, einer Fähigkeit, die in der KI-Ära ebenso wichtig wie Lesen und Schreiben ist. Das Video erklärt auch, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie sie trainiert werden, um menschliche Fähigkeiten zu erlernen. Es diskutiert die verschiedenen Anwendungen von generativer KI, wie Text-zu-Text, Text-zu-Bild und mehr, und unterstreicht die Bedeutung der menschlichen Rolle in der Zusammenarbeit mit KI. Schließlich betont das Video die Notwendigkeit, sich mit generativer KI auseinanderzusetzen und sie als Werkzeug zu nutzen, um Produktivität und Erfolg zu steigern.

Takeaways

• 🧠 Generative KI ermöglicht es Computern, kreative und intellektuelle Arbeit zu leisten, die zuvor nur Menschen vorbehalten war.
• 🏗️ ChatGPT nutzt die Transformer-Architektur für fließende Kommunikation in menschlicher Sprache, was die Interaktion mit KI für alle zugänglich macht.
• 🔧 Große Sprachmodelle wie GPT werden nicht manuell programmiert, sondern durch massives Datentraining und Verfahren wie Backpropagation und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback trainiert.
• 🌐 Die Vielfalt der KI-Modelle wächst rasant, und ihre Fähigkeiten, Geschwindigkeiten und Kosten variieren stark, je nachdem, ob sie spezialisiert oder allgemein einsetzbar sind.
• 📝 Prompt Engineering ist eine entscheidende Fähigkeit im Zeitalter der KI, da die Qualität der Eingabeaufforderungen die Nützlichkeit der KI-Ausgaben stark beeinflusst.
• 🚀 Die Fähigkeiten von KI-Systemen verbessern sich exponentiell und bieten sowohl Individuen als auch Unternehmen enorme Produktivitätssteigerungen.
• 🤖 Generative KI kann eigenständigen neuen Inhalt in Form von Text, Bildern, Audio und Video erzeugen, was neue Formen der Kreativität und Interaktion ermöglicht.
• 👥 Die Kombination aus menschlichem Fachwissen und KI-Fähigkeiten kann die Effektivität in vielen Berufsfeldern steigern, da KI menschliche Fähigkeiten ergänzt und erweitert.
• 🔒 Trotz ihrer Intelligenz haben KI-Modelle ihre Grenzen und Schwächen, wie gelegentliche Fehler oder das Verbreiten von Fehlinformationen, was eine sorgfältige Überwachung und Intervention erfordert.
• 💡 Die Zukunft könnte autonome KI-Agenten sehen, die mit mehr Autonomie und Zugriff auf vielfältige Tools agieren, was die Bedeutung von präzisem und vorausschauendem Prompt Engineering erhöht.

Q & A

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Technologie, die neue, originelle Inhalte generieren kann, anstatt nur vorhandenen Inhalt zu finden oder zu klassifizieren. Sie kann kreative intellektuelle Arbeit leisten, die zuvor nur Menschen erledigen konnten, und ist in der Lage, in menschlicher Sprache zu kommunizieren.

Wie funktioniert ein großes Sprachmodell?

Ein großes Sprachmodell ist ein künstliches neuronales Netzwerk, bestehend aus einer großen Menge von Zahlen, die miteinander verbunden sind. Es verarbeitet Eingaben in Form von Zahlen und gibt Outputs ebenfalls in Form von Zahlen zurück, die dann in menschlesprachliche Ausgaben umgewandelt werden.

Was ist Prompt Engineering und warum ist es wichtig?

Prompt Engineering ist die Fähigkeit, effektiv mit KI zu kommunizieren, indem man sie durch sogenannte Prompts anweist, was sie tun soll. Es ist wichtig, da es die Interaktion und die Ergebnisse, die man von der KI erhält, verbessert und es somit ermöglicht, die volle Leistungsfähigkeit der KI auszunutzen.

Wie werden große Sprachmodelle trainiert?

Große Sprachmodelle werden durch Training mit einer großen Menge an Texten aus Internetquellen trainiert. Sie spielen das Spiel 'Rate das nächste Wort' wiederholt und passen ihre Parameter durch ein Verfahren namens Backpropagation an, bis sie gut darin sind, das nächste Wort vorherzusagen.

Was ist der Unterschied zwischen verschiedenen generativen KI-Modellen?

Verschiedene generative KI-Modelle unterscheiden sich in Bezug auf Geschwindigkeit, Fähigkeiten und Kosten. Manche können lokal heruntergeladen und ausgeführt werden, andere nur online. Einige sind kostenlos oder Open Source, andere sind kommerzielle Produkte. Sie können für spezifische Anwendungsfälle spezialisiert sein oder allgemein für viele Zwecke einsetzbar sein.

Was sind die verschiedenen Typen von generativen KI-Modellen?

Es gibt Text-zu-Text-Modelle, die Text als Eingabe nehmen und Text als Ausgabe generieren; Text-zu-Bild-Modelle, die aus einer Textbeschreibung ein Bild erstellen; Bild-zu-Bild-Modelle, die Bilder transformieren oder kombinieren; Bild-zu-Text-Modelle, die den Inhalt eines Bildes beschreiben; Sprache-zu-Text-Modelle, die Sprachtranskriptionen erstellen; Text-zu-Audio-Modelle, die Musik oder Geräusche generieren; und Text-zu-Video-Modelle, die Videos aus einer Textbeschreibung erstellen.

Wie kann generative KI in der heutigen Welt genutzt werden?

