Allgemeine Informationen
| Information | |
|---|---|
| Informationen | |
| Betriebssystem | Alle |
| Service | KI |
| Interessant für | Studierende und Angestellte |
| HilfeWiki des ZIM der Uni Paderborn | |
KI-Sprachmodelle sind ein wesentlicher Bestandteil moderner künstlicher Intelligenz und finden Anwendung in verschiedensten Bereichen, von der automatisierten Textverarbeitung bis hin zu interaktiven Dialogsystemen. Diese Modelle sind darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, und ermöglichen es Maschinen, menschenähnliche Texte zu generieren und zu analysieren.
Open-Source-Sprachmodelle[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Open-Source-Sprachmodelle bieten eine breite Palette von Stärken, die für unterschiedliche Anwendungen optimiert sind. Hier sind einige Beispiele für solche Modelle und ihre spezifischen Vorteile:
- Metas Llama 3.1 8B Instruct: Dieses entwickelte Modell ist bekannt für seine hohe Geschwindigkeit und allgemeine Leistungsfähigkeit. Es eignet sich hervorragend für Anwendungen, die schnelle und präzise Antworten erfordern.
- DeepSeek R1: Besonders stark im Bereich des Reasonings und der Problemlösung. Dieses Modell aus China kann komplexe logische Schlussfolgerungen ziehen und zeigt eine hohe Performance in anspruchsvollen kognitiven Aufgaben, allerdings mit einer Tendenz zu politischem Bias.
- Google Gemma: Verschiede Sprachmodelle unterschiedlicher Größe für Arbeiten mit Texten, Modelle für Bildererkennungen (Vision) und Modelle zur Codegenerierung. Die Modelfamilie ist die quelloffene Alternative der Gemini-Modelle.
Die Stärke von Open-Source-Sprachmodellen liegt oft in ihrer Anpassungsfähigkeit und der Unterstützung durch eine große Community, die kontinuierlich zur Verbesserung und Weiterentwicklung dieser Modelle beiträgt.
Proprietäre Sprachmodelle[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Neben den öffentlich zur Verfügung stehenden Sprachmodellen, gibt es proprietäre Sprachmodelle wie OpenAIs GPT- oder Omni-Modelfamilie. Diese werden von Unternehmen kommerziell betrieben oder mit Lizenzen kontrolliert. Ein lokales Angebot ist daher meist nicht umsetzbar. Einige bekannte Unternehmen und deren KI-Modelle sind:
- OpenAI: GPT und Omni Modelle (https://platform.openai.com/docs/models)
- Mistral AI: Medium und Large Mistral Modelle ( https://docs.mistral.ai/getting-started/models/models_overview/ )
- xAI: Grok ( https://docs.x.ai/docs/models )
- Anthropic: Claude ( https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview )
- Google: Gemini ( https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=de )
Es gibt allerdings auch Modelle dieser Provider die Open-Source gestellt wurden. So ist Mistrals Small- und Research-Modelle oder OpenAIs Whisper-Model zu erwähnen.
Reasoning in Sprachmodellen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Reasoning oder Schlussfolgerungsfähigkeit ist ein entscheidender Aspekt moderner KI-Sprachmodelle. Diese Fähigkeit erlaubt es Sprachmodellen, ausgiebige logische Zusammenhänge zu erkennen und komplexe kontextbezogene Schlussfolgerungen zu ziehen. Modelle wie DeepSeek R1 und GPT o3-mini sind dafür bekannt, fortschrittliche Reasoning-Qualitäten zu besitzen, die sie in Anwendungen wie juristische Analysen oder interaktive Lernsysteme besonders nützlich machen.
Das Modell selbst befragen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Eine praktische Methode, um die Stärken eines bestimmten Sprachmodells zu verstehen, besteht darin, das Modell selbst zu befragen. Viele Modelle können Hinweise geben, worin ihre spezifischen Stärken und Schwächen liegen, wodurch Nutzer*innen sie effektiver für ihre Zwecke einsetzen können.
Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Datenschutz bei KI-Diensten
- Der EU AI Act (KI Verordnung) und seine Bedeutung
- Halluzinationen und Validierung von Informationen bei KI
- Bias und Filter bei Künstlicher Intelligenz
- Individualisierte Einstellungsmöglichkeiten bei KI
- Hochrisiko-Anwendungen von KI im Hochschulbereich
- KI in der Lehre
- KI in der Forschung