Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Forschungsfeld, ähnlich wie Physik, das verschiedene Teilgebiete wie maschinelles Lernen umfasst. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, so wie die Thermodynamik ein Teilgebiet der Physik ist.

Innerhalb des maschinellen Lernens gibt es weitere Unterteilungen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen verwendet gekennzeichnete Daten, um Modelle zu trainieren, die Vorhersagen für neue Daten treffen können, während unüberwachtes Lernen Muster in unmarkierten Daten identifiziert.

Tiefes Lernen, eine Art des maschinellen Lernens, nutzt künstliche neuronale Netze, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Tiefe Lernmodelle können entweder diskriminierend sein, die Daten basierend auf Etiketten klassifizieren, oder generativ, die neue Datenstichproben basierend auf Mustern in den Trainingsdaten erstellen können.

Große Sprachmodelle (LSM) sind eine spezielle Art von tiefen Lernmodellen, die auf riesigen Mengen an Textdaten vortrainiert und dann für spezielle Aufgaben verfeinert werden. Dies ermöglicht ihnen, bei sprachbezogenen Anwendungen wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen zu glänzen.

Zusammengefasst ist KI ein breites Feld, maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, tiefes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens und LSM sind eine spezielle Art von tiefen Lernmodellen mit einzigartigen Fähigkeiten.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das das Training von Computerprogrammen umfasst, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Schlüsselaspekte des maschinellen Lernens sind:

• Eingabedaten: Modelle für maschinelles Lernen werden mit Eingabedaten trainiert, die gekennzeichnet (überwachtes Lernen) oder unmarkiert (unüberwachtes Lernen) sein können.
• Training: Das Modell lernt Muster und Beziehungen in den Eingabedaten durch den Trainingsprozess.
• Vorhersage: Das trainierte Modell kann dann Vorhersagen oder Entscheidungen für neue, ungesehene Daten treffen.

Es gibt zwei Hauptarten von Modellen für maschinelles Lernen:

1. Überwachtes Lernen: Diese Modelle werden mit gekennzeichneten Daten trainiert, bei denen die Eingabedaten mit dem erwarteten Ausgabewert gekoppelt sind. Das Modell lernt, die Eingabe auf die Ausgabe abzubilden, und kann dann Vorhersagen für neue Daten treffen.

2. Unüberwachtes Lernen: Diese Modelle werden mit unmarkierten Daten trainiert, und der Algorithmus entdeckt eigenständig Muster und Gruppierungen in den Daten, ohne vorgegebene Etiketten.

Modelle für maschinelles Lernen können weiter in diskriminierende und generative Modelle unterteilt werden:

• Diskriminierende Modelle: Diese Modelle lernen die Beziehung zwischen den Eingabedaten und den Etiketten und können neue Datenpunkte in die erlernten Kategorien einordnen.
• Generative Modelle: Diese Modelle lernen die zugrunde liegenden Muster und Verteilungen in den Trainingsdaten und können neue Stichproben erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähnlich sind.

Insgesamt ist maschinelles Lernen ein leistungsfähiges Werkzeug zum Extrahieren von Erkenntnissen und Treffen von Vorhersagen aus Daten und ist ein grundlegender Bestandteil moderner KI-Systeme.

Tiefes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze nutzt, um aus Daten zu lernen. Diese neuronalen Netze sind vom Aufbau und der Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert, mit Schichten von miteinander verbundenen Knoten, die komplexe Muster in Daten verarbeiten und daraus lernen können.

Die Schlüsselaspekte des tiefen Lernens sind:

1. Künstliche neuronale Netze: Tiefe Lernmodelle werden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze aufgebaut, die aus mehreren Schichten von Knoten und Verbindungen bestehen, die den Aufbau des menschlichen Gehirns nachahmen.

2. Hierarchisches Lernen: Tiefe Lernmodelle können hierarchische Darstellungen von Daten lernen, wobei die unteren Schichten einfache Merkmale und die oberen Schichten komplexere, abstraktere Merkmale lernen.

3. Unüberwachtes und semi-überwachtes Lernen: Tiefe Lernmodelle können sowohl aus gekennzeichneten als auch aus unmarkierten Daten lernen, was es ihnen ermöglicht, bedeutsame Muster aus großen, unstrukturierten Datensätzen zu extrahieren.

4. Diskriminierende und generative Modelle: Tiefes Lernen kann sowohl zur Erstellung diskriminierender Modelle, die Daten klassifizieren, als auch zur Erstellung generativer Modelle, die neue Datenstichproben erzeugen, verwendet werden.

5. Anwendungen: Tiefes Lernen wurde erfolgreich auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und prädiktive Analytik.

Die Stärke des tiefen Lernens liegt in seiner Fähigkeit, Merkmale automatisch aus Daten zu lernen, ohne dass manuelle Merkmalsextraktion erforderlich ist. Dies macht tiefe Lernmodelle hochgradig anpassungsfähig und in der Lage, komplexe Probleme in einer Vielzahl von Domänen zu lösen.