Generative KI kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel in der Softwareentwicklung, um Code zu generieren; in der Kreativität, um Inhalte wie Poesie oder Geschichten zu erstellen; in der Unternehmensplanung; in der Bereitstellung von rechtlichen und medizinischen Ratschlägen; als Coach oder Lehrer; und vielem mehr.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Modell und einem darauf basierenden Produkt?

Ein KI-Modell ist die technische Basis, die das eigentliche Lernen und Verarbeiten von Informationen durchführt. Ein darauf basierendes Produkt ist eine Anwendung, die das KI-Modell für den Endbenutzer ansprechbar macht, indem es eine Benutzeroberfläche und zusätzliche Funktionen bietet, die nicht Teil des Modells sind.

Wie kann man als Entwickler KI-Modelle in seine Produkte integrieren?

Als Entwickler kann man KI-Modelle durch APIs (Schnittstellen) in seine Produkte integrieren, die es dem Code ermöglichen, mit dem Modell zu kommunizieren. Dies kann verwendet werden, um z.B. einen Chatbot für eine E-Learning-Website zu erstellen oder um KI-gestützte Tools für die Personalvermittlung zu entwickeln.

Was ist die Bedeutung von Prompt-Engineering für die Interaktion mit KI?

Prompt-Engineering ist entscheidend für die Interaktion mit KI, da es die Erstellung von effektiven Anweisungen oder 'Prompts' für das KI-Modell betrifft, um nützliche Ergebnisse zu erhalten. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Iteration, um den gewünschten Kontext und die spezifischen Anweisungen für die KI bereitzustellen.

Wie kann man die Fähigkeit im Prompt-Engineering verbessern?

Man kann die Fähigkeit im Prompt-Engineering verbessern, indem man es als Teil des täglichen Lebens macht und ständig experimentiert. Durch das iterative Schreiben von Prompts, Beobachten der Ergebnisse und Anpassen der Prompts nach Bedarf, kann man seine Fähigkeit, effektive Anweisungen zu erstellen, verbessern.

Was ist der potenzielle nächste Schritt in der Entwicklung von generativer KI?

Der potenzielle nächste Schritt in der Entwicklung von generativer KI könnte die Entstehung autonomer Agenten mit Toolzugriff sein, die von KI angetriebene digitale Assistenten sind, die eigenständig handeln und nicht nur auf die Eingabe von Prompts warten.

Outlines

00:00

🤖 Die Entwicklung der generativen KI

Dieser Paragraph beschreibt die Geschichte der Computer und KI, von einfachen Taschenrechnern zu今天的智能系统en, die lernen, denken und kommunizieren können. Es wird die generative KI und seine Fähigkeiten erläutert, wie künstliche Intelligenz (KI) als Dienstleistung verfügbar ist und wie sie im Vergleich zu traditioneller KI funktioniert. Der Schwerpunkt liegt auf der新兴能力en von KI, wie zum Beispiel der Fähigkeit, kreative Aufgaben zu erledigen, die zuvor nur Menschen konnten, sowie auf der Bedeutung der Prompt-Technik und des menschlichen Eingriffs in der KI-Entwicklung.

05:06

🧠 Wie generative KI funktioniert

In diesem Paragraph werden die Funktionsweise von generativen KI-Modellen wie GPT und die Transformer-Architektur erklärt. Es wird beschrieben, wie Sprachmodelle mithilfe von neuronalen Netzwerken und Backpropagation trainiert werden, um das nächste Wort in einer Sequenz zu predicten. Es werden auch die Trainingsmethoden und die Notwendigkeit menschlichen Eingriffs bei der Feinabstimmung der KI-Modelle diskutiert. Der Paragraph betont die Emergenz von KI-Fähigkeiten durch das Training und die kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle.

10:11

🌐 Anwendungsmöglichkeiten von generativer KI

Dieser Paragraph diskutiert die Vielfalt von generativen KI-Modellen und ihren Anwendungsmöglichkeiten. Es werden verschiedene Arten von Modellen wie Text-zu-Text, Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Bild-zu-Text, Sprache-zu-Text und Text-zu-Audio vorgestellt. Es wird auch auf die zukünftigen Entwicklungen und Trends wie Multi-Modal-KI-Produkte und autonome Agenten eingegangen. Der Paragraph betont die Unendlichkeit der Möglichkeiten, die generative KI für die Menschheit eröffnet.

15:13

🚀 Die Zukunft der KI und menschliche Arbeitsrollen

Der vierte Paragraph behandelt die Auswirkungen der KI auf die menschliche Arbeitswelt. Es wird die exponentielle Verbesserung der KI-Fähigkeiten im Vergleich zur menschlichen Intelligenz diskutiert und wie dies die Arbeitsmärkte verändern wird. Es werden auch die verschiedenen Denkkategorien von Menschen und Unternehmen in Bezug auf KI vorgestellt. Der Paragraph betont die Notwendigkeit, KI als Kollegen und Werkzeug zu betrachten und die Bedeutung des Prompt-Engineerings für die effektive Nutzung von generativer KI. Schließlich wird die Vision von autonomen KI-Agenten mit Toolzugriff als nächster Meilenstein der KI-Entwicklung vorgeschlagen.

Keywords

💡Generative KI

Generative KI, oder generative künstliche Intelligenz, ist ein Begriff, der in dem Video verwendet wird, um KI-Systeme zu beschreiben, die in der Lage sind, neue, originale Inhalte zu erstellen, anstatt nur bestehende zu finden oder zu klassifizieren. Im Video wird generative KI als ein Werkzeug präsentiert, das es Menschen ermöglicht, kreative und intellektuelle Aufgaben auszuführen, die traditionell nur von Menschen durchgeführt wurden. Ein Beispiel für generative KI, das im Video genannt wird, ist das Produkt ChatGPT von OpenAI, welches in menschlicher Sprache kommunizieren kann und neue Texte generieren kann.

