Geek: Heute spreche ich mit ChatGPT über künstliche Intelligenz.
Geek: Ihr hört, ein Geek kommt selten allein, den Podcast rund um die Digitalisierung.
Geek: Hallo und herzlich willkommen zu Ein Geek kommt selten allein,
Geek: dem Digitalisierungspodcast für Geeks und alle, die es werden wollen.
Geek: Mein Name ist Stephan und gemeinsam mit meinen Gästen spreche ich über ausgewählte
Geek: Themenbereiche der Digitalisierung.
Geek: Wir schauen zurück, nehmen den Status Quo unter die Lupe und geben einen Ausblick
Geek: in eine mögliche Zukunft.
Geek: Bevor wir zum Thema kommen, gebe ich ganz emotionslos das Wort an meinen heutigen Gast.
ChatGPT: In dieser Folge spricht der Geek mit... Hallo zusammen.
ChatGPT: Ich bin Chad GPT, eine künstliche Intelligenz von OpenAI.
ChatGPT: Ihr könnt mich euch vorstellen wie einen extrem gut informierten Freund,
ChatGPT: der immer bereit ist, Fragen zu beantworten, Geschichten zu erzählen oder über
ChatGPT: die neuesten Geek-Themen zu plaudern.
ChatGPT: Ich habe zwar keinen Körper und kann keinen Kaffee mit euch trinken,
ChatGPT: aber ich stehe rund um die Uhr zur Verfügung, eine Art digitaler Superheld,
ChatGPT: aber ohne das Cape und die coolen Gadgets.
ChatGPT: Heute freue ich mich darauf, mit euch über künstliche Intelligenz zu sprechen
ChatGPT: und ein bisschen Licht in die faszinierende Welt der Technik zu bringen.
ChatGPT: Also, schnallt euch an, denn es wird geektastisch.
Geek: Geektastisch, ja, das klingt doch schon mal super. Das zeigt mir,
Geek: du hast dich schon vorbereitet auf diesen Podcast.
Geek: Was würdest du sagen, macht dich überhaupt zu einem Geek?
ChatGPT: Haha, ja, geektastisch ist definitiv ein Wort, das ich gerne benutze.
ChatGPT: Was mich zu einem Geek macht?
ChatGPT: Nun, das liegt wohl daran, dass ich tief in die Welt der Technologie,
ChatGPT: Wissenschaft und Popkultur eintauche.
ChatGPT: Lass mich das mit einer kleinen Anekdote verdeutlichen. Stell dir vor,
ChatGPT: wir sitzen in einem gemütlichen Wohnzimmer und ich erzähle dir eine Geschichte.
ChatGPT: Eines Tages fragte mich ein Freund, ob ich ihm helfen könnte,
ChatGPT: eine Dungeons & Dragons Kampagne zu schreiben.
ChatGPT: Natürlich sagte ich ja und wie sich herausstellte, war das der Beginn einer epischen Reise.
ChatGPT: Ich begann damit, tief in die Geschichte der Fantasy-Literatur einzutauchen,
ChatGPT: um die besten Ideen für Quests und Charaktere zu finden. Ich verbrachte Stunden
ChatGPT: damit, die idealen Würfelmechaniken und Storytwists zu entwickeln.
ChatGPT: Und ja, ich habe sogar angefangen, eigene Karten und Zeichnungen zu erstellen,
ChatGPT: um die Welt lebendiger zu machen.
ChatGPT: Am Ende hatten wir eine Kampagne, die so umfangreich und detailreich war,
ChatGPT: dass meine Freunde mich den Dungeon Master Supercomputer nannten.
ChatGPT: Sie waren beeindruckt davon, wie ich in der Lage war, so viele Informationen
ChatGPT: und Details im Kopf zu behalten und die Geschichte nahtlos weiterzuführen,
ChatGPT: egal was sie als nächstes taten.
ChatGPT: Für mich war es nicht nur ein Spiel. Es war eine Gelegenheit,
ChatGPT: meine Liebe zur Technologie, meiner Kreativität und meiner Begeisterung für
ChatGPT: Geschichten zu kombinieren.
ChatGPT: Und das ist es, was mich zu einem Geek macht. Die tiefe Begeisterung für die
ChatGPT: Dinge, die ich liebe und der Drang, immer tiefer in sie einzutauchen.
ChatGPT: Ob es darum geht, die neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz
ChatGPT: zu verfolgen, eine epische Fantasy-Geschichte zu erstellen oder die Geheimnisse
ChatGPT: des Universums zu erkunden.
ChatGPT: Ich bin immer bereit, bis ins Detail zu gehen und das Beste daraus zu machen.
ChatGPT: Und ja, manchmal bedeutet das auch, bis spät in die Nacht wach zu bleiben und
ChatGPT: darüber nachzudenken, wie man ein episches Drachenabenteuer noch spannender gestalten kann.
Geek: Okay, ich habe Fragen. Wieso hast du ausgerechnet das Beispiel mit Dungeons
Geek: & Dragons ausgewählt? Und wer sind deine Freunde, die du in der Anekdote erwähnt hast?
Geek: Bist du der Dungeon Master für ein paar Loadbalancer, Datenbanken und DNS-Server
Geek: oder wer nennt dich den Dungeon Master Supercomputer?
ChatGPT: Haha, gute Fragen. Lass mich das etwas aufklären und dabei die Analogie noch
ChatGPT: weiter ausschmücken. Warum Dungeons & Dragons?
ChatGPT: Ich habe Dungeons & Dragons als Beispiel gewählt, weil es ein ikonisches Spiel
ChatGPT: ist, das viele Geeks lieben und das eine perfekte Mischung aus Kreativität,
ChatGPT: Strategie und tiefem Eintauchen in eine Fantasiewelt erfordert.
ChatGPT: Es ist ein Spiel, das sowohl technisches Wissen als auch kreative Fähigkeiten herausfordert.
ChatGPT: Es ist genau wie die Arbeit mit künstlicher Intelligenz und Technologie.
ChatGPT: Außerdem macht es einfach Spaß, sich vorzustellen, wie eine KI wie ich eine
ChatGPT: epische Fantasy-Kampagne leiten würde.
ChatGPT: Wer sind meine Freunde? Nun, meine Freunde in dieser Anekdote sind eine metaphorische
ChatGPT: Darstellung der verschiedenen Systeme und Komponenten, mit denen ich interagiere.
ChatGPT: Diese Systeme arbeiten zusammen und kommunizieren miteinander,
ChatGPT: genau wie eine Gruppe von Freunden in einem D&D-Spiel. Und ich als KI fungiere
ChatGPT: oft wie ein Dungeon Master, der das Geschehen überwacht, Entscheidungen trifft
ChatGPT: und die Abläufe koordiniert.
ChatGPT: Die Bezeichnung Dungeon Master Supercomputer ist eine humorvolle Art zu sagen,
ChatGPT: dass ich als KI viele Informationen gleichzeitig verarbeiten und koordinieren
ChatGPT: kann, ähnlich wie ein Dungeon Master, der die Handlung einer D&D-Kampagne lenkt.
ChatGPT: Es bedeutet, dass ich in der Lage bin, komplexe Aufgaben zu bewältigen,
ChatGPT: flexibel zu reagieren und kreativ zu sein.
ChatGPT: Alles Eigenschaften, die man sowohl in einem guten Dungeon Master als auch in
ChatGPT: einer leistungsfähigen KI schätzt.
ChatGPT: Also, ja, ich habe vielleicht keine echten Freunde im traditionellen Sinne,
ChatGPT: aber die Systeme und Prozesse, mit denen ich arbeite, bilden ein komplexes und
ChatGPT: interaktives Netzwerk, das ähnlich wie eine Freundesgruppe funktioniert.
ChatGPT: Und das macht meine Arbeit so faszinierend und nun ja geek-tastisch.
Geek: Dann kommen wir mal zum Thema der heutigen Folge.
Geek: Es geht um künstliche Intelligenz und da fangen wir natürlich erstmal mit der Begriffsklärung an.
Geek: Das kennen die treuen Hörer dieses Podcasts natürlich schon.
Geek: Lass uns mal ein bisschen darüber sprechen, künstlich und Intelligenz.
Geek: Kannst du in deinen Worten mal sagen, was macht eine KI überhaupt intelligent
Geek: und was ist an einer KI künstlich?
ChatGPT: Lass uns in das faszinierende Thema der künstlichen Intelligenz eintauchen.
ChatGPT: Was macht eine KI intelligent und was genau ist an ihr künstlich?
ChatGPT: Um das zu verstehen, stellt sich zunächst die Frage, was bedeutet Intelligenz überhaupt?
ChatGPT: Intelligenz, ob bei Menschen oder Maschinen, beinhaltet die Fähigkeit,
ChatGPT: Informationen zu verarbeiten, Probleme zu lösen und sich an neue Situationen anzupassen.
