Generative KI

Wie generative KI funktioniert

Der Kerngedanke der meisten generativen Modelle besteht darin, eine Darstellung der Datenverteilung zu lernen. Sobald diese Verteilung erlernt ist, kann das Modell daraus Stichproben ziehen, um neue Datenpunkte zu erzeugen, die statistisch gesehen den Daten ähnlich sind, auf denen es trainiert wurde. Dazu werden komplexe neuronale Netzwerkarchitekturen (NN) und ausgefeilte Trainingstechniken eingesetzt. Einige bekannte Architekturen sind:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Diese Modelle verwenden zwei konkurrierende neuronale Netze - einen Generator, der Daten erzeugt, und einen Diskriminator, der versucht, zwischen echten und erzeugten Daten zu unterscheiden, um die Qualität der erzeugten Ergebnisse iterativ zu verbessern.
• Variationale Autoencoder (VAEs): VAEs lernen eine komprimierte Darstellung (latenter Raum) der Daten und können dann neue Daten erzeugen, indem sie Punkte aus diesem latenten Raum abtasten und dekodieren.
• Transformers: Ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt, hat sich die Transformer-Architektur, insbesondere ihr Selbstbeobachtungsmechanismus, als äußerst effektiv für verschiedene generative Aufgaben erwiesen und bildet die Grundlage für Large Language Models (LLMs) wie GPT-4.
• Diffusionsmodelle: Diese Modelle funktionieren, indem sie nach und nach Rauschen zu den Trainingsdaten hinzufügen und dann lernen, diesen Prozess umzukehren, indem sie vom Rauschen ausgehen, um saubere, kohärente Datenmuster zu erzeugen. Modelle wie Stable Diffusion sind bekannte Beispiele für die Generierung von Text in Bilder.

Generative KI vs. Computer Vision

Generative KI und Computer Vision (CV) sind zwar beides Teilgebiete der KI, haben aber grundlegend unterschiedliche Ziele. CV konzentriert sich darauf, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen, indem sie Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Instanzsegmentierung durchführen. Generative KI hingegen konzentriert sich darauf, neue visuelle (oder andere) Inhalte zu erstellen.

Zu den wichtigsten Unterschieden, die bei Diskussionen wie der YOLO Vision 2024 deutlich werden, gehören:

1. Modellgröße: Generative Modelle, insbesondere LLMs und große Bildmodelle, enthalten oft Milliarden oder sogar Billionen von Parametern. CV-Modelle, die für die Echtzeitanalyse entwickelt wurden, wie z. B. Ultralytics YOLO11sind in der Regel viel kleiner und effizienter. Einige Varianten haben nur ein paar Millionen Parameter(vergleiche YOLO ).
2. Rechnerische Ressourcen: Das Trainieren und Ausführen großer generativer Modelle erfordert eine erhebliche Rechenleistung, die oft verteilte Cluster von Grafikprozessoren (GPUs) umfasst. Viele CV-Modelle, darunter auch die von Ultralytics, sind auf Effizienz optimiert und können auf Standardhardware oder speziellen Edge-Geräten mit Frameworks wie ONNX oder TensorRT.
3. Ziel: CV analysiert vorhandene Daten; generative KI synthetisiert neue Daten.

Trotz dieser Unterschiede sind die Bereiche zunehmend miteinander verbunden. Generative KI erweist sich als wertvoll für die Lebenslaufforschung, da sie hochwertige synthetische Daten erzeugt. Diese synthetischen Daten können reale Datensätze ergänzen und dabei helfen, robustere und genauere Lebenslaufmodelle zu trainieren, vor allem in Szenarien, in denen reale Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind, wie z. B. bei Simulationen des autonomen Fahrens oder der Darstellung seltener Krankheiten(KI im Gesundheitswesen).

Anwendungen in der realen Welt

Generative KI verändert zahlreiche Branchen:

• Erstellung von Inhalten: Automatisierte Erstellung von Artikeln, Marketingtexten und Skripten(GPT-3), Erstellung einzigartiger Bilder und Grafiken(Midjourney, DALL-E 3), Komposition von Musik und Erstellung von Videoinhalten(OpenAI Sora).
• Synthetische Daten erzeugen: Erstellung realistischer Datensätze für das Training von ML-Modellen in Bereichen wie Robotik, Finanzen(Computer-Vision-Modelle im Finanzwesen) und Gesundheitswesen, Verbesserung der Modellleistung und Berücksichtigung von Datenschutzfragen. So können zum Beispiel synthetische medizinische Bilder erzeugt werden, um Diagnosetools zu trainieren, ohne echte Patientendaten zu verwenden.
• Arzneimittelentdeckung und Materialwissenschaft: Das Entwerfen neuer Molekularstrukturen und die Vorhersage ihrer Eigenschaften beschleunigen Forschung und Entwicklung, wie Organisationen wie Google DeepMind zeigen.
• Personalisierung: Ermöglicht hochgradig individuelle Nutzererfahrungen durch die dynamische Generierung von Inhalten in Chatbots, virtuellen Assistenten und Empfehlungsmaschinen.
• Software-Entwicklung: Unterstützung von Entwicklern durch das Generieren von Codeschnipseln, das Vorschlagen von Fehlerbehebungen und sogar das Erstellen ganzer Funktionen auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache(GitHub Copilot).

Herausforderungen und ethische Erwägungen

Der schnelle Fortschritt der generativen KI bringt auch Herausforderungen mit sich. Die Gewährleistung der ethischen Nutzung dieser leistungsstarken Werkzeuge ist von größter Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf Deepfakes, Fehlinformationen, geistige Eigentumsrechte und inhärente Verzerrungen, die aus den Trainingsdaten gelernt werden. Dies erfordert eine sorgfältige Modellentwicklung, robuste Erkennungsmethoden und klare Richtlinien, die in den Grundsätzen der KI-Ethik festgelegt sind. Darüber hinaus stellen die benötigten Rechenressourcen ein großes Problem für die Umwelt und die Zugänglichkeit dar. Plattformen wie Ultralytics HUB zielen darauf ab, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und potenziell die Einstiegshürden für bestimmte KI-Aufgaben zu senken.