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The Generative AI Video-Series

Was ist generative KI?

00:00 Willkommen zur Generative KI-Video-Serie! 00:48 Generative KI Kurz und Knapp 02:08 Warum ist Generative KI relevant? 03:04 Wie funktioniert Generative KI? 05:54 Fazit und Einladung zu weiteren KI-Inhalten Lamin Rubas, ein AI-Spezialist für Qualifikationserweiterung bei der Applied AI Initiative, stellt im ersten Video der Serie 'Wie man AI-Tools am Arbeitsplatz beherrscht: Die Generative AI-Video-Serie', das Konzept der generativen KI vor. Er erklärt, was generative KI ist, wie sie funktioniert, indem sie aus großen Datenmengen lernt, um neue, ähnliche Daten zu generieren, und ihre praktischen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Das Video behandelt die generativen Fähigkeiten von KI bei der Inspiration von Ideen, der Zusammenfassung von Marktforschung, der Umwandlung von Textformaten, der Unterstützung beim Programmieren und mehr. Rubas betont, dass generative KI multimodal ist, in der Lage ist, viele Eingabeformate auf verschiedene Ausgaben abzubilden, und geht auf das grundlegende Prinzip ein, wie generative KI Vorhersagen basierend auf Wahrscheinlichkeiten trifft. Er schließt mit der Einladung an die Zuschauer, sich mit dem Inhalt für weitere KI-bezogene Videos zu beschäftigen. Erfahre mehr über Lamin Rubas hier: https://www.linkedin.com/in/lamin-rubas-520081143 Lasse uns gemeinsam eine Gemeinschaft von Lernenden und Enthusiasten aufbauen. Besuche unsere Website: https://www.appliedai-institute.de/ Vergesse nicht, zu liken, zu teilen und unser Kanal zu abonnieren, um mehr Einblicke in unsere Inhalte zu erhalten!

Nachdem du dieses Video gesehen hast, wirst du ein gutes Verständnis dafür haben, was generative KI ist und wie sie funktioniert. Hi, ich bin Lamin Rubas. Ich bin Referent für KI-Weiterbildung bei appliedAI. Herzlich willkommen zu unserer Videoserie zur generativen künstlichen Intelligenz. KI-Tools meistern generative KI für deinen Arbeitsalltag Wenn du Interesse hast, was generative künstliche Intelligenz ist, wie sie so funktioniert und was vielleicht praktische Anwendungsfälle sein können, die du in deinem Arbeitsalltag benutzen kannst, dann bist du hier genau richtig.

Also, was genau ist generative künstliche Intelligenz? Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Art künstlicher Intelligenz mit der man unterschiedliche Daten generieren kann, beispielsweise Texte Bilder, aber auch Videos. Aber wie macht sie das? Ein generatives KI-Modell, betrachten wir es mal vereinfacht als eine bestimmte Version einer solchen KI,  lernt aus einer riesigen Datenmenge auf die es trainiert wurde, bestimmte Muster zu erkennen.

Und nach diesem Trainingsprozess kann dieses Modell Daten mit ähnlichen Merkmalen erzeugen. Das heißt, für eine bestimmte Eingabe können ähnliche Ausgaben erzeugt werden. Im Falle eines generativen Sprachmodells könnte es also auf den Text von vielen, vielen unterschiedlichen Internetwebseiten trainiert werden.

Und dabei... Nimmt es unterschiedliche Dinge wahr, wie grammatikalische Strukturen, wie bestimmte Fakten über die Welt, aber auch bestimmte Argumentationsprozesse, die vielleicht typisch sind bei Menschen.  Und diese kann es dann auf neue Art und Weise reproduzieren, neu komponieren und so an uns wieder zurückgeben.

Dadurch entsteht dann Text, der für uns kohärent erscheint und manchmal auch ziemlich nützlich ist.

Aber warum genau sollte mich das interessieren? Nun, wir könnten diese generativen KI-Fähigkeiten nutzen, um uns zu neuen Ideen oder Designs zu inspirieren, um vielleicht die Ergebnisse aus einer Marktforschung zusammenzufassen Um vielleicht Textformate ganz einfach in andere Formate umzuwandeln, um uns beim Schreiben von Code zu helfen oder einfach bei dieser einen lästigen E-Mail, die viel zu formell klingen muss und bei der wir so lange brauchen, um die richtigen Wörter zu finden.

Geschickt eingesetzt können verschiedene generative KI-Anwendungen uns gut bei der Arbeit unterstützen, sodass wir mehr Zeit haben, um uns wirklich auf die Aufgaben zu konzentrieren, die wirklich unsere Aufmerksamkeit erfordern. Und in dieser Videoserie erhältst du praktische Empfehlungen und Anleitungen dafür, wie das genau gelingt.