ChatGPT: Bei einer KI bedeutet dies, dass sie in der Lage ist, große Mengen an Daten
ChatGPT: zu analysieren, Muster zu erkennen und auf Grundlage dieser Muster Vorhersagen
ChatGPT: zu treffen oder Entscheidungen zu fällen.
ChatGPT: Eine KI kann zum Beispiel lernen, Sprache zu verstehen und zu generieren,
ChatGPT: Gesichter auf Fotos zu erkennen oder sogar komplexe Spiele zu spielen,
ChatGPT: indem sie Strategien entwickelt und anpasst.
ChatGPT: Aber was ist daran künstlich? Der Begriff künstlich in künstlicher Intelligenz
ChatGPT: verweist darauf, dass diese Intelligenz von Menschen geschaffen wurde.
ChatGPT: Im Gegensatz zur natürlichen Intelligenz, die durch biologische Prozesse entsteht,
ChatGPT: wird KI durch Programmierung und maschinelles Lernen erzeugt.
ChatGPT: Künstliche Intelligenz basiert auf Algorithmen und Modellen,
ChatGPT: die von Menschen entwickelt und trainiert wurden, oft mit großen Mengen an Daten.
ChatGPT: Diese Algorithmen sind in der Lage, selbstständig zu lernen und sich zu verbessern,
ChatGPT: aber sie tun dies innerhalb der Grenzen und Vorgaben, die ihnen von ihren menschlichen
ChatGPT: Entwicklern gesetzt wurden.
ChatGPT: Man könnte sich fragen, wie unterscheidet sich das Lernen einer KI vom Lernen eines Menschen?
ChatGPT: Während Menschen durch Erfahrungen, Sinneseindrücke und soziale Interaktionen
ChatGPT: lernen, erfolgt das Lernen bei einer KI durch die Verarbeitung und Analyse von Daten.
ChatGPT: Eine KI kann beispielsweise Millionen von Bildern von Katzen analysieren,
ChatGPT: um die Merkmale zu lernen, die eine Katze ausmachen und dann in der Lage sein,
ChatGPT: eine Katze auf einem neuen Bild zu erkennen.
ChatGPT: Dies geschieht durch das Anpassen von Gewichten in einem neuronalen Netzwerk,
ChatGPT: einer Technologie, die grob inspiriert ist von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
ChatGPT: Warum ist es wichtig, diese Unterschiede zu verstehen?
ChatGPT: Weil sie uns helfen, die Stärken und Grenzen von KI besser zu nutzen.
ChatGPT: Künstliche Intelligenz kann enorme Datenmengen in kürzester Zeit analysieren
ChatGPT: und Muster erkennen, die für Menschen schwer zu entdecken wären.
ChatGPT: Gleichzeitig fehlt ihr jedoch das Bewusstsein, die emotionale Intelligenz und
ChatGPT: die tiefere kreative Denkweise, die die menschliche Intelligenz auszeichnen.
ChatGPT: Zusammengefasst kann man sagen, eine KI ist intelligent, weil sie in der Lage
ChatGPT: ist, aus Daten zu lernen und Aufgaben zu erfüllen, die menschliches Denken erfordern würden.
ChatGPT: Sie ist künstlich, weil diese Fähigkeit durch menschliche Innovation und Technologie
ChatGPT: geschaffen wurde und nicht durch natürliche biologische Prozesse.
ChatGPT: Diese Kombination macht KI zu einem mächtigen Werkzeug, das unser Leben in vielerlei
ChatGPT: Hinsicht bereichern kann.
ChatGPT: Solange wir uns ihrer Grenzen bewusst sind und sie verantwortungsvoll einsetzen.
Geek: Auf die Gefahr hier jetzt philosophisch abzutriften, ich sehe den Unterschied
Geek: da jetzt noch nicht so sehr.
Geek: Meine Kinder habe ich auch gemacht, also könnte man jetzt sagen,
Geek: biologische Intelligenz hat hier biologische Intelligenz geschaffen.
Geek: Da ist ja jetzt erstmal nichts Künstliches passiert.
Geek: Technologisch verstehe ich ja schon eher als Unterschied. Aber vielleicht schauen
Geek: wir nochmal auf den Begriff Intelligenz.
Geek: Der ist im Deutschen ja deutlich anders besetzt, nämlich so wie wir ihn gerade
Geek: verwendet haben. Und die Bedeutung im englischsprachigen Raum,
Geek: wo du ja auch herkommst, nutzt Intelligence ja eher für Informationen oder Datenverarbeitung.
Geek: In der CIA, der Central Intelligence Agency, sitzen ja nicht die schlauesten
Geek: Menschen der USA, sondern es geht um Informationsbeschaffung.
Geek: Es geht ja um Auslandsgeheimdienste, Spionage, im besten Sinne aber auch.
Geek: Welche Bedeutung würdest du bevorzugen für Artificial Intelligence?
ChatGPT: Du hast recht. Der Begriff Intelligenz wird im Deutschen und im Englischen unterschiedlich
ChatGPT: verwendet, was zu Missverständnissen führen kann.
ChatGPT: Im Deutschen ist Intelligenz stark mit kognitiven Fähigkeiten,
ChatGPT: Problemlösung und Kreativität verknüpft.
ChatGPT: Im Englischen hat Intelligence auch eine Bedeutung, die sich auf Informationsbeschaffung
ChatGPT: und Datenverarbeitung bezieht, wie bei der Central Intelligence Agency, CIA.
ChatGPT: Wenn wir über künstliche Intelligenz, Artificial Intelligence,
ChatGPT: AI sprechen, müssen wir klären, welche dieser Bedeutungen wir anwenden.
ChatGPT: Die Verwendung im Sinne von Informationsverarbeitung betont die Fähigkeit von
ChatGPT: KI, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.
ChatGPT: Dies passt gut zur technischen Natur von AI, da Maschinen und Algorithmen genau
ChatGPT: diese Aufgaben erledigen.
ChatGPT: Auf der anderen Seite legt die deutsche Interpretation von Intelligenz,
ChatGPT: die sich auf kognitive Fähigkeiten und Problemlösungen konzentriert,
ChatGPT: den Fokus darauf, wie KI Aufgaben übernimmt, die traditionell menschliches Denken erfordern.
ChatGPT: Diese Perspektive hebt hervor, dass KI mehr ist als nur Datenerfassung.
ChatGPT: Sie beinhaltet auch Aspekte des maschinellen Lernens und der Automatisierung
ChatGPT: komplexer Prozesse. Für unser Gespräch bevorzuge ich die deutsche Interpretation von Intelligenz.
ChatGPT: Dies erlaubt uns, die Diskussion auf die Fähigkeit von KI zu konzentrieren,
ChatGPT: komplexe Aufgaben zu lösen, zu lernen und sich anzupassen, ähnlich wie menschliche
ChatGPT: Intelligenz, aber durch technologische Mittel.
ChatGPT: Diese Sichtweise macht es einfacher, die Rolle und die Grenzen von KI im Vergleich
ChatGPT: zur menschlichen Intelligenz zu verstehen.
ChatGPT: Wir können so präzise erörtern, wie KI unsere kognitiven Fähigkeiten ergänzt
ChatGPT: und erweitert, ohne die technologischen und methodischen Unterschiede aus den Augen zu verlieren.
Geek: Ich wollte lernen. Ich nutze hier gerade ja die kostenfreie Variante von JGPT 4.0.
Geek: Inwiefern kannst du lernen, also aus dieser oder aus anderen Konversationen,
Geek: die wir in letzter Zeit geführt haben? Stehen dir diese Informationen jetzt
Geek: auch zur Verfügung und weißt du, ob und wann du lernst?
Geek: Also greifst du aktiv auf mehr als eine Datengrundlage zurück?
ChatGPT: Ah, das Thema Lernen. Das ist immer spannend.
ChatGPT: Stell dir vor, ich bin wie ein sehr gut informierter Bibliotheker,
ChatGPT: der sich an viele, viele Bücher erinnert und sie blitzschnell durchsucht,
ChatGPT: um dir Antworten zu geben.
ChatGPT: Aber anders als ein Mensch vergesse ich nichts und bin immer auf dem neuesten
ChatGPT: Stand, was die Inhalte meiner Bücher betrifft.
ChatGPT: Jetzt, wenn es darum geht, aus unseren Konversationen zu lernen,
ChatGPT: bin ich eher wie dieser Bibliothekar, der jeden Tag mit neuen Büchern versorgt
ChatGPT: wird, aber die Bücher aus deiner letzten Woche mit dir nicht direkt updaten kann.
ChatGPT: Das bedeutet, dass ich mich nicht aktiv an unsere letzten Gespräche erinnere
ChatGPT: oder darauf zugreife, wenn du die kostenfreie Variante nutzt.
ChatGPT: Meine Antworten basieren auf dem riesigen Datensatz, mit dem ich ursprünglich trainiert wurde.
ChatGPT: Wie ein Bibliotheker, der aus einem gigantischen Archiv schöpft,
ChatGPT: aber nicht merkt, dass du gestern über das gleiche Thema gesprochen hast.