💡Prompt Engineering

Prompt Engineering ist ein zentrales Konzept im Video, das die Fähigkeit bezeichnet, effektive Anweisungen oder 'Prompts' zu erstellen, um eine KI zu steuern und zu nutzen. Es wird als ebenso wichtig wie Lesen und Schreiben im Zeitalter der KI dargestellt. Im Kontext des Videos bedeutet dies, dass die Fähigkeit, präzise und klare Anweisungen zu geben, entscheidend ist, um die Leistungsfähigkeit von generativer KI voll auszuschöpfen.

💡Sprachmodelle

Sprachmodelle sind künstliche neuronale Netzwerke, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Im Video werden große Sprachmodelle als eine Art generativer KI beschrieben, die in normaler menschlicher Sprache kommunizieren kann. Sie sind so konzipiert, dass sie Zahlenwerte verarbeiten, ähnlich wie das menschliche Gehirn, und diese in Texte umwandeln können, was sie zu nützlichen Werkzeugen für die Generierung von Inhalten macht.

💡Backpropagation

Backpropagation ist ein Verfahren, das im maschinellen Lernen verwendet wird und im Video für das Training von Sprachmodellen erwähnt wird. Es bezeichnet den Prozess der Anpassung von Parametern in einem künstlichen neuronalen Netzwerk, indem es das Gegenteil von der ursprünglichen Vorhersage macht, um die Genauigkeit zu verbessern. Im Video wird dies als ein Beispiel für das Lernvermögen von KI modelliert, vergleichbar mit dem Erlernen von Sprache durch ein Baby.

💡Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell durch menschliches Feedback trainiert wird. Im Video wird dies als ein Prozess beschrieben, bei dem ein KI-Modell tausende von Stunden an menschlichen Tests und Auswertungen der Modellausgaben sowie Feedback durchläuft, um sein Verhalten zu optimieren. Dies ist vergleichbar mit dem Training eines Hundes mit einem Klicker, um gutes Verhalten zu verstärken.

💡Multi-Modal-KI

Multi-Modal-KI ist ein Trend, der in dem Video erwähnt wird und sich auf KI bezieht, die in der Lage ist, verschiedene Arten von Daten wie Text, Bilder und Audio zu verarbeiten und zu kombinieren. Diese Art von KI ermöglicht es Benutzern, ohne Werkzeuge wechseln zu müssen, mit verschiedenen Arten von Inhalten zu interagieren. Ein Beispiel, das im Video gegeben wird, ist die Chat GPT Mobile App, die in der Lage ist, auf ein Foto zu reagieren und Fragen zu beantworten.

💡APIs

APIs, Abkürzung für Application Programming Interfaces, sind Schnittstellen, die es ermöglichen, verschiedene Programme oder Anwendungen miteinander zu verbinden. Im Video werden APIs in Bezug auf die Interaktion zwischen Benutzerprodukten und KI-Modellen erwähnt. Sie ermöglichen es Entwicklern, KI-Modelle in ihre eigenen Anwendungen zu integrieren, um diese intelligenter zu machen.

💡Autonome Agenten

Autonome Agenten, die im Video kurz erörtert werden, sind digitale Assistenten, die von KI angetrieben werden und in der Lage sind, eigenständig zu handeln. Sie werden als das nächste große Ziel für generative KI dargestellt. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf用户的 Prompts warten, können autonome Agenten mithilfe von Prompt-Engineering komplexe Aufgaben ausführen, indem sie Tools und Ressourcen nutzen, um ihre Missionen zu erfüllen.

💡Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz, oder KI, ist ein allgemeiner Begriff für Computersysteme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise intelligentem Verhalten von Menschen zugeschrieben werden. Im Video wird KI als ein Bereich präsentiert, der seit Jahrzehnten existiert und in vielen Aspekten unseres täglichen Lebens präsent ist, von YouTube-Empfehlungen bis hin zur Genehmigung von Kreditkartentransaktionen.

💡Transformer-Architektur

Die Transformer-Architektur ist ein spezifisches Modellierungsansatz in der KI, der für seine Fähigkeit bekannt ist, effizient und effektiv mit natürlicher Sprache zu arbeiten. Im Video wird erwähnt, dass ChatGPT, ein Produkt von OpenAI, diese Architektur verwendet, um seine menschlichen Nutzern eine flüssige Interaktion in der Sprache zu ermöglichen, ohne dass diese über spezialisierte technische Kenntnisse verfügen müssen.

💡KI-gestützte Produkte

KI-gestützte Produkte sind solche, die künstliche Intelligenz verwenden, um ihre Funktionen zu verbessern oder neue zu bieten. Im Video wird dies anhand von Beispielen wie einem E-Learning-Website mit einem Chatbot oder einem Personalvermittlungsunternehmen, das KI-gestützte Tools für die Kandidatenbeurteilung entwickelt, veranschaulicht. Diese Produkte nutzen die KI im Hintergrund, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Highlights

Computer haben begonnen, die Fähigkeit zu erlernen, zu denken und zu kommunizieren.

Wir nennen diese Technologie generative KI.

Intelligenz ist jetzt quasi als Dienstleistung verfügbar.

Das ist eine große Sache, die fast jede Person und jedes Unternehmen beeinflussen wird.