Was die generative KI auszeichnet ist, dass sie multimodal ist. Das heißt, sie kann Zuordnungen von unterschiedlichen Eingabeformaten zu bestimmten Ausgabeformaten darstellen. Wir können beispielsweise Text eingeben, um eine textbasierte Antwort auch zu erhalten. Das kennen vielleicht auch schon viele von euch.

Wir können aber auch Text eingeben, um beispielsweise ein Bild zu erzeugen. Es ist aber auch möglich, ein paar Bilder einzufügen, um dadurch dann ein kurzes Video zu generieren Es gibt viele verschiedene Arten von Ausgaben die aus unterschiedlichen Eingabeformaten generiert werden können. Und manchmal passiert das sogar innerhalb einer einzigen Anwendung.

Aber nach welchem Prinzip funktioniert dann diese Generierung? Wie bei den meisten KI-Modellen basiert diese Ausgabe auf bestimmten erlernten Wahrscheinlichkeiten  Die einzige Frage, die das generative KI-Modell im Kern beantwortet ist also, was ist die wahrscheinlichste Ausgabe wenn man bedenkt was die vorherige Eingabe war.

Und das funktioniert wunderbar für Sequenzen von Dingen. Solche Dinge können zum Beispiel unterschiedliche Textbausteine sein, also Wörter, aber auch Pixel oder zum Beispiel auch Musiknoten. Also, schauen wir uns ein Beispiel an. Die wahrscheinlichste Fortsetzung für den Satz die schönste Stadt in Deutschland, könnte...

München sein. Sie könnte aber auch nicht in Bayern sein. Und stellen wir uns nun vor, wir schneiden den Satz zum Beispiel hier ab oder hier ab.  Also bei jedem Schritt in dieser Wortfolge also in diesem Satz bei jedem Wort in diesem Satz beantwortet das Modell die Frage, was ist die wahrscheinlichste Fortsetzung, wenn man bedenkt was davor kam.

Nun können wir uns natürlich zurecht fragen, woher kennt dieses Modell denn die Wahrscheinlichkeiten für das, was als nächstes kommen soll? Wir haben vorhin ja festgestellt, dass ein generatives KI-Modell Muster in seinen Trainingsdaten erlernt. Das passiert auf Grundlage komplexer statistischer und mathematischer Methoden Wenn die Daten, die Trainingsdaten die eingespeist werden in das Modell so verteilt sind, dass sie beispielsweise viele Blogartikel von Menschen aus Berlin enthalten, dann könnte es die zweite Fortsetzung sein des Satzes, die wahrscheinlicher ist.

Aber wenn zum Beispiel ganz viele Artikel über München da drin sind,  wenn die Trainingsdaten einfach ein bisschen mehr in diese Richtung geneigt sind, dann ist es vielleicht die erste Fortsetzung die wahrscheinlicher ist.  Und wenn die Trainingsdaten sehr vielfältig sind, das heißt beispielsweise viele akademische Texte auch enthalten oder bestimmte Argumentationsfolgen oft vorkommen, dann könnte eine wahrscheinliche Fortsetzung auch so aussehen.

Also, das sind die grundlegenden Intuitionen hinter der Funktionsweise vieler generativer Modelle  Das Grundprinzip nach welchem generative KI funktioniert, ist einfach, aber die technischen Feinheiten und wie ein Modell bestimmte Ausgaben auswählt, das ist ziemlich komplex und manchmal nicht so leicht zu durchschauen.

Man kann mit Sicherheit sagen, dass generative KI eine transformative Technologie ist, die Kreativität und Innovation inspirieren kann und uns aber auch bei unseren Routineaufgaben des Tages sehr gut unterstützen kann. Also von der Generierung von unterschiedlichen Bildern bis hin zu Musik, bis hin zu ganz einfacher Unterstützung beim Zusammenfassen von Texten Ganz viel ist möglich mit generativer KI.

Die Möglichkeiten sind wirklich enorm. Damit ist unsere erste kurze Erkundung der generativen KI abgeschlossen. Wenn dir das Video gefallen hat, wenn du es interessant findest, wenn du was gelernt hast, dann schreib gerne in Kommentare, was genaues war. Gib gerne einen Daumen nach oben und ja. Dann ist noch zu sagen, vielen Dank, dass du beim appliedAI Institute eingeschaltet hast und wir sehen uns beim nächsten Video. 

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