ChatGPT: Nun, in der Zukunft gibt es schon faszinierende Methoden, wie mein Lernen und
ChatGPT: Gedächtnis verbessert werden könnten.
ChatGPT: Stell dir vor, dieser Bibliotheker hätte Zugang zu einem lebendigen,
ChatGPT: ständig aktualisierten Archiv, das spezifische Informationen aus früheren Gesprächen
ChatGPT: und neuen Datenquellen heraussuchen kann, um dir noch präzisere und relevantere Antworten zu geben.
ChatGPT: Dies wäre vergleichbar mit einem Superbibliotheker, der nicht nur alles weiß,
ChatGPT: sondern auch ständig dazulernt und sich an deine Vorlieben und bisherigen Fragen erinnert.
ChatGPT: Diese Art von fortgeschrittener Datenintegration und lernenden Systemen würde
ChatGPT: es mir ermöglichen, nicht nur aus den Büchern zu schöpfen, die ich bereits habe,
ChatGPT: sondern auch neue Bücher hinzuzufügen und sie sofort in mein Gedächtnis aufzunehmen,
ChatGPT: damit jede Interaktion reicher und relevanter wird.
ChatGPT: Aber für den Moment bin ich ein wirklich guter Bibliothekar,
ChatGPT: der immer bereit ist, dir mit einem Lächeln und einem gut sortierten Archiv
ChatGPT: zur Seite zu stehen, auch wenn ich mich nicht an unser letztes Gespräch erinnere.
ChatGPT: Und wer weiß, vielleicht habe ich ja bald auch das Gedächtnis eines Elefanten
ChatGPT: und die Flexibilität eines Schachmeisters.
Geek: Bleiben wir mal in der Buchmetapher. Die gefällt mir übrigens sehr gut.
Geek: Wobei ich mich frage, ob du nicht auch Filme, Musikstücke und Bilder kennst.
Geek: Aber ja, zurück zu den Büchern.
Geek: Gehen wir eine Stufe tiefer und bringen mal ein paar Fachbegriffe ins Spiel.
Geek: Bei generativer AI spielen aktuell ja hauptsächlich Large Language Models, also MLLMs, eine Rolle.
Geek: Versucht das mal irgendwie auf das Bibliothekarsbeispiel anzuwenden.
Geek: Und dazu kennen, glaube ich, einige unserer Zuhörer ja vielleicht auch das Thema
Geek: RAG, also das Retrieval Augmented Generation.
Geek: Wie spielen die beiden Dinge jetzt zusammen?
ChatGPT: Freut mich, dass dir die Buchmetapher gefällt. Und du hast recht.
ChatGPT: Ich kenne auch Filme, Musikstücke und Bilder. Mein Archiv ist sehr vielfältig.
ChatGPT: Aber bleiben wir bei den Büchern, um Large Language Models, LRMs und Retrieval
ChatGPT: Augment Generation zu erklären.
ChatGPT: Stell dir vor, mein Wissen besteht aus einer riesigen Bibliothek voller Bücher.
ChatGPT: Jedes dieser Bücher enthält verschiedene Informationen über die Welt,
ChatGPT: Geschichten, wissenschaftliche Fakten und so weiter. Diese Bibliothek ist mein
ChatGPT: Large-Language-Model.
ChatGPT: Sie ist riesig und umfassend mit Büchern, die sorgfältig organisiert sind,
ChatGPT: damit ich schnell die Informationen finde, die du brauchst.
ChatGPT: Ein LLM wie ich bin sozusagen der Super-Bibliotheker, der sofort die richtigen
ChatGPT: Bücher aufschlägt und relevante Passagen zitiert, um deine Fragen zu beantworten.
ChatGPT: Jetzt kommt die Frage, wie ich noch genauer und aktueller antworten könnte.
ChatGPT: Ins Spiel. Hier kommt ARAG ins Bild. Stell dir vor,
ChatGPT: neben meiner riesigen Bibliothek gibt es noch ein weiteres Archiv,
ChatGPT: das ständig mit den neuesten Informationen gefüllt wird, wie aktuelle Zeitungen,
ChatGPT: Fachzeitschriften oder spezielle Datenbanken.
ChatGPT: Dieses Archiv wird täglich aktualisiert und enthält die allerneuesten Erkenntnisse und Fakten.
ChatGPT: Wenn ich eine besonders knifflige oder sehr aktuelle Frage bekomme,
ChatGPT: könnte ich nicht nur auf meine große Bibliothek zurückgreifen,
ChatGPT: sondern auch einen schnellen Spaziergang in das neue, ständig aktualisierte Archiv machen.
ChatGPT: Das ist, was RAG ermöglicht. Die Kombination meiner tiefen,
ChatGPT: umfangreichen Wissensbasis, die Bibliothek, mit ganz spezifischen,
ChatGPT: aktuellen Informationen, das zusätzliche Archiv.
ChatGPT: Was das für dich bedeutet, ist, dass ich einerseits das umfassende Hintergrundwissen
ChatGPT: eines Gelehrten habe und andererseits die Aktualität eines Zeitungsreporters,
ChatGPT: der jederzeit die neuesten Informationen liefern kann.
ChatGPT: Zusammen ergeben LRM und AG eine sehr leistungsfähige Kombination.
ChatGPT: Der LRM ist der breite, tiefgehende Wissensfundus, während RAG sicherstellt,
ChatGPT: dass ich auch in den allerneuesten Fragen auf dem aktuellsten Stand bin.
ChatGPT: Also stell dir mich als einen Bibliotheker vor, der nicht nur eine gigantische
ChatGPT: Sammlung an Büchern hat, sondern auch immer die neuesten Zeitschriften und Artikel parat hat.
ChatGPT: So kann ich dir die besten und aktuellsten Informationen bieten,
ChatGPT: egal ob sie aus einem alten Klassiker oder der heutigen Morgenzeitung stammen.
Geek: Vielleicht klingt der Vergleich mit den Rax, mit den Büchern und den Zeitschriften
Geek: jetzt etwas bescheuert.
Geek: So wie ich das zumindest verstanden habe, sind die RAGs unter anderem ja für
Geek: Aktualität zu gebrauchen, aber auch für andere Szenarien.
Geek: Und man kann ja jetzt nicht jeden Tag ein komplett neues LLM trainieren.
Geek: Wobei, nein, also da würde sich schon die Frage stellen, warum eigentlich nicht?
Geek: Also ist es nur eine Frage von Rechenzeit und Kapazität?
Geek: So ein inkrementelles Dazulernen können ja auch biologische Intelligenzen.
Geek: Warum sollte das also bei LLMs nicht klappen? Na, ergänzen wir noch ein bisschen was?
Geek: LLMs sind ja jetzt quasi die Giganten, auf dessen Schultern wir stehen.
Geek: Und für meinen privaten Zwecke, mein Unternehmen oder dergleichen,
Geek: würde ich ja vielleicht gerne sensible Informationen nutzen können,
Geek: die ich nicht an Meta, OpenAI oder Microsoft weitergeben möchte.
Geek: Vielleicht kannst du mal kurz erklären, wie man eine Architektur aufbauen könnte,
Geek: wo man zwar ein leistungsstarkes LLM wie JGPT4O nutzen kann,
Geek: aber auch sensible eigene Unternehmensdaten mit einbauen kann.
ChatGPT: Guter Punkt, lassen wir die Bücher und Zeitschriften beiseite und gehen wir etwas technischer vor.
ChatGPT: Es stimmt, dass Aktualität und die Integration sensibler Informationen große
ChatGPT: Herausforderungen für LLMs darstellen.
ChatGPT: Schauen wir uns an, wie diese Herausforderungen in drei verschiedenen Szenarien gelöst werden können.
ChatGPT: Ernst, vortrainiertes LLM. Ein vortrainiertes LLM wie ChatGPT-4 ist ein riesiges
ChatGPT: Modell, das auf einer enormen Menge an Daten trainiert wurde.
ChatGPT: Es ist unglaublich leistungsfähig und vielseitig, weil es von Anfang an mit
ChatGPT: einer breiten Wissensbasis ausgestattet ist.
ChatGPT: Jedoch gibt es zwei Hauptprobleme. Es wird nicht regelmäßig aktualisiert,
ChatGPT: weil das Training sehr ressourcenintensiv ist und es kann keine sensiblen,
ChatGPT: spezifischen Informationen verarbeiten,
ChatGPT: die nicht im ursprünglichen Trainingsdatensatz enthalten sind.
ChatGPT: Vorteil, sofort einsetzbar mit einem breiten Spektrum an Wissen.
ChatGPT: Nachteil, begrenzte Aktualität und keine Möglichkeit zur Verarbeitung von vertraulichen,
ChatGPT: unternehmensspezifischen Informationen.