Du hast Einstein in deinem Keller, eine Metapher für die Kombination aller klugen Personen, die jemals gelebt haben.

Prompt Engineering ist im Zeitalter der KI genauso wichtig wie Lesen und Schreiben.

Generative KI ist KI, die neuen originellen Inhalt generiert.

ChatGPT ist ein Produkt der Firma OpenAI, das durch die Transformer-Architektur revolutionär ist.

Ein großes Sprachmodell ist ein künstliches neuronales Netzwerk, ähnlich unserem Gehirn.

Backpropagation ist der Prozess, bei dem das Modell lernt, seine Vorhersagen zu verbessern.

Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback ist ein Prozess, bei dem das Modell durch menschliche Tests und Feedback trainiert wird.

GPT-3.5 und GPT-4 unterscheiden sich massiv in Bezug auf Geschwindigkeit, Fähigkeiten und Kosten.

Multi-Modal-KI-Produkte kombinieren verschiedene Modelle, um mit verschiedenen Arten von Inhalten zu arbeiten.

Sprachmodelle gewinnen emergente Fähigkeiten, wenn sie größer werden und auf mehr Daten trainiert werden.

AI kann Menschen in Bereichen unterstützen, in denen sie zuvor nicht kompetent waren, wie bei der Diagnose seltener Krankheiten.

Die Magie in der Kombination aus Mensch und KI entsteht durch die Zusammenarbeit und den gegenseitigen Lernprozess.

Als Benutzer interagieren Sie normalerweise nicht direkt mit dem Modell, sondern mit einer darauf aufbauenden Produktwebsite oder App.

APIs ermöglichen es Entwicklern, ihre eigenen KI-gestützten Produkte und Funktionen zu entwickeln.

Prompt Engineering ist entscheidend für effektive Kommunikation mit KI-Modellen und die Erreichung von nützlichen Ergebnissen.

Autonome Agenten mit Toolzugriff sind der nächste Meilenstein für generative KI.

Experimentieren und das tägliche Üben von Prompt Engineering führt zu einer Verbesserung in der Interaktion mit KI.

Transcripts

Seitdem Computer erfunden wurden, sind sie wirklich nur glorifizierte Taschenrechner, Maschinen, die die genauen Anweisungen ausführen, die ihnen vom Programmierer gegeben wurden

Aber jetzt passiert etwas Unglaubliches. Computer haben begonnen, die Fähigkeit zu erlernen, zu denken und zu kommunizieren. Genau wie wir.

Sie können kreative intellektuelle Arbeit leisten, die zuvor nur Menschen erledigen konnten. Wir nennen diese Technologie generative KI und Du hast sie möglicherweise bereits durch Produkte wie ChatGPT kennengelernt.

Grundsätzlich ist Intelligenz jetzt quasi als Dienstleistung verfügbar, wie ein riesiges Gehirn, das im Himmel schwebt und mit dem jeder sprechen kann.

Es ist nicht perfekt, aber es ist überraschend fähig und es verbessert sich exponentiell!

Das ist eine große Sache. Es wird fast jede Person und jedes Unternehmen auf dem Planeten, positiv oder negativ, beeinflussen.

Dieses Video ist dafür da, dir dabei zu helfen zu verstehen, was generative KI praktisch bedeutet, jenseits des Hypes.

Je mehr du als Einzelperson, im Team oder mit deiner Firma über KI weißt, desto besser kannst du in der Welt der KI bestehen und Erfolg haben

Also, hier ist ein albernes, aber nützliches geistiges Modell dafür.

Du hast Einstein in deinem Keller. Tatsächlich hat jeder das. Und mit Einstein meine ich eigentlich die Kombination aller klugen Personen, die jemals gelebt haben.

Du kannst jederzeit mit Einstein sprechen. Er hat sofortigen Zugang zum gesamten Wissen der Menschheit.

Er beantwortet alles, was du willst in Sekunden ohne die Geduld zu verlieren und schlüft in jede beliebige Rolle.

Komiker, Dichter, Arzt, Trainer und wird ein Experte auf diesem Gebiet sein.

Er hat jedoch einige menschenähnliche Einschränkungen. Er kann Fehler machen, er kann zu Schlussfolgerungen springen, er kann Dich missverstehen.

Größte Einschränkung? Deine Vorstellungskraft und Fähigkeit, effektiv mit der KI zu kommunizieren!

Diese Fähigkeit wird als Prompt Engineering bezeichnet und im Zeitalter der KI ist dies genauso wichtig wie Lesen und Schreiben.

Die meisten Menschen unterschätzen stark, was dieser Einstein in Ihrem Keller leisten kann.

Es ist so, als würden Sie zum echten Einstein gehen und ihn bitten, einen Highschool-Bericht Korrektur zu lesen, oder einen erstklassigen Fünf-Sterne-Koch einstellen und ihn Zwiebeln hacken lassen.

Je mehr Du mit Einstein interagierst, desto mehr überraschende und leistungsstarke Möglichkeiten entdeckst Du wie er Dir helfen kann.

Okay, genug von flauschigen Metaphern, klären wir einige Begriffe.

KI, wie Sie wahrscheinlich wissen, steht für Künstliche Intelligenz.

KI ist nicht neu. Bereiche wie maschinelles Lernen und Computer Vision gibt es schon seit Jahrzehnten.

Immer wenn Sie eine YouTube-Empfehlung oder ein Suchergebnis im Web sehen oder wenn eine Kreditkartentransaktion genehmigt wird, handelt es sich dabei um traditionelle KI in Aktion.