Generative KI-Modelle sind eine leistungsfähige Teilmenge des tiefen Lernens, die neuen Inhalt wie Text, Bilder und sogar Videos auf der Grundlage der Muster, die sie aus den Trainingsdaten lernen, erzeugen können. Diese Modelle lassen sich in zwei Haupttypen unterteilen: diskriminierend und generativ.

Diskriminierende Modelle lernen die Beziehung zwischen Eingabedaten und Etiketten und können nur vorhandene Datenpunkte klassifizieren. Im Gegensatz dazu lernen generative Modelle die zugrunde liegenden Muster in den Trainingsdaten und können dann völlig neue Stichproben erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähnlich sind.

Einige gängige Arten von generativen KI-Modellen sind:

1. Text-zu-Text-Modelle: Diese Modelle wie ChatGPT und Google Bard können menschenähnlichen Text auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen generieren.

2. Text-zu-Bild-Modelle: Beispiele sind DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion, die Bilder aus Textbeschreibungen erstellen können.

3. Text-zu-Video-Modelle: Modelle wie Cogito und Make-A-Video können Videoaufnahmen aus Textaufforderungen erzeugen.

4. Text-zu-3D-Modelle: Diese Modelle, wie Shaper, können 3D-Assets und Spielobjekte aus Texteingaben erstellen.

5. Text-zu-Aufgaben-Modelle: Diese Modelle werden trainiert, um spezifische Aufgaben wie das Zusammenfassen von E-Mails oder das Beantworten von Fragen auf der Grundlage von Texteingaben auszuführen.

Große Sprachmodelle (LSM) sind eine Teilmenge des tiefen Lernens, die auf riesigen Datenmengen vortrainiert und dann für spezielle Anwendungen verfeinert werden. Dies ermöglicht es kleineren Organisationen, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle zu nutzen, ohne ihre eigenen von Grund auf entwickeln zu müssen.

Der Hauptunterschied zwischen generativer KI und LSM ist, dass generative Modelle neuen Inhalt erstellen können, während LSM hauptsächlich für Aufgaben wie Klassifizierung, Fragebeantwortung und Textgenerierung verwendet werden.

Große Sprachmodelle (LSM) sind eine Teilmenge des tiefen Lernens, das wiederum eine Art des maschinellen Lernens ist. LSM werden auf riesigen Datenmengen, typischerweise Text, vortrainiert, um gängige Sprachprobleme wie Textklassifizierung, Fragebeantwortung, Dokumentzusammenfassung und Textgenerierung zu lösen.

Nach diesem anfänglichen Vortraining können LSM auf kleineren, domänenspezifischen Datensätzen verfeinert werden, um speziellere Probleme zu lösen. Ein Krankenhaus könnte beispielsweise ein vortrainiertes LSM mit seinen eigenen medizinischen Daten verfeinern, um die Genauigkeit der Diagnose aus Röntgenaufnahmen und anderen Tests zu verbessern.

Dieser Ansatz ist vorteilhaft, da er es kleineren Institutionen wie Einzelhandelsunternehmen, Banken und Krankenhäusern ermöglicht, die leistungsfähigen Fähigkeiten von LSM zu nutzen, ohne ihre eigenen Modelle von Grund auf entwickeln zu müssen, was ressourcenintensiv sein kann.

Der Hauptunterschied zwischen LSM und generativer KI ist, dass LSM im Allgemeinen vortrainiert sind, um gängige Sprachaufgaben zu lösen, während generative KI-Modelle darauf trainiert sind, neuen, originellen Inhalt wie Text, Bilder oder Audio zu erzeugen.

Zusammengefasst sind LSM ein leistungsfähiges Werkzeug, das für eine Vielzahl von Anwendungen verfeinert werden kann, was sie zu einem wertvollen Vermögenswert für Organisationen macht, die nicht über die Ressourcen verfügen, um ihre eigenen Sprachmodelle zu entwickeln.

In dieser prägnanten Übersicht haben wir die Schlüsselkonzepte und Beziehungen im Bereich der künstlichen Intelligenz behandelt. Wir begannen mit der breiten Definition von KI als Forschungsfeld und vertieften dann die Teilgebiete des maschinellen Lernens, des tiefen Lernens und der großen Sprachmodelle.

Wir haben die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie die Stärke des semi-überwachten Lernens unter Verwendung tiefer neuronaler Netze erörtert. Außerdem haben wir den Unterschied zwischen diskriminierenden und generativen Modellen besprochen und wie Letztere neue Inhalte wie Text, Bilder und Videos erstellen können.

Schließlich haben wir die Bedeutung großer Sprachmodelle (LSM) hervorgehoben und wie sie auf riesigen Datensätzen vortrainiert und dann für spezielle Anwendungen verfeinert werden, was es kleineren Organisationen ermöglicht, leistungsfähige KI-Fähigkeiten zu nutzen.

Diese Übersicht sollte eine solide Grundlage für das Verständnis der Kernkomponenten der künstlichen Intelligenz und ihrer Beziehung zu praktischen Anwendungen wie ChatGPT und Google Bard bieten. Denken Sie daran, dass der vollständige Google-KI-Kurs kostenlos verfügbar ist und Sie mithilfe der Videozeitmarken leicht zu bestimmten Abschnitten navigieren können.