Dieser Artikel ist der erste Teil einer dreiteiligen Serie mit dem Titel „Künstliche Intelligenz entmystifizieren: Die Kernkonzepte hinter AllAi verstehen“. AllAi ist die KI-gestützte Produktivitätsplattform von OSF Digital, die von OSF Digital entwickelt wurde, um Salesforce Services zu verbessern. AllAi verbessert Workflows und steigert die Effizienz für Entwickler, Projektmanager, QA-Ingenieure und Business-Analysten. Bevor wir untersuchen, wie AllAi Künstliche Intelligenz einsetzt, um die Produktivität zu steigern, ist es wichtig, zunächst die grundlegenden Prinzipien der KI zu verstehen, beginnend mit den neuronalen Netzwerken.
Die KI-Landschaft
In den letzten zehn Jahren hat sich KI zu einem Game-Changer in verschiedenen Branchen entwickelt. Vom Gesundheitswesen bis hin zur Finanzwelt revolutioniert Künstliche Intelligenz, wie Unternehmen arbeiten und wie wir mit Technologie interagieren. Im Einzelhandel haben sich personalisierte Marketingempfehlungen von „Hallo, [dein Name]“-E-Mails zu detaillierten Produktempfehlungen auf Basis deines Browserverlaufs entwickelt. Im Gesundheitswesen hilft KI bei der Diagnostik und sogar bei der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen. Egal, in welcher Branche man schaut, KI setzt neue Standards.
AI impact across industries.
Der Boom von DNNs und LLMs
Neueste Fortschritte bei Deep Neural Networks (DNNs) haben KI vorangebracht und die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht. Diese Modelle haben die Verarbeitung natürlicher Sprache auf ein neues Niveau gehoben und ermöglichen Chatbots, Übersetzungsdienste und Content-Erstellungstools wie nie zuvor. Hast du dich jemals gefragt, wie Modelle wie GPT-4 (die Engine hinter ChatGPT) funktionieren? Für viele scheinen diese Tools fast magisch zu sein, in der Lage, auf Abruf menschenähnliche Texte zu erzeugen, ohne erkennbare Grenzen oder Einschränkungen. Die zugrunde liegenden Prinzipien sind jedoch weit entfernt von Magie. Indem wir die Schichten abziehen, werden wir diese Technologien entmystifizieren und dir ein klareres Bild geben.
A daily interaction with ChatGPT.
Neuronale Netzwerke entmystifizieren
Um zu verstehen, was diese fortschrittlichen KI-Anwendungen antreibt, muss man mit dem Konzept der neuronalen Netzwerke beginnen. Diese werden oft als das „Gehirn“ der KI bezeichnet, da sie von der Art und Weise inspiriert sind, wie Neuronen im menschlichen Gehirn Informationen verarbeiten. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die über gewichtete Verbindungen kommunizieren – ähnlich wie Synapsen im Gehirn. Jede Verbindung hat ein Gewicht, und jedes Neuron besitzt eine Schwelle, die bestimmt, wann es aktiviert wird. Die Gewichte werden durch einen Prozess namens Rückpropagation gelernt, einem Trainingsmechanismus, der für das „Lernen“ der neuronalen Netzwerke verantwortlich ist. Diese Technik ermöglicht es dem Netzwerk, seine Präzision zu verbessern, indem es vergangene Eingabe- und Ausgabebeispiele analysiert und entsprechende Anpassungen vornimmt. Einfach gesagt: Das System wird fortlaufend anhand dessen optimiert, was sich als funktional oder nicht funktional erweist. Mit ausreichend Trainingsdaten können neuronale Netzwerke Muster erkennen, Vorhersagen treffen und ihr erlerntes Wissen auf neue, bislang unbekannte Informationen anwenden.
Nehmen wir die einfache Metapher einer Fabrikmontagelinie. Jeder Arbeiter (Neuron) erhält ein Teil (Daten), führt eine spezifische Aufgabe aus (Anwendung von Gewichten und Schwellenwerten) und gibt es dann an die nächste Station weiter. Am Ende entsteht das fertige Produkt – die endgültige Vorhersage oder Entscheidung. Falls die Fabrik ein fehlerhaftes Produkt herstellt, wird der Prozess angepasst (Training durch Rückpropagation), um zukünftige Ergebnisse zu verbessern.
Basic diagram of an artificial neural network.
Transformers – Bahnbrechende Revolution
Traditionelle Architekturen künstlicher neuronaler Netzwerke haben den Weg geebnet, doch der eigentliche Durchbruch gelang mit der Einführung einer neuen Architektur namens Transformer. Diese wurde von einem Team von Google-Forschern in Zusammenarbeit mit akademischen Partnern entwickelt. Transformer haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, indem sie es Modellen ermöglichen, dynamisch auf verschiedene Teile der Eingabedaten zu achten. Dadurch können große Datenmengen effizient verarbeitet werden, während der Kontext auch über längere Texte hinweg erhalten bleibt. Stell dir vor, du liest ein Buch, bei dem jeder Satz dir hilft, das gesamte Kapitel besser zu verstehen. Traditionalle neuronale Netzwerke hatten Schwierigkeiten, diesen Kontext langfristig zu bewahren, aber Transformer hingegen meistern genau diese Herausforderung. Sie ermöglichen es Modellen, sich gezielt auf relevante Textpassagen zu konzentrieren, was die Verarbeitung nicht nur schneller, sondern auch kontextbezogener macht.
Transformer Neural Network. From “Attention is All you Need”.
Wahrscheinlichkeitsbasiertes Denken
Die beeindruckenden Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) sind zu einem großen Teil den Fortschritten in der Datenerfassung und der Computerhardware zu verdanken. Moderne LLMs wurden mit riesigen Datenmengen trainiert, die viele Sprachen, kulturelle Kontexte und Themen umfassen. Dieses umfassende Datenset ermöglicht es den Modellen, einen erheblichen Teil des Internets zu „lernen“ und nahezu zu speichern. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass diese Modelle auf Wahrscheinlichkeiten basieren. Im Kern sind LLMs hochentwickelte Vorhersagemaschinen, die das nächste Wort oder Token in einem Satz basierend auf zuvor erlernten Mustern prognostizieren. Dieses wahrscheinlichkeitsbasierte Denken ist der Grund, warum sie so menschenähnlich wirken, aber manchmal auch skurrile oder unerwartete Ausgaben erzeugen.
Probabilistic word sampling (with beam search decoding). Source.
Wie geht es weiter?
In unserem nächsten Artikel werden wir tiefer darauf eingehen, wie LLMs tatsächlich funktionieren und folgende Themen erkunden:
- Wie LLMs tatsächlich arbeiten
- Zero-Shot & Few-Shot Learning
- Prompt Engineering
Bleib dran, während wir weiter den Einfluss der KI entschlüsseln – und zeigen, wie AllAi dein Salesforce-Erlebnis neu definieren kann.