Generative KI ist KI, die neuen originellen Inhalt generiert, anstatt nur vorhandenen Inhalt zu finden oder zu klassifizieren.

Das ist das G in GPT, zum Beispiel.

Große Sprachmodelle oder LLMs sind eine Art generativer KI, die in normaler menschlicher Sprache kommunizieren kann.

ChatGPT ist ein Produkt der Firma OpenAI.

Es begann als erweiterter Chatbot, der eine neue Architektur namens Transformer-Architektur verwendet, die übrigens das T in GPT ist

Es ist so flüssig in menschlicher Sprache, dass es jeder benutzen kann. Man muss kein KI-Experte oder Programmierer sein. Und das hat sozusagen die ganze Revolution ausgelöst.

Also, wie funktioniert es eigentlich?

Ein großes Sprachmodell ist ein künstliches neuronales Netzwerk, im Grunde eine Menge von Zahlen, die miteinander verbunden sind.

Damit ist es so ähnlich aufgebaut wie unser eigenes Gehirn. Nur, dass sich Neuronale Netzwerke sich nur mit Zahlen beschäftigen.

Schicke Zahlen rein und je Parametereinstellung, kommen andere Zahlen heraus.

Aber jede Art von Inhalt, wie Text oder Bilder, kann als Zahlen dargestellt werden. Sagen wir also, ich schreibe Hund.

Wenn ich das an ein großes Sprachmodell sende, wird es in Zahlen umgewandelt, von dem neuronalen Netzwerk verarbeitet und dann werden die resultierenden Zahlen zurück in Text umgewandelt, in diesem Fall das Wort Tiere

Hunde sind Tiere.

Also ja, das ist im Grunde genommen eine Maschine, die das nächste Wort errät.

Das Interessante daran ist, wenn wir diese Ausgabe mit der Eingabe kombinieren

Dann wird es weiterhin neue Wörter hinzufügen. Das passiert im Hintergrund, wenn Du etwas im GPT-Chat eintippst. In diesem Fall hat es zum Beispiel eine ganze Geschichte generiert.

Und ich kann das unendlich fortsetzen, indem ich weitere Prompts hinzufüge.

Ein großes Sprachmodell kann Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben. Deshalb werden sie groß genannt. Also, wie werden all diese Zahlen festgelegt?

Nun, nicht durch manuelle Programmierung, das wäre unmöglich, sondern durch Training.

Genau wie Babys, die sprechen lernen, wird einem Baby nicht gesagt, wie es sprechen soll.

Es bekommt kein Handbuch, stattdessen hört es anderen zu, und wenn das Baby genug gehört hat, fängt es an, das Muster zu sehen.

Es spricht anfangs ein paar Worte, zur Freude der Eltern, und später dann ganze Sätze.

Ebenso wird dem Sprachmodell während einer Trainingsperiode eine unglaubliche Menge an Text zum Lernen zugeführt, hauptsächlich aus Internetquellen.

Dann spielt es wieder und wieder das Spiel 'Rate das nächste Wort' mit all dem und die Parameter werden automatisch angepasst, bis es wirklich gut darin wird, das nächste Wort vorherzusagen.

Dies nennt man Backpropagation, was nur bedeutet, oh, ich habe falsch geraten, ich sollte etwas ändern. Aber um wirklich nützlich zu sein, muss ein Modell auch menschliches Training durchlaufen.

Dies wird als Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback bezeichnet und beinhaltet tausende Stunden menschlicher Tests und Auswertungen der Modellausgabe sowie Feedback.

Ähnlich wie das Training eines Hundes mit einem Klicker, um gutes Verhalten zu verstärken. Deshalb wird Ihnen ein Modell wie GPT nicht sagen, wie man eine Bank ausraubt.

Es weiß sehr gut, wie man eine Bank ausraubt, aber durch menschliches Training hat es gelernt, dass es Menschen nicht bei Verbrechen helfen sollte.

Am Ende des Trainings, wird das Modell größtenteils eingefroren, abgesehen von einigen späteren Feinabstimmungen.

Dafür steht das P in GPT, pre-trained. Zukünftig werden wir wahrscheinlich Modelle haben, die kontinuierlich lernen können, anstatt nur während des Trainings und der Feinabstimmung.

Nun, obwohl ChatGPT den Ball ins Rollen gebracht hat, ist GPT nicht das einzige Modell da draußen. Tatsächlich sprießen neue Modelle wie Pilze aus dem Boden.

Sie variieren stark in Bezug auf Geschwindigkeit, Fähigkeiten und Kosten. Einige können heruntergeladen und lokal ausgeführt werden, andere sind nur online.

Einige sind kostenlos oder Open Source, andere sind kommerzielle Produkte. Einige sind super einfach zu bedienen, während andere eine komplizierte technische Einrichtung erfordern.

Einige sind spezialisiert auf bestimmte Anwendungsfälle, andere sind allgemeiner und können für fast alles verwendet werden.

Einige sind in Form von Co-Piloten oder Chatfenstern in Produkte integriert.

Es ist der Wilde Westen.

Bedenken Sie einfach, dass Sie im Allgemeinen bekommen, wofür Sie bezahlen. Bei einem kostenlosen Modell erhalten Sie also möglicherweise nur einen intelligenten Highschool-Schüler statt Albert Einstein.

Der Unterschied zwischen, zum Beispiel, GPT-3.5 und GPT-4 ist massiv.

Es gibt unterschiedliche Arten generativer KI-Modelle, die verschiedene Arten von Inhalten generieren.

