Generative KI: Architektur, Modelle und Anwendungen
Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die sich auf Mustererkennung und Prognosen konzentriert, lernt die generative KI aus riesigen Datasets und erzeugt völlig neue Ergebnisse.
- Übersicht
- Architektur für generative KI: Die fünf Schichten
- Typen von Modellen der generativen KI
- Reale Anwendungen der generativen KI
- Ressourcen
Übersicht
Generative KI (GenAI) ist ein sich schnell entwickelnder Bereich der künstlichen Intelligenz, mit dessen Hilfe Maschinen Inhalte generieren können, darunter Texte, Bilder, Videos und synthetische Daten. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die sich auf Mustererkennung und Prognosen konzentriert, lernt GenAI aus riesigen Datasets und erzeugt neue Ergebnisse. Die Anwendungen reichen von personalisiertem Marketing und verbesserter Suche bis hin zu fortschrittlichem Produktdesign und der Erstellung von Inhalten.
Für die Entwicklung und effektive Bereitstellung von GenAI ist eine robuste Architektur erforderlich, die eine nahtlose Datenverarbeitung, Modelltraining, Feedback-Integration, Bereitstellung und Überwachung unterstützt. Darüber hinaus spielen verschiedene Arten von KI-Modellen, wie Large Language Models (LLMs), Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs), eine entscheidende Rolle für die Fähigkeiten von GenAI.
Architektur für generative KI: Die fünf Schichten
Ein strukturierter Ansatz für die Entwicklung von GenAI umfasst fünf wichtige Schichten.
1. Datenverarbeitungsschicht
Die grundlegende Schicht der GenAI umfasst das Sammeln, Bereinigen und Transformieren von Daten.
Zu den Datenquellen können interne Repositorys, Datasets von Drittanbietern oder nutzergenerierte Daten gehören.
Mithilfe von Feature Engineering können Modelle auf relevanten Informationen trainiert werden. Gleichzeitig werden Störungen herausgefiltert.
2. Schicht des „Gen“-Modells
Das KI-Modell wird trainiert und optimiert, um hochwertige Ergebnisse zu erzeugen.
Die Auswahl der Modelle hängt vom Anwendungsfall ab (z. B. LLMs für Text oder GANs für Bilder).
Mit Methoden wie Transfer Learning können Unternehmen vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben anpassen.
3. Schicht für Feedback und kontinuierliche Verbesserung
KI-Modelle werden im Laufe der Zeit durch das Feedback der Nutzenden verbessert.
Zu den Methoden gehören Umfragen, Interaktionsverfolgung und verstärkendes Lernen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit.
Feedbackschleifen erkennen Bias, Halluzinationen oder fehlerhafte Antworten und optimieren so die Modellergebnisse.
4. Schicht für Bereitstellung und Integration
KI-Modelle werden über APIs, Cloud-Plattformen und Unternehmenssoftware in Anwendungen integriert.
Wichtige Faktoren für die Infrastruktur sind Skalierbarkeit, Sicherheit und Rechenressourcen.
Die nahtlose Integration von Frontend und Backend gewährleistet, dass Unternehmen die generative KI effektiv nutzen können.
5. Schicht für Überwachung und Wartung
Nach der Bereitstellung müssen die Modelle bezüglich Genauigkeit, Performance und ethischer Erwägungen überwacht werden.
Unternehmen müssen ihre Modelle regelmäßig auf der Grundlage neuer Daten und sich entwickelnder Anforderungen aktualisieren und neu trainieren.
Ressourcenzuweisung und Kostenoptimierung sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der KI-Effizienz.
Typen von Modellen der generativen KI
Es gibt drei Haupttypen von GenAI-Modellen.
1. Large Language Models (LLMs)
- Diese werden anhand von umfangreichen Textkorpora trainiert und bilden die Grundlage für Texterstellung, Zusammenfassungen, Übersetzungen und Beantwortung von Fragen.
- Sie kommen bei Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten, Chatbots, Inhaltsautomatisierung und intelligenten Suchmaschinen zum Einsatz.
2. Generative Adversarial Networks (GANs)
- Ein Generator erstellt synthetische Daten, während ein Diskriminator die Authentizität bewertet und die Ergebnisse im Laufe der Zeit optimiert.
- Diese Netzwerke werden häufig in der Bild-/Videosynthese, der Deepfake-Technologie und der Erstellung künstlerischer Inhalte eingesetzt.
3. Variational Autoencoders (VAEs)
Dabei handelt es sich um Encoder-Decoder-Netzwerke, die latente Repräsentationen von Daten erlernen und so die Erkennung von Anomalien, die Bilderzeugung und die Erstellung synthetischer Datasets unterstützen.
Reale Anwendungen der generativen KI
GenAI eignet sich auf vielfältige Weise für verschiedene Geschäftsbereiche. Im Folgenden stellen wir sieben GenAI-Anwendungen aus der Praxis vor.
1. Generieren und Erweitern von Daten
GenAI erstellt synthetische Datasets, wenn die realen Daten begrenzt sind, und unterstützt Unternehmen so bei der Verbesserung ihrer ML-Modelle.
2. Verbesserte Datensuche und -erkennung
KI-gesteuerte Suchmaschinen verstehen Abfragen in natürlicher Sprache und liefern relevante Antworten und Datenerkenntnisse, ohne dass komplexe Abfragen erforderlich sind.
3. Personalisiertes Marketing und Kundenbindung
KI generiert maßgeschneiderte Empfehlungen, E-Mails, Produktbeschreibungen und Anzeigen und steigert so die Nutzerinteraktion.
4. Neues Produktdesign und Prototyping
KI-gestützte Simulationen unterstützen Ingenieur:innen, Architekt:innen und Designer:innen bei der Prüfung verschiedener Produktvariationen, bevor sie sich für die physische Produktion entscheiden.
5. Kreative Inhalte und Medienproduktion
Marketingteams nutzen GenAI, um Social-Media-Posts, Skripts für Videos, Logos und Werbekampagnen zu erstellen und so kreative Workflows zu optimieren.
6. KI-gestützte Business Intelligence und Analytics
KI unterstützt Sie bei der Datenvisualisierung, bei der Erstellung von Prognosen und bei der automatischen Erstellung von Berichten, wodurch die Entscheidungsfindung effizienter wird.
7. Verbesserte Suchmaschinenfähigkeiten
GenAI erweitert Suchmaschinen um interaktive Fähigkeiten: Sie generiert direkte Zusammenfassungen, schlägt verwandte Themen vor und hilft Nutzenden, ihre Suchanfragen zu präzisieren.