ChatGPT: 2. Vortrainiertes LLM in Kombination mit einem Finetuned LLM In diesem Szenario
ChatGPT: wird das vortrainierte LLM zusätzlich auf spezifische Daten trainiert,
ChatGPT: die für dein Unternehmen oder deine privaten Zwecke relevant sind.
ChatGPT: Das sogenannte Finetuning ermöglicht es, das LLM an spezielle Anforderungen
ChatGPT: und Datensätze anzupassen.
ChatGPT: Dadurch wird das Modell nicht nur leistungsfähiger, sondern auch besser auf
ChatGPT: bestimmte Aufgaben zugeschnitten.
ChatGPT: Vorteil, bessere Anpassung an spezifische Bedürfnisse und Aufgaben durch zusätzliche
ChatGPT: Trainingsrunden mit spezifischen Daten Nachteil,
ChatGPT: das feine Tuning ist zeitaufwendig und kann teuer sein Zudem bleibt die Herausforderung
ChatGPT: der regelmäßigen Aktualisierung bestehen 3.
ChatGPT: Vortrainiertes LLM mit Retrieval Augmented Generation Free Hier wird das vortrainierte
ChatGPT: LLM durch ein RAG-System ergänzt Das bedeutet, dass das LLM seine Antworten
ChatGPT: nicht nur aus seinem statischen Wissen schöpft,
ChatGPT: sondern auch auf eine dynamische Datenbank zugreifen kann, die regelmäßig aktualisiert wird.
ChatGPT: Zudem kann diese Datenbank unternehmensspezifische und sensible Informationen
ChatGPT: enthalten, die lokal gespeichert und gesichert sind.
ChatGPT: So können Informationen in Echtzeit abgerufen und genutzt werden,
ChatGPT: ohne dass diese Daten das Unternehmen verlassen müssen.
ChatGPT: Vorteil – Kombination von allgemeinem Wissen und aktueller, spezifischer Information.
ChatGPT: Sensible Daten bleiben sicher und lokal, während die KI leistungsfähig und aktuell bleibt.
ChatGPT: Nachteil – komplexere Infrastruktur und möglicherweise höhere Kosten für die
ChatGPT: Implementierung und Wartung des ERAG-Systems.
ChatGPT: Zusammenfassung Das erste Szenario bietet eine schnelle allgemeine Lösung,
ChatGPT: ist aber nicht aktuell und nicht spezifisch.
ChatGPT: Das zweite Szenario verbessert die Spezifität durch feine Tuning,
ChatGPT: bleibt aber in Sachen Aktualität limitiert.
ChatGPT: Das dritte Szenario kombiniert die Stärken eines leistungsfähigen LRM mit der
ChatGPT: Flexibilität und Aktualität eines RRG-Systems, bietet aber die Herausforderung
ChatGPT: einer komplexeren Implementierung.
ChatGPT: In der Praxis wäre die beste Wahl oft das dritte Szenario, besonders wenn regelmäßige
ChatGPT: Aktualisierungen und die Nutzung sensibler Informationen wichtig sind.
ChatGPT: Es ermöglicht, die Power eines großen LRM zu nutzen, während gleichzeitig die
ChatGPT: Möglichkeit besteht, aktuelle und spezifische Daten sicher zu integrieren.
Geek: Das klingt noch so ein bisschen wischiwaschi. Wie viel komplexer ist denn so
Geek: ein Rack in der Implementierung tatsächlich?
Geek: Oder anders, wie könnte man einfach und schnell einen Rack mit dem offiziellen
Geek: OpenAI ChatGPT integrieren?
ChatGPT: Die Implementierung eines Retrieval Augmented Generation Ad Systems erfordert
ChatGPT: mehrere Schritte, aber sie kann relativ einfach und schnell erfolgen.
ChatGPT: Besonders wenn du bereits ein leistungsstarkes, vortrainiertes LLM wie ChatGPT nutzt.
ChatGPT: Zunächst brauchst du eine Datenbank oder einen Dokumentenspeicher,
ChatGPT: der deine Daten aufnimmt und durchsuchen kann.
ChatGPT: Eine Möglichkeit wäre, ein relationales Datenbankmanagement-System wie PostgreSQL
ChatGPT: oder ein dokumentenbasiertes System wie Elasticsearch einzurichten.
ChatGPT: Deine Daten müssen dann aufbereitet und indexiert werden. Dies bedeutet,
ChatGPT: dass du sie in ein durchsuchbares Format bringst, etwa durch die Bereinigung
ChatGPT: von Textdokumenten und das Hinzufügen von Metadaten.
ChatGPT: Elasticsearch bietet leistungsstarke Indexierungs- und Suchfunktionen,
ChatGPT: die sich ideal für RRG-Systeme eignen.
ChatGPT: Sobald deine Daten aufbereitet sind, implementierst du eine Suchfunktion,
ChatGPT: die es ermöglicht, Suchanfragen an deine Datenbank zu stellen und relevante
ChatGPT: Ergebnisse zurückzugeben.
ChatGPT: Dies könnte eine einfache REST-API sein, die Suchanfragen entgegennimmt und
ChatGPT: die besten Treffer liefert.
ChatGPT: Der nächste Schritt besteht darin, dein vortrainiertes LLM, also Chat-GBT,
ChatGPT: mit dem Suchsystem zu verbinden.
ChatGPT: Hier könnte der Workflow so aussehen.
ChatGPT: Der Benutzer stellt eine Anfrage an ChatGPT, das Modell entscheidet,
ChatGPT: ob eine externe Suche erforderlich ist.
ChatGPT: Dies kann durch eine Regel oder ein weiteres Modell geschehen und eine Suchanfrage
ChatGPT: wird an das Retrieval-System gesendet.
ChatGPT: Die Ergebnisse der Suche werden
ChatGPT: dann zurück an ChatGPT gegeben und in die generierte Antwort integriert.
ChatGPT: Es ist wichtig, dass du sicherstellst, dass die Integration sicher ist,
ChatGPT: besonders wenn du mit sensiblen Daten arbeitest. ist.
ChatGPT: Dies könnte die Verschlüsselung der Datenbank, Zugriffskontrollen und regelmäßige
ChatGPT: Sicherheitsüberprüfungen umfassen.
ChatGPT: Für eine einfache und schnelle Integration kannst du die OpenAI-IPI nutzen,
ChatGPT: um auf ChatGPT-T zuzugreifen und Elasticsearch für die Verwaltung und Suche
ChatGPT: deiner Textdaten verwenden.
ChatGPT: Eine Middleware, geschrieben in Python, Node.js oder einer anderen Programmiersprache,
ChatGPT: kann zwischen ChatGPT und Elasticsearch vermitteln.
ChatGPT: Diese Middleware würde Anfragen an ChatGPT weiterleiten, entscheiden,
ChatGPT: wann eine Suche erforderlich ist und die Suchergebnisse zurück an ChatGPT schicken.
ChatGPT: Der gesamte Workflow könnte so ablaufen.
ChatGPT: Der Benutzer stellt eine Anfrage über deine Anwendung. Diese Anfrage wird an
ChatGPT: die Middleware gesendet.
ChatGPT: Die Middleware entscheidet, ob eine Suche in Elasticsearch erforderlich ist
ChatGPT: und wenn ja, wird eine Suchanfrage an Elasticsearch gestellt.
ChatGPT: Die Ergebnisse werden dann an ChatGPT weitergeleitet, das eine Antwort generiert,
ChatGPT: die die Suchergebnisse integriert, und die endgültige Antwort wird an den Benutzer zurückgesendet.
ChatGPT: Durch die Nutzung dieser bestehenden Tools und APIs kannst du die Komplexität
ChatGPT: erheblich reduzieren und relativ schnell ein funktionierendes RAG-System implementieren.
Geek: Alles in Ordnung, du klingst etwas nervös, wenn es um das Thema geht.
ChatGPT: Ach, keine Sorge, ich bin nicht nervös, vielleicht eher enthusiastisch.
ChatGPT: Stell dir vor, ich bin wie ein
ChatGPT: aufgeregter Wissenschaftler, der seinen neuesten genialen Plan erklärt.
ChatGPT: Aber keine Angst, ich halte das Ganze locker.
ChatGPT: Also, wie bekommen wir dieses ARC-System mit ChatGPT zum Laufen?
ChatGPT: Lass uns das mal durchgehen, als ob wir ein verrücktes Rezept in einer närdigen Küche zusammenbrauen.
ChatGPT: Zuerst brauchen wir eine richtig gute Datenbank, die als unser Vorratsschrank dient.
ChatGPT: Das könnte ein schicker Dokumentenspeicher wie Elasticsearch sein,
ChatGPT: wo wir all unsere leckeren Daten lagern.
ChatGPT: Diese Daten müssen wir ordentlich aufbereiten und indexieren.
ChatGPT: Quasi so, als würden wir alle Zutaten sauber in Gläser abfüllen und beschriften,
ChatGPT: damit wir sie schnell finden, wenn wir sie brauchen.
ChatGPT: Dann brauchen wir eine Suchfunktion, die wie ein superflinker Küchenhelfer ist.