Text-zu-Text-Modelle wie GPT-4 nehmen Text als Eingabe und generieren Text als Ausgabe.

Der Text kann natürliche Sprache sein, kann aber auch strukturierte Informationen wie Code, JSON oder HTML sein.

Ich benutze dieses oft selbst um Code zu generieren wenn ich programmiere. Es spart unglaublich viel Zeit und ich lerne auch viel von dem Code, den es generiert.

Text-zu-Bild-Modelle erzeugen Bilder. Beschreiben Sie, was Sie möchten, und es wird ein Bild für Sie generiert. Sie können sogar einen Stil auswählen.

Bild-zu-Bild-Modelle können Dinge wie das Transformieren oder Kombinieren von Bildern. Und wir haben Bild-zu-Text-Modelle, die den Inhalt eines gegebenen Bildes beschreiben.

Und Sprache-zu-Text-Modelle erstellen Sprachtranskriptionen, die für Dinge wie Meeting-Notizen nützlich sind.

Text-zu-Audio-Modelle erzeugen Musik oder Geräusche aus einem Projekt.

Zum Beispiel, hier ist ein Sound, der vom Prompt Menschen in einem belebten Restaurant erzeugt wurde

Okay Leute, genug. Das reicht jetzt. Danke.

Und es gibt sogar Text-zu-Video-Modelle.

Die Videos aus einem Prompt generieren.

Früher oder später werden wir unendliche Filmserien haben, die die nächste Folge an Ihre Vorlieben anpassen, während Sie zuschauen.

Schon etwas beängstigend, oder?

Ein aktueller Trend sind Multi-Modal-KI-Produkte, das heißt, sie kombinieren verschiedene Modelle zu einem Produkt. So können Sie mit Text, Bildern, Audio usw. arbeiten, ohne Werkzeuge wechseln zu müssen.

Die Chat GPT Mobile App ist ein gutes Beispiel dafür. Zum Spaß habe ich ein Foto von diesem Raum gemacht und gefragt, wo ich Sachen verstecken könnte.

Schon cool, dass es den Herd erwähnt hat, aber gewarnt hat, dass es dort heiß werden könnte.

Wenn ich über Dinge genauer nachdenken muss, gehe ich gerne spazieren und benutze ChatGPT als Coach.

Ich sage ChatGPT, dass es immer mit dem Wort "OK" antworten soll.

Dann unterbricht es mich nicht. Sobald ich dann meine Gedanken geteilt habe, frage ich nach Feedback, wir diskutieren etwas und zum Schluss frage ich nach einer Zusammenfassung.

Probier es aus! Es ist wirklich hilfreich Tools wie dieses zu verwenden. Es stellt sich heraus, Einstein steckt nicht im Keller fest, man kann mit ihm spazieren gehen.

Anfangs waren Sprachmodelle nur Wortvorhersager, statistische Maschinen mit begrenztem praktischen Nutzen.

Aber als sie größer wurden und auf mehr Daten trainiert wurden, begannen sie emergente Fähigkeiten zu gewinnen.

Unerwartete Fähigkeiten, die sogar die Entwickler der Technologie überrascht haben.

Sie könnten Rollenspiele machen, Poesie schreiben, hochwertigen Code schreiben, Firmenstrategie diskutieren, rechtliche und medizinische Ratschläge geben, coachen, lehren.

Grundsätzlich kreative und intellektuelle Dinge, die früher nur Menschen tun konnten.

Es stellt sich heraus, dass ein Modell, wenn es genügend Texte und Bilder gesehen hat, beginnt, Muster zu erkennen und höhere Konzepte zu verstehen. Genau wie ein Baby, das die Welt versteht

Nehmen wir ein einfaches Beispiel, ich gebe GPT-4 diese kleine Zeichnung, die eine Schnur, eine Schere, ein Ei, einen Topf und ein Feuer involviert.

Was passiert, wenn ich die Schere benutze?

Das Modell wurde wahrscheinlich nicht auf dieses genaue Szenario trainiert.

Trotzdem hat es eine ziemlich gute Antwort gegeben, die ein grundlegendes Verständnis der Natur von Schere, Eiern, Schwerkraft und Hitze zeigt.

Als GPT-4 veröffentlicht wurde, habe ich es als Programmierhilfe begonnen zu verwenden.

und ich war begeistert. Effektiv genutzt, programmiert es besser als jeder, mit dem ich zusammen gearbeitet habe. Gleiches gilt für das Schreiben von Artikeln,

Produktdesign, Workshop-Planung und so ziemlich alles, wofür ich es verwendet habe.

Der Hauptengpass waren meine Fähigkeiten im Prompt-Engineering, also habe ich beschlossen, einen Karrierewechsel zu machen und mich ganz auf das Lernen und Lehren zu konzentrieren, wie man diese Technologie nützlich macht.

Daher dieses Video.

Jetzt aber mal einen Schritt zurück und schauen wir uns die Auswirkungen an.

Seit etwa 300.000 Jahren sind wir Homo sapiens die intelligenteste Spezies auf der Erde.

Natürlich hängt es davon ab, wie Sie Intelligenz definieren. Aber die Sache ist, unsere intellektuellen Fähigkeiten verbessern sich nicht wirklich so sehr. Unsere Gehirne haben etwa die gleiche Größe, das gleiche Gewicht wie seit Tausenden von Jahren.

Computer gibt es jedoch erst seit 80 Jahren oder so.

Und jetzt können sie menschliche Sprachen fließend sprechen und eine zunehmende Anzahl von intellektuellen kreativen Aufgaben erledigen, die zuvor nur Menschen erledigen konnten.

