Beim bestärkenden Lernen (reinforcement learning) lernt eine KI durch „Belohnung“ oder „Bestrafung“ #Reinforcementlearning #Maschinelleslernen #KI
Reinforcement Learning
Künstliche Intelligenz VS. Datenschutz
Small Language Models: Klein, aber oho!
Als KI-Sprachmodelle bieten Small Language Models (SLMs) effiziente Datenschutzlösungen, beschleunigtes Training und Energieeffizienz. Im Vergleich zu Large Language Models (LLMs) läuten sie eine neue Ära für den Einsatz in sensiblen Bereichen ein.
Das Bauchgefühl
KI-Halluzinationen
KI-Chatbots wie ChatGPT und Bard übernehmen immer mehr Aufgaben wie das Schreiben von Briefen, das Lösen von Aufgaben und das Generieren von Inhalten.
Allerdings können KI-Halluzinationen auftreten, bei denen die KI falsche Informationen liefert oder unerwartetes Verhalten zeigt. Diese Halluzinationen können in Form von falschen Nachrichten, fehlerhaften Zusammenhängen oder sogar diskriminierenden Aussagen auftreten. Die Ursachen für KI-Halluzinationen sind noch nicht vollständig geklärt, aber sie können durch Fehler bei der Kodierung und Dekodierung, unzureichende Trainingsdaten oder fehlerhafte Datenquellen verursacht werden.
Es ist wichtig, künstlicher Intelligenz (KI) kritisch zu prüfen und menschliche Kontrolle über die Ergebnisse zu behalten, um die Risiken von KI-Halluzinationen zu minimieren.
KI gets MAD
Model Autophagy Disorder (MAD) ist ein neues Phänomen, welches auftritt, wenn generative KI wiederholt mit von KI generierten Daten trainiert wird. Diese wiederholte Verwendung synthetischer Daten führt dazu, dass die Qualität der generativen KI-Modelle kontinuierlich abnimmt und sie ihre Fähigkeit verlieren, realistische Ergebnisse zu liefern… Die KI wird sozusagen bekloppt.
https://www.tomshardware.com/news/generative-ai-goes-mad-when-trained-on-artificial-data-over-five-times
Recht auf Weiterbildung
Viele Unternehmen der Industrie stehen vor der Herausforderung, über zu wenig hochwertige Trainingsdaten zu verfügen. Dies kann aus verschiedenen Gründen der Fall sein, beispielsweise aufgrund begrenzter Datenquellen innerhalb des Unternehmens oder Schwierigkeiten bei der Datensammlung aufgrund von Datenschutzbestimmungen. Die begrenzte Menge an Trainingsdaten kann die Effektivität der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Bewältigung komplexer Aufgaben beeinflussen.
Traditionelle KI-Programme wie ChatGPT nutzen das frei zugängliche Internet als Datenquelle, während Unternehmen auf interne Daten zurückgreifen müssen.
Doch auch Maschinen haben ein Recht auf Weiterbildung, um den ständig wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Eine entscheidende Komponente hierbei ist die Verfügbarkeit von hochwertigen Trainingsdaten. Die Initiative Manufacturing X kann hier helfen.
Hyperautomatisierung
Hyper Hyper! Hyperautomatisierung bezeichnet den Mix verschiedener Technologien und Tools, um Geschäftsprozesse zu automatisieren. Dazu gehören u.a. Robotic Process Automation (RPA), künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Prozessautomatisierung, No-Code-/Low-Code-Entwicklung und BPM-Tools (Business Process Management).
Unternehmen können so ihre Prozesse schneller, effizienter und fehlerfreier gestalten, indem sie menschliche Fehler minimieren und manuelle Aufgaben reduzieren.
Investitionen in diese Technologie sind daher essentiell, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Produktivität zu erhöhen.
ChatGPT in der Bildung
Explainable KI. Warum wir eine erklärbare KI brauchen