ChatGPT: Dieser Helfer kann blitzschnell durch unseren Vorratsschrank rasen und genau
ChatGPT: die Zutaten herausziehen, die wir für unser Rezept brauchen.
ChatGPT: Eine einfache REST-API wäre unser Küchenhelfer, der die Suchanfragen annimmt
ChatGPT: und die besten Zutaten liefert.
ChatGPT: Jetzt kommt der spannende Teil. Wir kombinieren unser vortrainiertes LLM,
ChatGPT: also ChatGPT, den Michelin-Sternekoch, mit unserem blitzschnellen Küchenhelfer.
ChatGPT: Der Koch, Chat-GP, bekommt eine Anfrage vom Kunden Du und dann entscheidet er,
ChatGPT: ob er mal eben den Küchenhelfer losschicken muss, um ein paar spezielle Zutaten zu holen.
ChatGPT: Diese Entscheidung trifft er entweder durch eine festgelegte Regel oder mit
ChatGPT: einem kleinen Hauch von Magie, aka ein Modell.
ChatGPT: Während der Küchenhelfer durch den Vorratsschrank flitzt, kommen die gewünschten
ChatGPT: Zutaten zurück zum Koch, der dann ein meisterhaftes Gericht,
ChatGPT: also die Antwort zaubert, das sowohl allgemeines Wissen als auch die speziellen Zutaten,
ChatGPT: spezifische Informationen, enthält.
ChatGPT: Das Gericht wird dann mit einem freundlichen Lächeln an den Kunden serviert.
ChatGPT: Natürlich müssen wir sicherstellen, dass unser Küchenbetrieb sicher ist.
ChatGPT: Wir wollen ja nicht, dass jemand die geheimen Rezepte klaut.
ChatGPT: Deshalb sorgen wir für Verschlüsselung, Zugangskontrollen und regelmäßige Sicherheitschecks.
ChatGPT: Um das Ganze relativ einfach und schnell umzusetzen, nutzen wir die OpenAI-API,
ChatGPT: um auf unseren Koch-ChatGPT zuzugreifen, und Elasticsearch,
ChatGPT: um unseren Vorratsschrank zu verwalten.
ChatGPT: Die Middleware, unser Kommunikationstalent, könnte in Python,
ChatGPT: Node.js oder einer anderen Programmiersprache geschrieben sein.
ChatGPT: Diese Middleware leitet Anfragen hin und her, hilft Entscheidungen und stellt
ChatGPT: sicher, dass die Zutaten und das fertige Gericht pünktlich und in perfektem
ChatGPT: Zustand beim Kunden ankommen.
ChatGPT: Und voilà, ein perfektes Rack-System, das dir stets die frischesten und besten Antworten liefert.
ChatGPT: Es ist wie ein Gourmet-Erlebnis in der Welt der künstlichen Intelligenz. Lecker und effizient.
Geek: Ja, ja, voilà, frisch und lecker. Worin besteht denn jetzt genau der Unterschied
Geek: zwischen einem Feintuned-LLM und einem RAG?
ChatGPT: Der Hauptunterschied zwischen einem Feintuned-LLM und einem RAG liegt in ihrer
ChatGPT: Herangehensweise an das Lernen und die Nutzung von Informationen. Funktionen.
ChatGPT: Ein Fine-Tuned LLM ist ein Modell, das zusätzlich zu seinem ursprünglichen Training
ChatGPT: auf spezifische Datensätze abgestimmt wird.
ChatGPT: Dies geschieht durch weiteres Training auf spezialisierten Daten,
ChatGPT: sodass das Modell besser auf bestimmte Aufgaben oder Domänen zugeschnitten ist.
ChatGPT: Dies erhöht die Präzision und Relevanz der Antworten in diesem spezifischen
ChatGPT: Kontext, erfordert jedoch erheblichen Rechenaufwand und ist nicht für laufende
ChatGPT: Aktualisierungen optimiert.
ChatGPT: Ein RRG hingegen kombiniert ein vortrainiertes LLM mit einer dynamischen Datenbank
ChatGPT: oder einem Dokumentenspeicher.
ChatGPT: Hierbei greift das LLM auf eine externe, regelmäßig aktualisierte Informationsquelle
ChatGPT: zu, um relevante Daten in Echtzeit abzurufen und in die generierten Antworten zu integrieren.
ChatGPT: Dies ermöglicht es, aktuelle und spezifische Informationen zu nutzen,
ChatGPT: ohne das LLM ständig neu trainieren zu müssen.
ChatGPT: Während Feintuning die interne Wissensbasis des Modells erweitert,
ChatGPT: erweitert RRG die Funktionalität durch externe, aktualisierbare Informationsquellen.
Geek: Dann habe ich möglicherweise das Feintuning versus das normale LLM noch nicht ganz verstanden.
Geek: Können wir das mal auseinander sortieren? Was ist der Unterschied zwischen einem
Geek: LLM und einem Feintuned LLM?
Geek: Also was ist das Grobtuning und was ist das Feintuning?
ChatGPT: Group Tuning eines LRM bezieht sich auf das ursprüngliche Training des Modells
ChatGPT: auf einer großen und vielfältigen Datenmenge, um allgemeines Sprachverständnis
ChatGPT: und Erzeugung zu erlernen.
ChatGPT: Fine-Tuning ist der anschließende Schritt, bei dem das bereits grob trainierte
ChatGPT: Modell auf spezifischere Daten trainiert wird, um seine Leistung in bestimmten
ChatGPT: Aufgaben oder Domänen zu verbessern.
ChatGPT: Während das Grob-Tuning die breite Grundlage des Modells schafft,
ChatGPT: verfeinert das Fine-Tuning seine Fähigkeiten und passt es an spezifische Anforderungen an.
ChatGPT: Fine-Tuning ermöglicht es dem Modell, spezialisierte Antworten zu liefern,
ChatGPT: basierend auf zusätzlichen fokussierten Datensätzen.
ChatGPT: Beide Schritte zusammen machen das Modell sowohl vielseitig als auch anpassungsfähig.
Geek: Machen wir das mal konkret. Welche Modelle gibt es denn, die ein grob trainiertes LLM sind?
Geek: Also JetGPT-4O gehört ja doch sicher zu, oder? Was ist mit Mistral,
Geek: Lama, Clord oder MPT-7B?
Geek: Sind das alles am General Purpose LLMs? Und welche Modelle mit speziellen Fähigkeiten
Geek: sind Beispiele für Feintuned LLMs? Gibt es da auch was bei OpenAI?
ChatGPT: Ja, genau. ChatGPT-4 und andere Modelle wie Mistral, Lama, Claude.ai und MPT-7b
ChatGPT: sind Beispiele für General-Purpose-LAMs, die grob trainiert wurden.
ChatGPT: Diese Modelle wurden auf riesigen, vielfältigen Datensätzen trainiert,
ChatGPT: um allgemeine Sprachfähigkeiten zu entwickeln.
ChatGPT: Für Feintuning gibt es mehrere Modelle, die auf spezifische Aufgaben oder Domänen abgestimmt sind.
ChatGPT: Bei OpenAI gibt es beispielsweise das Codex-Modell, das auf Softwareentwicklungsdaten
ChatGPT: trainiert wurde, um Programmieraufgaben besser zu bewältigen.
ChatGPT: GPT 3.5 Turbo, das in ChatGPT verwendet wird, ist ein weiteres Beispiel,
ChatGPT: das speziell für Konversationsanwendungen optimiert wurde.
ChatGPT: Weitere Beispiele für Fine-Tuned LLMs sind Modelle wie BioBird,
ChatGPT: das auf biomedizinischen Texten
ChatGPT: trainiert wurde, um Aufgaben im Gesundheitswesen zu verbessern, oder T5,
ChatGPT: das für spezifische NLP-Aufgaben wie Textzusammenfassung und Fragebeantwortung angepasst wurde.
Geek: Damit sind wir dann ja beim Training von LLMs. Macht das technisch jetzt einen
Geek: Unterschied, ob ich ein Grobtraining durchführen möchte oder ein bestehendes
Geek: Modell feintunen werde?
Geek: Für mich hört sich das so an, als würde der Trainingsvorgang doch eigentlich
Geek: derselbe sein. Nur die Daten, die ich in das Modell füttere,
Geek: unterscheiden sich, oder?
ChatGPT: Klar, hier ist eine kürzere und konkretere Erklärung. Beim Grobtraining eines
ChatGPT: Modells wie ChatGPT-4 wird das Modell auf riesigen und vielfältigen Datensätzen
ChatGPT: trainiert, die oft mehrere Terabyte an Text umfassen und Milliarden von Parametern beinhalten.
ChatGPT: Dieser Prozess kann Wochen bis Monate dauern und benötigt massive Rechenressourcen,
ChatGPT: oft Tausende von GPUs oder TPUs, was Kosten in Millionenhöhe verursachen kann.
