Jetzt geht's ans Eingemachte. Alle, die tiefer einsteigen möchten in die Materie rund um (generative) KI, kommen hier auf ihre Kosten. Wir beleuchten sechs wichtige Konzepte, die einem im KI-Alltag über den Weg laufen können.
1. Multimodal AI: Die Zukunft der Datenintegration
Multimodalität bedeutet die Kombination verschiedener Datentypen – Texte, Bilder, Audiodaten – um umfassendere und genauere Analysen und Entscheidungen zu ermöglichen. Diese Technik ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und intelligentere Lösungen zu entwickeln. Eine multimodale KI kann dabei helfen, umfassendere Kundenprofile zu erstellen und präzisere Vorhersagen zu treffen.
2. AI Alignment: Sicherstellung ethischer KI
AI Alignment bezieht sich auf die Abstimmung von KI-Systemen mit menschlichen Werten und Zielen. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen in Übereinstimmung mit den Interessen der Menschen handeln. Vor allem für IT-Entscheidungsträger:innen ein zentraler Punkt, um Vertrauen in KI-Systeme zu schaffen und ethische Standards zu gewährleisten.
3. Attention: Der Schlüssel zu präzisen Analysen
Der Attention-Mechanismus ist eine Technik, die es KI-Modellen ermöglicht, sich auf die wichtigsten Teile der Eingabedaten zu konzentrieren. Dies verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Modelle erheblich. In der Praxis kann dies beispielsweise in der Analyse großer Textmengen oder in der Bilderkennung genutzt werden, um relevantere und genauere Ergebnisse zu erzielen.
4. Kontextfenster: Verständnis durch größere Zusammenhänge
Das Kontextfenster bezeichnet den Bereich des Textes oder der Daten, den eine KI bei der Analyse berücksichtigt. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht ein besseres Verständnis komplexer Zusammenhänge und führt zu präziseren Vorhersagen und Analysen. Für IT-Profis ist dies besonders nützlich in der Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen.
5. Token: Die Bausteine der Datenverarbeitung
Ein Token ist die kleinste Einheit von Daten, die von KI-Modellen verarbeitet werden. Im Text können dies einzelne Wörter oder sogar Teile von Wörtern sein. Die richtige Tokenisierung ist entscheidend für die Effektivität von KI-Anwendungen, da sie die Grundlage für die Datenverarbeitung bildet. In Konzeptionierungsphase spielt die Wahl der richtigen Tokenisierungsstrategie eine wesentliche Rolle.
6. Inferenz: Von der Theorie zur Praxis
Inferenz bezieht sich auf die Anwendung eines trainierten Modells auf neue, unbekannte Daten, um Vorhersagen zu treffen oder Analysen durchzuführen. Dies ist der Schritt, bei dem die praktischen Ergebnisse eines KI-Modells sichtbar werden. Für Entscheidungsträger ist die Fähigkeit zur schnellen und präzisen Inferenz entscheidend, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren.
