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HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Erschienen in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 2/2024

01.03.2024 | Einwurf

Gen-KI in Zeiten des Booms

Mit Pragmatismus zu Wettbewerbsvorteilen

verfasst von: Martin Lauber

Erschienen in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | Ausgabe 2/2024

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Auszug

Was macht die Faszination für Generative Künstliche Intelligenz (Gen-KI) aus? Was macht diese Entwicklung so beeindruckend? Vielleicht liegt es daran, dass die bisherige Gewissheit, dass Kreativität dem Menschen vorbehalten ist und ihn in gewisser Weise ausmacht, nicht mehr gilt. Vielleicht fasziniert auch, dass ein Computersystem plötzlich in der Lage scheint, uns zu verstehen und uns zu antworten vermag. Ist es nicht der ausformulierte Gedanke, der den denkenden Menschen aus einer philosophischen Sicht auszeichnet? Aus einer Perspektive des Fortschrittes betrachtet, steht für mich ein anderer Aspekt im Zentrum: Die Mensch-Computer-Interaktion. …
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Fußnoten
1
Ein Large Language Model (LLM) ist ein künstliches neuronales Netz, welches auf riesigen Datensätzen trainiert wird, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen.
 
2
Moore’s Law ist eine Beobachtung, die von Gordon Moore, einem Mitbegründer von Intel, im Jahr 1965 gemacht wurde. Sie besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem integrierten Schaltkreis etwa alle zwei Jahre verdoppelt, was zu einer exponentiellen Zunahme der Rechenleistung führt. Obwohl es ursprünglich als Vorhersage für die Halbleiterindustrie gedacht war, hat sich Moore’s Law als ein Maßstab für den Fortschritt in vielen Bereichen der Technologie etabliert.
 
3
Artificial General Intelligence (AGI) bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, eine breite Palette von intellektuellen Aufgaben zu erledigen, die normalerweise von Menschen erledigt werden.
 
4
Machine Learning ist eine Technologie, die hinter KI steht. Es ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, ohne explizit programmiert zu werden. Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, indem sie Muster in Daten erkennen und diese nutzen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.
 
5
Training bezieht sich auf den Prozess, bei dem LLM mit großen Mengen an Textdaten trainiert wird, um Muster und Beziehungen in der Sprache zu erkennen. Während des Trainings wird das Modell angepasst, um die Wahrscheinlichkeiten von Wörtern und Phrasen in verschiedenen Kontexten vorherzusagen.
 
6
Tuning bezieht sich auf den Prozess der Feinabstimmung eines bereits trainierten LLMs auf eine spezifische Aufgabe oder einen bestimmten Datensatz. Während des Tunings werden die Gewichte des Modells geringfügig angepasst, um die Leistung des Modells für die spezifische Aufgabe zu verbessern.
 
7
Guardrailing bezieht sich auf den Prozess der Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und Kontrollen, um sicherzustellen, dass ein LLM ethisch, sicher und verantwortungsbewusst eingesetzt wird.
 
8
RAG steht für Retrieval Augmented Generation, eine Methode, bei der der ursprüngliche Eingabeprompt verwendet wird, um eine Abfrage gegen eine Wissensdatenbank zu generieren. Das Ergebnis der Abfrage wird dann an das LLM weitergeleitet, welches es zusammenfasst, um die Antwort zu liefern.
 
Metadaten
Titel
Gen-KI in Zeiten des Booms
Mit Pragmatismus zu Wettbewerbsvorteilen
verfasst von
Martin Lauber
Publikationsdatum
01.03.2024
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 1436-3011
Elektronische ISSN: 2198-2775
DOI
https://doi.org/10.1365/s40702-024-01060-9

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