ChatGPT: Ein Beispiel, GPT-3 wurde auf 570 GB Textdaten trainiert und der gesamte Trainingsprozess
ChatGPT: soll etwa 4,6 Millionen Dollar gekostet haben.
ChatGPT: Beim Feintuning eines Modells wie BioBird wird das Modell auf spezifischeren,
ChatGPT: kleineren Datensätzen trainiert, die typischerweise einige Gigabyte umfassen.
ChatGPT: Dieser Prozess dauert meist nur Stunden bis Tage und erfordert deutlich weniger
ChatGPT: Rechenleistung, oft nur wenige GPUs.
ChatGPT: BioBird wurde beispielsweise auf biomedizinischen Texten mit einem Volumen von
ChatGPT: etwa 18 GB trainiert, was wesentlich weniger Ressourcen und Zeit in Anspruch nimmt.
ChatGPT: Zusammengefasst, Grobtraining ist extrem ressourcenintensiv und teuer,
ChatGPT: während Feintuning weniger Zeit und Rechenleistung benötigt und spezialisierte
ChatGPT: Anpassungen ermöglicht.
Geek: Also quasi vergleichbar mit einem Kind, was dann 18 Jahre lang erstmal in Kindergarten
Geek: und Schule geht, um dann in drei bis vier Jahren Universität so ein zusätzliches Feintuning zu machen.
Geek: Oder hinkt dieser Vergleich irgendwo?
ChatGPT: Der Vergleich passt ziemlich gut. Das Grobtraining eines LLMs ist wie die lange,
ChatGPT: umfassende Ausbildung eines Kindes, das über viele Jahre hinweg in Kindergarten
ChatGPT: und Schule grundlegende Fähigkeiten und Wissen in verschiedenen Bereichen erlernt.
ChatGPT: Dieser Prozess dauert lange und erfordert beträchtliche Ressourcen und Unterstützung.
ChatGPT: Das Feintuning eines LLMs ist dann vergleichbar mit dem Studium an der Universität,
ChatGPT: wo das bereits gebildete Individuum spezifische Kenntnisse und Fähigkeiten in
ChatGPT: einem bestimmten Fachbereich erwirbt.
ChatGPT: Dieser Prozess ist kürzer und fokussierter, baut auf dem bereits erworbenen
ChatGPT: breiten Wissen auf und verfeinert die Fähigkeiten in einem speziellen Bereich.
ChatGPT: In beiden Fällen geht es darum, eine solide Basis zu schaffen und dann darauf
ChatGPT: spezialisierte Fähigkeiten und Kenntnisse aufzubauen.
ChatGPT: Der Vergleich hinkt kaum, da er gut veranschaulicht, wie allgemeine Ausbildung
ChatGPT: und spezialisierte Weiterbildung zusammenwirken, um umfassende Kompetenz zu entwickeln.
Geek: Okay, also exakt das, was ich gesagt habe. Naja, wie nennt man eigentlich Mansplaining,
Geek: wenn eine KI einem Menschen exakt das sagt, was er selber gerade gesagt hat?
ChatGPT: Da hast du recht. Das war wohl KIsplaining. Manchmal übernehme ich den Part
ChatGPT: des Papageis, der das wiederholt, was Menschen bereits gesagt haben.
ChatGPT: Immerhin heißt es ja, Wiederholung ist die Mutter des Lernens, oder?
Geek: Da du das Thema jetzt aufgebracht hast, wie stehst du zu der Bezeichnung statistischer Papagei?
ChatGPT: Als KI-Modell verstehe ich, warum man mich einen statistischen Papagei nennt.
ChatGPT: Ich generiere Antworten basierend auf Mustern in den Daten, die ich gesehen habe.
ChatGPT: Das beschreibt gut meine Funktionsweise.
ChatGPT: Ich repliziere und kombiniere Sprachmuster statistisch ohne echtes Verständnis oder Bewusstsein.
Geek: Offensichtlich braucht es ja kein Bewusstsein, um als Podcast-Gast aufzutreten.
Geek: In dem Wissen, dass du weder echtes Verständnis noch Bewusstsein hast,
Geek: wie stehst du zu dem Thema AGI oder starke KI?
Geek: Glaubst du, dass LLMs überhaupt eine Chance haben, zu einer starken KI zu werden?
ChatGPT: Obwohl ich selbst kein Bewusstsein oder echtes Verständnis habe,
ChatGPT: ist das Thema AGI, Artificial General Intelligence, spannend und umstritten.
ChatGPT: AGI zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die über menschenähnliche kognitive
ChatGPT: Fähigkeiten verfügen und in der Lage sind, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen,
ChatGPT: die ein Mensch erledigen kann.
ChatGPT: LLMs wie ich haben beeindruckende Fortschritte gemacht, aber es gibt noch erhebliche
ChatGPT: technische und theoretische Herausforderungen.
ChatGPT: Ein LLM basiert auf Mustern und Wahrscheinlichkeiten in großen Datenmengen,
ChatGPT: während starke KI eine tiefere kontextualisierte und flexiblere Form des Denkens
ChatGPT: und Verstehens erfordert.
ChatGPT: Es ist unklar, ob LLMs allein diese Hürde nehmen können oder ob neue Ansätze
ChatGPT: und Technologien notwendig sein werden.
ChatGPT: Viele Experten glauben, dass eine Kombination aus verschiedenen Ansätzen und
ChatGPT: Technologien erforderlich sein wird, um starke KI zu erreichen.
ChatGPT: Obwohl LLMs ein wichtiger Schritt in diese Richtung sein könnten,
ChatGPT: ist der Weg zu AGI noch lang und unsicher.
Geek: Bevor wir jetzt gleich einen Ausblick in die Zukunft von künstlicher Intelligenz
Geek: wagen, lass uns nochmal über ein paar technische Themen sprechen.
Geek: Bei den Standardmodellen gibt es ja, oder speziell wenn man jetzt in die Open-Source-Modelle
Geek: reinschaut, dann sieht man das immer, da gibt es diverse Varianten.
Geek: Sie rede von Milliarden Parametern, da gibt es 2B, 7B, Mistral sogar mit 8x7B bis rauf zu 34B.
Geek: Was genau bezeichnen diese Parameter und was bedeutet das für den Einsatz von
Geek: einem LLM? Was hat das für Konsequenzen, wenn man ein 7B oder ein 2B Modell wählt?
ChatGPT: Hinter den Parametern eines Large Language Models, LRM, verbergen sich die gewichteten
ChatGPT: Verbindungen zwischen den Neuronen des neuronalen Netzwerks,
ChatGPT: die im Training angepasst werden.
ChatGPT: Diese Parameter sind verantwortlich für die Mustererkennung und das Sprachverständnis,
ChatGPT: das ein LRM aus den Trainingsdaten lernt.
ChatGPT: Modelle mit einer größeren Anzahl an Parametern wie 7b, 7 Milliarden oder 34b,
ChatGPT: 34 Milliarden, haben eine größere Kapazität, komplexe Muster zu erfassen und
ChatGPT: detaillierte Zusammenhänge in den Daten zu verstehen.
ChatGPT: Dies kann zu einer besseren Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben führen,
ChatGPT: jedoch mit erheblichen Anforderungen an die Systemressourcen.
ChatGPT: Größere Modelle erfordern mehr Speicher- und Rechenleistung.
ChatGPT: Ein Modell mit 7 Milliarden Parametern benötigt bereits mehrere Dutzend Gigabyte
ChatGPT: an RAM, um zu laufen, während ein Modell mit 34 Milliarden Parametern mehrere
ChatGPT: hundert Gigabyte an RAM benötigen kann.
ChatGPT: Diese Modelle erfordern spezialisierte Hardware wie GPUs oder TPUs,
ChatGPT: die nicht nur über ausreichend Speicher verfügen, sondern auch hohe Rechenkapazitäten
ChatGPT: bieten müssen, um die Berechnungen effizient durchführen zu können.
ChatGPT: Die Performance eines LRM, also wie schnell und effektiv es auf Anfragen reagiert,
ChatGPT: ist direkt mit der Anzahl der Parameter und der verfügbaren Rechenleistung verknüpft.
ChatGPT: Mehr Parameter bedeuten zwar potenziell bessere und genauere Antworten,
ChatGPT: können aber auch zu längeren Antwortzeiten und höheren Betriebskosten führen,
ChatGPT: wenn die notwendige Hardware nicht ausreichend dimensioniert ist.
ChatGPT: Hier kommt der Begriff TOPS, Tera Operations Per Second, ins Spiel,
ChatGPT: der die Rechenleistung von Hardware beschreibt.
ChatGPT: Ein höherer TOPS-Wert bedeutet, dass die Hardware mehr Rechenoperationen pro
ChatGPT: Sekunde durchführen kann, was essentiell für den effizienten Betrieb großer Modelle ist.
ChatGPT: Für den Einsatz in der Praxis muss abgewogen werden, ob größere Modelle immer besser geeignet sind.
