Von Bard zu Gemini: Die Evolution von Googles KI-Sprachmodellen

Im digitalen Zeitalter, in dem künstliche Intelligenz (KI) immer mehr an Bedeutung gewinnt, hat Google mit „Gemini“ ein neues Kapitel aufgeschlagen. Als Nachfolger des ursprünglich als „Bard“ bekannten Projekts, stellt Gemini Googles ambitionierten Vorstoß in die nächste Generation von KI-Sprachmodellen dar. Gucken wir uns einmal an, was Google erneuert hat.

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Mit OpenAIs Sora Videos aus Texteingaben erstellen

In einer Welt, in der digitale Inhalte König sind, setzt die künstliche Intelligenz (KI) neue Maßstäbe in der Videoproduktion. Eine der jüngsten Innovationen in diesem Bereich ist Sora, ein Text-zu-Video-Modell, das die Art und Weise, wie wir an Videoproduktion denken, revolutionieren könnte. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf Sora, seine Funktionsweise und das Potenzial, das es für kreative Fachleute und darüber hinaus bietet.

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Die Kreuzung von KI und Sprachwissenschaft: Entschlüsselung der LLMs

Die jüngsten Fortschritte in großen Sprachmodellen (LLMs) haben eine spannende Diskussion über ihre Beziehung zur Linguistik angestoßen. LLMs, die ursprünglich aus der Informatik und den Ingenieurwissenschaften stammen, scheinen auf den ersten Blick wenig mit traditioneller Linguistik zu tun zu haben. Doch ein genauerer Blick offenbart eine faszinierende Schnittstelle zwischen diesen beiden Welten.

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Geschichte wird gemacht: ChatGPT vs LLaMA vs Gemini

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz dient der Wettbewerb als entscheidender Katalysator für Innovationen. Dies zeigt sich sehr anschaulich im laufenden Wettlauf zwischen Tech-Giganten wie OpenAI, Facebook und Google, die mit ihren KI-Modellen – ChatGPT, LLaMA und Gemini – an die Grenzen stoßen.

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Google DeepMind und YouTube: Die Zukunft der Musik mit KI-Technologien

Musik, diese urmenschliche, zeitlose Form des kreativen Ausdrucks, erfährt durch die fortschrittliche KI-Technologie eine erstaunliche Transformation. Google DeepMind und YouTube haben sich zusammengetan, um die Zukunft der Musikschöpfung neu zu definieren. Ihr jüngstes Projekt, Lyria, ein hochentwickeltes KI-Musikgenerierungsmodell, ist der Höhepunkt dieser Bemühungen. Zusammen mit zwei KI-Experimenten, Dream Track und dem Music AI Incubator, öffnet sich ein neues Spielfeld für kreative Entfaltung. Was ist daran toll und wo sind vielleicht die Grenzen? Blicken wir tiefer hinein.

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Navigieren in der Zukunft der KI: Die wichtigsten Erkenntnisse aus Yann LeCuns Vortrag über Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

Der Vortrag „Vom maschinellen Lernen zur autonomen Intelligenz – AI-Talk von Prof. Dr. Yann LeCun“ befasst sich mit der komplexen Landschaft der Artificial General Intelligence (AGI), deutsch „Künstliche allgemeine Intelligenz“, und zielt darauf ab, einige der gängigen Missverständnisse und Ängste, die damit verbunden sind, zu entmystifizieren. Er hielt den Vortrag an der Ludwig-Maximilians-Universität München am 29.09.2023. Sehen wir uns an, was er im Einzelnen gesagt hat.

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Von Chaos zu Klarheit: Wissen mit dem PARA-Modell organisieren

Im Zeitalter der Digitalisierung sammeln wir mehr Informationen, als wir je zuvor hatten. Aber wie sortieren und nutzen wir diese Information effektiv? Da kommt PARA ins Spiel. Es bietet eine strukturierte Herangehensweise, um alles, von flüchtigen Gedanken bis zu langfristigen Projekten, zu organisieren.

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Vorteile und Nachteile von Adobe Sensei: Ein Überblick

Hast du dich schon mal gefragt, wie Unternehmen es schaffen, ihre Marketingmaßnahmen so präzise auf einzelne Kundengruppen auszurichten? Die Antwort lautet immer häufiger: Adobe Sensei. In diesem Blogbeitrag gehen wir darauf ein, wer die Zielgruppe dieses vielseitigen Tools ist und welche Vorteile und Nachteile es mit sich bringt.

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12 bahnbrechende Filme über künstliche Intelligenz seit 1950

1. „Forbidden Planet“ (1956)

Zusammenfassung: In „Forbidden Planet“ besucht eine Raumschiffbesatzung einen fernen Planeten, um das Schicksal einer früheren Expedition zu untersuchen. Sie treffen auf Dr. Morbius und seine von einer künstlichen Intelligenz kontrollierte Gesellschaft, wo eine unsichtbare Macht Verwüstung anrichtet.
Bedeutung: Dies war einer der ersten Science-Fiction-Filme, der sich mit den potenziellen Gefahren von KI und Technologie auseinandersetzte und damit den Ton für künftige Filme des Genres vorgab. Er wurde von den Kritikern gelobt und war für seine Zeit bahnbrechend in Bezug auf Spezialeffekte und Set-Design.

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ONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.

ONNX

ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.

Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.

Tensorflow

TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.

Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.

Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.

Pytorch

PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.

Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.

Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Blick in die Zukunft

Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.