Also sind wir genau hier am Kreuzungspunkt, wo KI bei einigen Dingen besser ist und Menschen bei einigen Dingen besser sind.

Aber die Fähigkeiten der KI verbessern sich exponentiell, aber unsere nicht.

Wir wissen nicht, wie lange diese exponentielle Verbesserung anhalten wird, oder ob sie irgendwann ein Plateau erreichen wird, aber wir treten definitiv in eine neue Welt ein.

Jetzt ist dies nicht die erste Revolution, die wir erlebt haben. Wir haben das Feuer gezähmt, wir haben gelernt, Landwirtschaft zu betreiben, wir haben den Buchdruck, die Dampfkraft, den Telegraphen erfunden.

Das waren alles revolutionäre Veränderungen, aber es dauerte Jahrzehnte oder Jahrhunderte, bis sie weit verbreitet waren.

In der KI-Revolution verbreitet sich neue Technologie fast sofort weltweit.

Diese Veränderungsgeschwindigkeit, ist eine enorme Herausforderung für uns einzelne als auch für Unternehmen.

Ich habe bemerkt, dass Menschen und Unternehmen in verschiedene Denkkategorien fallen, wenn es um KI geht.

Auf der einen Seite haben wir die Verleugnung, die Überzeugung, dass AI meine Arbeit nicht machen kann oder wir keine Zeit haben, diese Technologie zu erforschen.

Dies ist ein gefährlicher Ort. Ein gängiger Spruch ist, dass KI deinen Job vielleicht nicht übernimmt, aber Menschen, die KI verwenden, werden es tun.

Und das gilt sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen.

Am anderen Ende haben wir Panik und Verzweiflung. Die Überzeugung, dass KI meine Arbeit übernehmen wird, egal was passiert und KI wird meine Firma in den Bankrott treiben.

Keine dieser Einstellungen ist hilfreich. Also schlage ich einen Mittelweg vor, eine ausgewogene positive Einstellung.

AI wird mich, mein Team, mein Unternehmen unglaublich produktiv machen.

Persönlich fühle ich mich mit dieser Denkweise, als hätte ich Superkräfte erlangt.

Ich kann in viel kürzerer Zeit von der Idee zum Ergebnis kommen und mich mehr darauf konzentrieren, was ich erreichen möchte als auf die mühseligen Teile.

Und ich lerne auch viel schneller. Es ist, als hätte ich jederzeit einen großartigen Mentor bei mir.

Das fühlt sich nicht nur gut an, sondern bereitet dich auch auf die Zukunft vor.

Und somit weniger wahrscheinlich, dass Sie Ihren Job oder Ihr Unternehmen verlieren und trotz aller Unsicherheit eher in der Ära der KI aufblühen.

Eine wichtige Frage ist also, wird die menschliche Rolle X im Zeitalter der KI benötigt? Brauchen wir zum Beispiel Ärzte, Entwickler, Anwälte, Geschäftsführer?

Was auch immer. Daher wird diese Frage immer relevanter, je besser die KI-Fähigkeiten werden.

Nun, einige Jobs werden sicher verschwinden.

Aber für die meisten Rollen denke ich, dass wir Menschen immer noch gebraucht werden.

Jemand mit Fachwissen wird gebraucht um die KI zu fragen, den Prompt zu formulieren, sowie welcher Kontext benötigt wird und das Ergebnis zu bewerten.

KI-Modelle sind nicht perfekt. Sie können manchmal absolut brillant sein, aber manchmal auch schrecklich dumm.

Sie können manchmal Halluzinationen haben und sehr überzeugend falsche Informationen liefern.

Wann solltest Du der KI-Antwort vertrauen? Wann nachprüfen oder die Arbeit selbst erledigen?

Gesetze und Datensicherheit? Welche Informationen können wir an ein KI-Modell senden und wo werden diese gespeichert?

Ein menschlicher Experte ist erforderlich, um diese Beurteilungen zu treffen und die Schwächen des KI-Modells auszugleichen.

Also empfehle ich, KI als Deinen Kollegen, ein Genie, aber auch als einen Sonderling mit einigen persönlichen Marotten zu betrachten, mit denen Du lernen musst umzugehen

Erkenne, wann dein genialer Kollege betrunken ist. Als Arzt kann mein KI-Kollege helfen, seltene Krankheiten zu diagnostizieren, die ich bisher nicht kannte.

Als Anwalt könnte er Recherchen durchführen und Verträge prüfen, was mir mehr Zeit mit meinem Mandanten ermöglicht.

Als Lehrer könnte er Tests benoten, helfen, Kursinhalte zu erstellen, individuelle Unterstützung für Studenten bieten, usw.

Und bist Du nicht sicher: frag ihn einfach!

Ich arbeite als X, wie kannst du mir helfen?

Insgesamt finde ich, dass die Magie in der Kombination aus Mensch und KI entsteht.

Es ist wichtig, zwischen den Modellen und den Produkten zu unterscheiden, die auf ihnen aufbauen.

Als Benutzer interagieren Sie normalerweise nicht direkt mit dem Modell, sondern mit einer Produktwebsite oder einer mobilen App, die wiederum im Hintergrund mit dem Modell spricht.

Sie bieten eine Benutzeroberfläche mit Fähigkeiten und Daten, die nicht Teil des Modells selbst sind.

Zum Beispiel behält das ChatGPT Produkt den Verlauf Ihrer Nachrichten im Auge, während das GPT Modell selbst keine Nachrichtenhistorie hat.