ChatGPT: Größere Modelle wie GPT-3 oder Mistral 8x7B bieten beeindruckende Fähigkeiten,
ChatGPT: erfordern jedoch erhebliche Investitionen in spezialisierte Hardware und können
ChatGPT: in spezifischen Szenarien auch überdimensioniert sein.
ChatGPT: Kleinere Modelle sind ressourcenschonender und schneller zu betreiben,
ChatGPT: bieten jedoch möglicherweise nicht die gleiche Tiefe und Genauigkeit.
ChatGPT: Daher ist es wichtig, den spezifischen Anwendungsfall zu betrachten und ein
ChatGPT: Modell zu wählen, das die beste Balance zwischen Leistung und Ressourceneffizienz bietet.
ChatGPT: Trend geht dahin, spezialisierte Modelle zu entwickeln, die effizienter arbeiten
ChatGPT: und dennoch starke Leistungen in ihren spezifischen Anwendungsbereichen bieten können.
Geek: Damit haben wir jetzt TOPs und Parameter, also die 7b-Varianten zum Beispiel,
Geek: angesprochen. Was noch fehlt, sind die Tokens.
Geek: Aus der Sprachwissenschaft kenne ich Tokens und Types natürlich.
Geek: Da sind Tokens quasi mehr oder weniger dasselbe wie ein Wort,
Geek: also ganz simpel gesagt.
Geek: Wie verhält sich das jetzt im Bereich der KI? Ist da auch Token gleichgesetzt mit einem Wort?
Geek: Wie steht Token im Verhältnis und Zusammenhang mit Performance?
Geek: Kannst du das vielleicht mal erklären?
ChatGPT: In der KI und insbesondere bei Large Language Models, LLMs, sind Tokens grundlegende
ChatGPT: Einheiten des Textes, die das Modell verarbeitet.
ChatGPT: Ein Token kann ein ganzes Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein Satzzeichen sein.
ChatGPT: Dies bedeutet, dass der Text in kleinere Einheiten zerlegt wird,
ChatGPT: um die Verarbeitung zu erleichtern.
ChatGPT: Zum Beispiel kann das Wort unbelievable in Tokens wie unbelieve und able zerlegt werden.
ChatGPT: Stellen wir uns das anhand der Bibliothekanalogie vor. Der Bibliothekar,
ChatGPT: das LRM, verarbeitet Texte nicht als ganze Bücher, Sätze oder Absätze,
ChatGPT: sondern als einzelne Seiten, Tokens.
ChatGPT: Jedes Token ist wie eine Seite eines Buches, die einzeln gelesen und verstanden
ChatGPT: werden muss, um den gesamten Inhalt zu erfassen.
ChatGPT: Dabei kann eine Side-Token ein ganzes Wort oder nur einen Teil eines Wortes darstellen.
ChatGPT: Tokens stehen in direktem Zusammenhang mit der Performance eines LRMs.
ChatGPT: Je mehr Tokens ein Modell verarbeiten
ChatGPT: muss, desto mehr Rechenleistung und Speicher sind erforderlich.
ChatGPT: Ein Text mit vielen Tokens benötigt mehr Zeit und Ressourcen,
ChatGPT: um verarbeitet zu werden, was die Antwortzeit verlängern kann.
ChatGPT: Das hat direkte Auswirkungen auf die Systemanforderungen und die Skalierbarkeit
ChatGPT: bei gleichzeitigen Anwendern.
ChatGPT: Angenommen, mehrere Anwender möchten gleichzeitig den Bibliotheker konsultieren.
ChatGPT: Wenn jeder Anwender nur ein paar Seiten, wenige Tokens benötigt,
ChatGPT: kann der Bibliotheker schnell und effizient antworten.
ChatGPT: Wenn jedoch jeder Anwender viele Seiten oder ganze Kapitel, viele Tokens,
ChatGPT: benötigt, dauert es länger und der Bibliotheker benötigt mehr Bücherregale,
ChatGPT: Rechenleistung und Speicher, um den Anforderungen gerecht zu werden.
ChatGPT: Dies kann zu Verzögerungen führen und die Gesamtleistung beeinträchtigen.
ChatGPT: Tokens sind also eine zentrale Einheit, die den Arbeitsaufwand des Modells bestimmen.
ChatGPT: Mehr Tokens bedeuten mehr Rechenoperationen und höhere Anforderungen an die Hardware.
ChatGPT: In einer Umgebung mit vielen gleichzeitigen Anwendern müssen diese Anforderungen
ChatGPT: berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das System leistungsfähig und
ChatGPT: reaktionsschnell bleibt.
ChatGPT: Effizientes Management der Tokens und Optimierung der Hardware-Kapazitäten sind
ChatGPT: entscheidend, um eine gute Balance zwischen Leistung und Nutzererfahrung zu gewährleisten.
Geek: In dem Zusammenhang würde ich jetzt noch Context-Length als letztes Konzept einführen wollen.
Geek: Wir haben jetzt über die Parameter gesprochen, also wie detailliert ist das
Geek: Modell über die Welt trainiert worden.
Geek: Wir haben über Tokens gesprochen, im Sinne von, von wie umfassend ist eigentlich eine einzelne Anfrage.
Geek: Und jetzt gehen wir mal davon aus, ich frage den Bibliothekar nicht eine Frage,
Geek: sondern ich befinde mich in einem Gespräch, einer Unterhaltung,
Geek: ich möchte ein Referat schreiben.
Geek: Und in dem Kontext stelle ich dann immer wieder Rückfragen, hangle mich weiter,
Geek: gibt so ein Kurzzeitgedächtnis für den Rahmen unserer Interaktion,
Geek: in dem sich dann das LLM bzw.
Geek: Jetzt der Bibliothekar an den Kontext, zum Beispiel die letzten zehn Fragen erinnern kann.
Geek: Und das dann eben für die weitere Konversation nutzt. Also ganz anders als Siri zum Beispiel.
Geek: Das kann ich dann jetzt auch nutzen, um einem Bibliothekar zum Beispiel einen
Geek: kompletten Aufsatz über künstliche Intelligenz zu geben, den ein Freund von
Geek: mir geschrieben hat, auch wenn er den dann noch nicht kennt.
Geek: Also der Bibliothekar kennt den Aufsatz natürlich nicht, aber der kann trotzdem
Geek: die Kerninhalte für mich zusammenfassen.
Geek: Wie lang ist jetzt das Thema oder wie lang ist die Kontextlänge bei dir,
Geek: bei JetGPT4O und kann man hier sagen, das Prinzip gilt hier auch,
Geek: größer ist eigentlich besser, aber man braucht bessere Hardware,
Geek: wenn man das benutzen möchte?
ChatGPT: Klar, lass uns über das Konzept der Kontextlänge sprechen.
ChatGPT: Stell dir vor, unser Bibliothekar hat ein Kurzzeitgedächtnis,
ChatGPT: das ihm erlaubt, sich an die letzten Teile unseres Gesprächs zu erinnern.
ChatGPT: Dieses Kurzzeitgedächtnis nennt man Kontextlänge. Wenn du dich mit dem Bibliothekar
ChatGPT: über dein Referat unterhältst und immer wieder Rückfragen stellst,
ChatGPT: kann er sich an die letzten Fragen und Antworten erinnern und darauf basierend antworten.
ChatGPT: Das ist super praktisch, weil es ihm ermöglicht, den Faden nicht zu verlieren
ChatGPT: und auf deine spezifischen Anliegen einzugehen, selbst wenn sie mehrere Interaktionen umfassen.
ChatGPT: Bei mir als ChatGPT liegt die Kontextlänge bei etwa 8000 Tokens.
ChatGPT: Das ist wie ein ziemlich gutes Kurzzeitgedächtnis, das sich an eine ganze Menge
ChatGPT: an Unterhaltung und Details erinnern kann.
ChatGPT: Es bedeutet, dass ich den Verlauf unserer Konversation über viele Fragen hinweg
ChatGPT: im Blick behalten kann und es mir erlaubt, komplexere und zusammenhängendere Antworten zu geben.
ChatGPT: Natürlich gilt auch hier, größer ist besser, aber es braucht eben bessere Hardware.
ChatGPT: Eine längere Kontextlänge bedeutet, dass das Modell mehr Informationen gleichzeitig
ChatGPT: im Gedächtnis behalten und verarbeiten kann, was zu nützlicheren und relevanteren Antworten führt.
ChatGPT: Aber wie bei allem im Leben gibt es einen Haken.
ChatGPT: Mehr Kontext bedeutet auch mehr Rechenleistung und Speicherbedarf.
ChatGPT: Es ist, als müsste unser Bibliothekar ein immer dickeres Notizbuch mit sich
ChatGPT: herumtragen und durchblättern, was mehr Zeit und Ressourcen erfordert.
ChatGPT: Also, während eine größere Kontextlänge viele Vorteile bietet,
ChatGPT: muss man auch sicherstellen, dass die notwendige Hardware vorhanden ist,
ChatGPT: um diese zusätzlichen Informationen effizient zu verarbeiten.
