Generative KI: Die Revolution in der Verarbeitung natürlicher Sprache
Im dynamischen Umfeld der generativen Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) stoßen herkömmliche Textverarbeitungspipelines schnell an ihre Grenzen, wenn es um Forschungsfreiheit und Reproduzierbarkeit geht. Sie sind speziell auf Kombinationen von Datensätzen, Aufgaben und Modellen zugeschnitten und können mit der zunehmenden Komplexität, die Systemaufforderungen, modellspezifische Formate, Anweisungen und mehr umfasst, kaum mithalten. Diese Herausforderungen erfordern einen Übergang zu einer strukturierten, modularen und anpassbaren Lösung. Mit dieser Zielsetzung hat IBM Unitxt vorgestellt, eine innovative Bibliothek für die anpassbare Vorbereitung und Bewertung von Textdaten, die speziell auf generative Sprachmodelle zugeschnitten ist.
Unitxt integriert sich nativ in gängige Bibliotheken wie HuggingFace und LM-eval-harness und zerlegt Verarbeitungsabläufe in modulare Komponenten, die eine einfache Anpassung und gemeinsame Nutzung zwischen Fachleuten ermöglichen. Diese Komponenten umfassen modellspezifische Formate, Aufgabenstellungen und viele weitere umfassende Definitionen zur Verarbeitung von Datensätzen. Der Unitxt-Katalog zentralisiert diese Komponenten und fördert die Zusammenarbeit und Erforschung in modernen Textdaten-Workflows. Unitxt ist mehr als nur ein Werkzeug; es ist eine communitygetriebene Plattform, die es Nutzern ermöglicht, ihre Pipelines gemeinschaftlich aufzubauen, zu teilen und weiterzuentwickeln.
Generative KI bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, die hochwertigen Text, Bilder und andere Inhalte generieren können, basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Künstliche Intelligenz hat viele Hype-Zyklen durchlaufen, aber selbst für Skeptiker scheint die Veröffentlichung von ChatGPT einen Wendepunkt zu markieren. Der Chatbot von OpenAI, angetrieben von seinem neuesten großen Sprachmodell, kann Gedichte schreiben, Witze erzählen und Aufsätze erstellen, die aussehen, als hätte sie ein Mensch verfasst. Fordert man ChatGPT mit ein paar Worten heraus, entstehen Liebesgedichte in Form von Yelp-Bewertungen oder Songtexte im Stil von Nick Cave.
Generative Modelle haben in der Vergangenheit in der Statistik dazu gedient, numerische Daten zu analysieren. Der Aufstieg des Deep Learning machte es jedoch möglich, sie auf Bilder, Sprache und andere komplexe Datentypen zu erweitern. Zu den ersten Modellen, die diesen Crossover-Erfolg erzielten, gehörten variational autoencoders (VAEs), die 2013 eingeführt wurden. VAEs waren die ersten Deep-Learning-Modelle, die weithin für das Generieren realistischer Bilder und Sprache verwendet wurden.
Transformer-Modelle, die 2017 von Google in einem bahnbrechenden Paper "Attention Is All You Need" vorgestellt wurden, kombinierten die Encoder-Decoder-Architektur mit einem Textverarbeitungsmechanismus namens Aufmerksamkeit (Attention), um zu verändern, wie Sprachmodelle trainiert wurden. Durch Ausfüllen der Lücken in einem Text lernt der Encoder, wie Wörter und Sätze miteinander zusammenhängen, und entwickelt so eine mächtige Repräsentation der Sprache, ohne dass jemand grammatikalische Merkmale kennzeichnen muss.
Das Ziel von IBM Research ist es, seinen Kunden zu helfen, generative Modelle zur schnelleren Erstellung hochwertigen Softwarecodes, zur Entdeckung neuer Moleküle und zum Training vertrauenswürdiger konversationeller Chatbots zu verwenden, die auf Unternehmensdaten basieren. Sie verwenden sogar generative KI, um synthetische Daten zu erstellen, um robustere und vertrauenswürdigere KI-Modelle zu entwickeln und um für reale Daten zu stehen, die durch Datenschutz- und Urheberrechtsgesetze geschützt sind.
Generative KI und große Sprachmodelle entwickeln sich mit atemberaubender Geschwindigkeit weiter, mit fast täglich neuen Modellen, Architekturen und Innovationen. Beispielsweise hat die Einführung von instruktionsbasiertem Tuning den Umgang mit generativen Modellen verändert. Durch das Füttern des Modells mit Anweisungen, die mit Antworten auf eine breite Palette von Themen gepaart sind, kann es dazu gebracht werden, nicht nur statistisch wahrscheinlichen Text zu generieren, sondern auch menschenähnliche Antworten auf Fragen wie "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?" oder Anfragen wie "Sortiere die folgende Liste von Zahlen."
Die Anwendungen der generativen KI wachsen jeden Tag und wir beginnen gerade erst, die Möglichkeiten zu erforschen. Im Bereich der generativen KI-Anwendungen stehen wir vor überraschenden Fortschritten in der Technologie. Generative KI, die auf maschinellen Lernalgorithmen basiert, insbesondere auf neuronalen Netzwerken, eröffnet neue Grenzen in der Erzeugung neuer Inhalte, darunter Bilder und Code.
Die Fähigkeit, qualitativ hochwertige neue Inhalte zu schaffen, macht diese Technologie in einer Vielzahl von Bereichen unverzichtbar, von Kunst und Kreativität bis hin zur Automatisierung von Aufgaben und Kundenbetreuung. Unternehmen wie Salesforce nutzen das Potenzial der generativen KI, um ihre Produkte zu stärken, die auf dieser Technologie basieren, wie zum Beispiel das Einstein GPT-Sortiment an Lösungen, das als weltweit erstes generatives KI-Werkzeug für CRM gilt.
Diese Technologie trägt zur Geschäftsintelligenz bei und erleichtert die Datenanalyse und -visualisierung, während Slack GPT zur Verbesserung der Kommunikation und Produktivität innerhalb des Unternehmens beiträgt. Generative KI erreicht auch die Sales-, Service- und Marketing-Clouds, nun jeweils mit einer GPT-Version. Sales GPT reduziert die für die Recherche von Interessenten aufgewendete Zeit. Service GPT optimiert die Lösung von Servicefällen und Marketing GPT vereinfacht Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails und Marketingstrategien.