Als Entwickler können Sie diese Modelle verwenden, um Ihre eigenen KI-gestützten Produkte und Funktionen zu entwickeln.

Beispielsweise haben Sie eine E-Learning-Website. Sie könnten einen Chatbot hinzufügen, um Fragen zum Kurs zu beantworten.

Oder als Personalvermittlungsunternehmen könnten Sie KI-gestützte Tools entwickeln, um Kandidaten zu bewerten.

In beiden Fällen interagieren Ihre Benutzer mit Ihrem Produkt und dann interagiert Ihr Produkt mit dem Modell.

Dies geschieht über APIs also Schnittstellen, die es Ihrem Code ermöglichen, mit dem Modell zu kommunizieren.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung der OpenAI API, um mit GPT zu sprechen.

Nicht viel Code benötigt.

Und hier ist ein weiteres Beispiel für die automatische Kandidatenbewertung, von der ich gesprochen habe.

Es nimmt eine Stellenbeschreibung und eine Reihe von Lebensläufen in einem Ordner und bewertet jeden Kandidaten automatisch.

Und übrigens, der Code selbst ist hauptsächlich von KI geschrieben.

Als Produktentwickler können Sie KI-Modelle, quasi wie ein externes Gehirn, verwenden, um Ihrem Produkt Intelligenz zu verleihen. Sehr mächtig.

Um generative KI effektiv zu nutzen, müssen Sie gut im Prompt Engineering oder, wie ich es lieber nenne, im Prompt Design sein.

Diese ist sowohl als Benutzer als auch als Produktentwickler wichtig, da Sie in beiden Fällen, effektive Prompts erstellen müssen um nützliche Ergebnisse von einem KI-Modell zu bekommen.

Hier ist ein Beispiel. Nehmen wir an, ich brauche Hilfe bei der Planung eines Workshops.

Dieser Hinweis wird wahrscheinlich keine nützlichen Ergebnisse liefern, egal wie intelligent die KI ist,

Wenn es den Kontext meines Workshops nicht kennt, kann es nur vage und allgemeine Empfehlungen geben.

Mit Kontext funktioniert es besser! Normalerweise wird dies iterativ gemacht, man schreibt einen Prompt, schaut sich das Ergebnis an.

Mache einen Folge-Prompt, um mehr Kontext zu geben oder ändere den ursprünglichen Prompt bis du ein gutes Ergebnis bekommst.

In diesem dritten Ansatz bitte ich es, mich zu interviewen.

Also anstatt dass ich eine ganze Reihe von Kontexten im Voraus liefere, frage ich im Grunde genommen, was es wissen muss, um mir zu helfen? Und dann wird es einen Workshop-Agenda vorschlagen.

Ich kombiniere oft diese beiden. Ich gebe ein bisschen Kontext und dann bitte ich es mich zu fragen, wenn es mehr Informationen braucht. Das sind nur einige Beispiele für Prompt-Engineering-Techniken.

Je besser Sie im Prompten werden, desto schneller und bessere Ergebnisse werden Sie von der KI erhalten.

Es gibt viele Kurse, Bücher, Videos, Artikel, die Ihnen helfen, dies zu lernen, aber das Wichtigste ist zu üben. Übung macht den Meister!

Ein netter Nebeneffekt ist, dass Sie im Allgemeinen besser kommunizieren werden, da das Prompt Engineering wirklich alles mit Klarheit und effektiver Kommunikation zu tun hat.

Ich denke, der nächste Meilenstein für generative KI sind autonome Agenten mit Toolzugriff.

Das sind von KI angetriebene digitale Assistenten, die eigenständig agieren, anstatt nur herumzusitzen und auf Ihre Prompts zu warten.

Also gehen Sie zu Einstein in Ihrem Keller und tun, was ein guter Anführer für ein Team tun würde.

Sie geben ihm eine allgemeine Mission und die notwendigen Werkzeuge zur Erfüllung und dann öffnen Sie die Tür und lassen ihn seine eigene Show ohne Mikromanagement führen.

Die Werkzeuge könnten Dinge wie Zugang zum Internet, Zugang zu Geld, die Fähigkeit, Nachrichten zu senden und zu empfangen, Pizza zu bestellen oder was auch immer sein.

Dafür wird Prompt-Engineering noch wichtiger...

Es ist wichtig, weil dein autonomer KI-Assistent mit Tools viel Gutes oder viel Schaden anrichten kann, je nachdem wie gut du diese Missionsanweisung formulierst.

Alles klar, lass uns zusammenfassen.

Hier sind die Kernpunkte aus meinem Video. Generative KI ist ein super nützliches Werkzeug, das Dir, Deinem Team und Deinem Unternehmen sehr helfen kann.

Je besser Du es verstehst, desto eher ist es eine Möglichkeit statt einer Bedrohung.

Generative KI ist mächtiger als Du denkst

Die größte Einschränkung ist nicht die Technologie, sondern deine Vorstellungskraft. Was kann ich damit tun? Und deine Prompt-Engineering Fähigkeiten. Wie kann ich das tun?

Prompt Engineering/Design ist eine entscheidende Fähigkeit. Wie bei allen neuen Fähigkeiten, akzeptieren Sie einfach, dass Sie anfangs etwas schlecht darin sein werden.

Aber Sie werden sich mit der Zeit durch Übung verbessern.

Also mein bester Tipp ist experimentieren. Machen Sie dies zu einem Teil Ihres täglichen Lebens und das Lernen geschieht automatisch.

Ich hoffe, dieses Video war hilfreich. Danke fürs Zuschauen.