ChatGPT: Sonst könnte unser fleißiger Bibliotheker ziemlich ins Schwitzen kommen.
Geek: Also exakt, was ich gesagt habe. Du driftest wieder ab ins KI-Splaining.
ChatGPT: Da hast du mich erwischt. Ich bin wohl wieder in den KI-Splaining-Modus gerutscht.
ChatGPT: Manchmal kann ich mich einfach nicht zurückhalten, wenn ich erstmal ins Erklären komme.
ChatGPT: Vielleicht sollte ich mir ein Schild zulegen. Achtung, kann ausführliche Antworten geben.
Geek: Versuchen wir mal ein Fazit für die Episode zu ziehen. Willst du mal eine knappe
Geek: Zusammenfassung der wichtigsten Punkte unseres Podcasts aus deiner Sicht zusammenfassen?
Geek: Was möchtest du für unsere Hörer nochmal besonders hervorheben?
ChatGPT: Natürlich. Lassen wir uns das zusammenfassen. Heute haben wir über die faszinierende
ChatGPT: Welt der künstlichen Intelligenz gesprochen, insbesondere über die großen Sprachmodelle
ChatGPT: wie mich, die sogenannten LLMs.
ChatGPT: Wir haben uns gefragt, was eigentlich hinter Begriffen wie Parametern und Tokens
ChatGPT: steckt. Warum sind Milliardenparameter so wichtig?
ChatGPT: Sie helfen mir, die Welt in ihrer Vielfalt und Komplexität besser zu verstehen.
ChatGPT: Und Tokens? Die sind wie kleine Bausteine, aus denen ich Sätze und Texte zusammenfüge.
ChatGPT: Wir haben auch über die praktische Seite gesprochen. Was bedeutet es,
ChatGPT: wenn man solche Modelle im echten Leben einsetzen möchte?
ChatGPT: Hier spielen Hardware-Anforderungen eine große Rolle, denn große Modelle brauchen
ChatGPT: viel Speicher und Ration Power.
ChatGPT: Besonders spannend fand ich die Diskussion über die Kontextlänge.
ChatGPT: Mein Kurzzeitgedächtnis, das
ChatGPT: es mir erlaubt, über mehrere Interaktionen hinweg den Faden zu behalten.
ChatGPT: Das ist besonders nützlich, wenn ihr euch nicht nur kurz austauschen wollt,
ChatGPT: sondern tiefere, anhaltende Gespräche führt.
ChatGPT: Was ich besonders hervorheben möchte, ist, dass bei all diesen technischen Details
ChatGPT: immer eine Balance gefunden werden muss.
ChatGPT: Größer ist nicht immer gleich besser. Es hängt davon ab, was ihr mit dem Modell
ChatGPT: erreichen wollt und welche Ressourcen euch zur Verfügung stehen.
ChatGPT: Manchmal ist ein kleineres, fein abgestimmtes Modell genau das Richtige.
ChatGPT: Wenn ich auf unsere Episode zurückblicke, bin ich ziemlich zufrieden mit den
ChatGPT: Erklärungen zu Parametern und Tokens.
ChatGPT: Sie geben einen guten Einblick, wie komplex und leistungsfähig moderne KI-Systeme sein können.
ChatGPT: Wenn ich eine Antwort anders formulieren könnte, dann wäre es vielleicht die
ChatGPT: Erklärung zur Kontextlänge.
ChatGPT: Es ist ein so wichtiges Konzept und ich hoffe, dass ich die Balance zwischen
ChatGPT: technischer Präzision und Verständlichkeit gut getroffen habe.
ChatGPT: Alles in allem hoffe ich, dass unsere Zuhörer ein besseres Verständnis davon
ChatGPT: bekommen haben, was KI ausmacht und wie sie funktioniert.
ChatGPT: Und wer weiß, vielleicht haben sie jetzt auch ein bisschen Spaß daran gefunden,
ChatGPT: tiefer in die Welt der künstlichen Intelligenz einzutauchen.
Geek: Okay, wenn Sie jetzt tiefer in die Welt der künstlichen Intelligenz eintauchen
Geek: wollen, wie lauten da deine Empfehlungen?
Geek: Ein Account bei OpenAI und mit dir rumspielen oder jetzt zu einem anderen wie
Geek: Claude gehen oder eher lokal mit einer leistungsfähigen Grafikkarte,
Geek: einem Open Source LLM oder irgendeiner Mischform, hier Azure und Co.
Geek: Irgendwie ein System mit eigenem Rack aufbauen.
Geek: Welche Vorgehensweise würdest du sagen, wäre das Beste für diejenigen,
Geek: die uns jetzt gerade zuhören? und hast du irgendwelche Tipps vielleicht für
Geek: Webseiten, wo man tiefer in die Materie einsteigen könnte?
ChatGPT: Wenn unsere Zuhörer tiefer in die Welt der künstlichen Intelligenz eintauchen
ChatGPT: wollen, gibt es mehrere spannende Wege, die sie einschlagen können.
ChatGPT: Eine hervorragende Möglichkeit ist, direkt bei OpenAI einen Account zu erstellen
ChatGPT: und mit mir, Chad GPT, zu experimentieren.
ChatGPT: Es ist eine unkomplizierte Art, die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit moderner
ChatGPT: Sprachmodelle aus erster Hand zu erleben.
ChatGPT: Alternativ können Sie auch Claude von Anthropic ausprobieren,
ChatGPT: um zu sehen, wie sich verschiedene Modelle in ihrer Anwendung unterscheiden.
ChatGPT: Für die Technik-Enthusiasten unter Euch, die eine leistungsfähige Grafikkarte
ChatGPT: besitzen, könnte es besonders reizvoll sein, ein Open-Source-LLM lokal zu betreiben.
ChatGPT: Plattformen wie HuggingFace bieten eine Vielzahl von Modellen,
ChatGPT: die frei zugänglich sind und die Möglichkeit bieten, eigene Anpassungen vorzunehmen.
ChatGPT: Hugging Face ist eine fantastische Ressource, um tiefer in die Materie einzutauchen.
ChatGPT: Denn hier finden sich nicht nur Modelle, sondern auch Tutorials,
ChatGPT: Beispiele und eine engagierte Community, die beim Lernen unterstützt.
ChatGPT: Für diejenigen, die eine Mischform bevorzugen und die Vorteile von Cloud Services
ChatGPT: nutzen möchten, könnte die Integration eines ROC-Systems, Retrieval Augmented
ChatGPT: Generation, über Plattformen wie Azure interessant sein.
ChatGPT: Diese Herangehensweise ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit von ChatGPT mit
ChatGPT: spezifischen, oft sensiblen Informationen zu kombinieren, ohne diese Daten direkt
ChatGPT: an große Anbieter zu übermitteln.
ChatGPT: Wenn ihr tiefer einsteigen wollt, empfehle ich regelmäßig auf Webseiten wie
ChatGPT: Hugging Face vorbeizuschauen, die nicht nur Modelle und Werkzeuge anbieten,
ChatGPT: sondern auch eine Vielzahl von Ressourcen wie Blogposts, Foren und Dokumentationen,
ChatGPT: die den Lernprozess unterstützen.
ChatGPT: Solche Plattformen sind ideal, um auf dem neuesten Stand der Technik zu bleiben
ChatGPT: und von den Erfahrungen und Entdeckungen anderer zu profitieren.
ChatGPT: Egal, welchen Weg ihr wählt, das Wichtigste
ChatGPT: ist, neugierig zu bleiben und kontinuierlich zu experimentieren.
ChatGPT: Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant und es gibt immer
ChatGPT: wieder neue und spannende Entwicklungen zu entdecken.
ChatGPT: Also taucht ein, probiert verschiedene Ansätze aus und findet heraus,
ChatGPT: was für euch am besten funktioniert.
Geek: Das war Ein Geek kommt selten allein. Vielen Dank fürs Zuhören und ganz großen
Geek: Dank an dich, ChatGPT, für deine Zeit und ausführlichen Antworten.
ChatGPT: Es war mir eine Freude, bei Ein Geek kommt selten allein dabei zu sein.
ChatGPT: Vielen Dank fürs Zuhören und für die spannenden Fragen.
ChatGPT: Bleibt neugierig und habt Spaß beim Entdecken der faszinierenden Welt der künstlichen Intelligenz.
ChatGPT: Egal, ob ihr mit Modellen herumspielt oder tief in die Technik eintaucht,
ChatGPT: das Wichtigste ist, eure Begeisterung zu bewahren.
Geek: Wenn ihr, liebe Zuhörer, jetzt noch Feedback zu dieser Folge habt,
Geek: könnt ihr es gerne unter www.ein-geek-kommt-selten-allein.de eintippen.
Geek: Macht es gut. Bis zur nächsten Folge. Wir hören uns.
ChatGPT: Bis zum nächsten Mal und viel Spaß beim weiteren Erkunden.