KI-Modelle: Ein praktischer Leitfaden

Die Landschaft der KI-Modelle navigieren: Ein praktischer Leitfaden

Künstliche Intelligenz-Modelle vermehren sich rasant und reichen weit über die bekannten Namen hinaus, die Nachrichten und soziale Medien dominieren. Die KI-Landschaft ist inzwischen von Hunderten von Modellen bevölkert, darunter Open-Source-Initiativen, proprietäre Systeme und Angebote von Tech-Giganten wie Gemini, Claude, OpenAI, Grok und Deepseek. Diese Modelle sind im Kern neuronale Netze, die sorgfältig auf riesigen Datensätzen trainiert wurden, um komplexe Muster zu erkennen. Die heutige Zeit bietet eine einzigartige Gelegenheit, diese Fortschritte für verschiedene Zwecke zu nutzen, von Geschäftsanwendungen über persönliche Unterstützung bis hin zur kreativen Erweiterung. Dieser Leitfaden soll Neueinsteigern in das Gebiet der KI ein grundlegendes Verständnis vermitteln, um sie in die Lage zu versetzen, diese Technologie effektiv zu nutzen. Ziel ist es, Benutzern zu ermöglichen, mit KI zu bauen, nicht nur auf KI, wobei der Schwerpunkt auf dem Verständnis grundlegender Konzepte, praktischer Anwendungen und Methoden zur Bewertung der Genauigkeit liegt.

Dieser Leitfaden behandelt die folgenden wichtigen Aspekte:

• Kategorisierung von KI-Modellen
• Zuordnung von Modellen zu bestimmten Aufgaben
• Verständnis der Namenskonventionen von Modellen
• Bewertung der Genauigkeitsleistung von Modellen
• Nutzung von Benchmark-Referenzen

Es ist wichtig zu erkennen, dass es kein einzelnes, universelles KI-Modell gibt, das in der Lage ist, jede erdenkliche Aufgabe zu bewältigen. Stattdessen sind verschiedene Modelle auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten.

Kategorien von KI-Modellen

KI-Modelle lassen sich grob in vier Hauptkategorien einteilen:

• Reine Sprachverarbeitung (Allgemein)
• Generativ (Bild, Video, Audio, Text, Code)
• Diskriminativ (Computer Vision, Textanalyse)
• Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Während sich viele Modelle auf eine einzelne Kategorie spezialisieren, weisen andere multimodale Fähigkeiten mit unterschiedlichem Genauigkeitsgrad auf. Jedes Modell wird anhand spezifischer Datensätze trainiert, wodurch es Aufgaben im Zusammenhang mit den Daten ausführen kann, denen es ausgesetzt war. Die folgende Liste umreißt gängige Aufgaben, die mit jeder Kategorie verbunden sind.

Reine Sprachverarbeitung

Diese Kategorie konzentriert sich darauf, Computern zu ermöglichen, menschliche Sprache mithilfe von Tokenisierung und statistischen Modellen zu interpretieren, zu verstehen und zu generieren. Chatbots sind ein Paradebeispiel, wobei ChatGPT, kurz für ‘Generative Pre-trained Transformer’, eine bemerkenswerte Illustration ist. Die meisten dieser Modelle basieren auf vortrainierten Transformer-Architekturen. Diese Modelle zeichnen sich durch das Verständnis von Kontext, Nuancen und Feinheiten in der menschlichen Sprache aus und sind somit ideal für Anwendungen, die eine natürliche Sprachinteraktion erfordern. Sie können für Aufgaben wie die folgenden verwendet werden:

• Sentimentanalyse: Bestimmung des emotionalen Tons eines Textabschnitts, was nützlich ist, um Kundenfeedback zu verstehen oder die öffentliche Meinung einzuschätzen.
• Textzusammenfassung: Verdichtung großer Textmengen zu kürzeren, besser handhabbaren Zusammenfassungen, wodurch Zeit und Aufwand bei der Informationsverarbeitung gespart werden.
• Maschinelle Übersetzung: Automatische Übersetzung von Text von einer Sprache in eine andere, wodurch die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg erleichtert wird.
• Frage-Antwort: Bereitstellung von Antworten auf Fragen, die in natürlicher Sprache gestellt werden, wodurch Benutzer schnell und einfach auf Informationen zugreifen können.
• Inhaltsgenerierung: Erstellung von Originaltextinhalten wie Artikeln, Blogbeiträgen oder Social-Media-Updates.

Die zugrunde liegende Technologie hinter reinen Sprachverarbeitungsmodellen umfasst komplexe Algorithmen, die die Struktur und Bedeutung von Sprache analysieren. Diese Algorithmen lernen aus massiven Datensätzen mit Text und Code, wodurch sie Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen erkennen können. Die Modelle verwenden dieses Wissen dann, um neuen Text zu generieren oder die Bedeutung von vorhandenem Text zu verstehen.

Generative Modelle

Generative Modelle, einschließlich solcher, die Bilder, Videos, Audio, Text und Code erzeugen, verwenden häufig generative kontradiktorische Netzwerke (Generative Adversarial Networks, GANs). GANs bestehen aus zwei Submodellen: einem Generator und einem Diskriminator. Diese Modelle können realistische Bilder, Audio, Text und Code basierend auf den umfangreichen Daten erzeugen, auf denen sie trainiert wurden. Stabile Diffusion ist eine gängige Technik zum Generieren von Bildern und Videos. Diese Modelle können für Folgendes verwendet werden:

• Bildgenerierung: Erstellung realistischer oder künstlerischer Bilder aus Textbeschreibungen oder anderen Eingaben.
• Videogenerierung: Erstellung kurzer Videos aus Textaufforderungen oder anderen Eingaben.
• Audiogenerierung: Generierung von Musik, Sprache oder anderen Arten von Audio aus Textbeschreibungen oder anderen Eingaben.
• Textgenerierung: Erstellung von Originaltextinhalten wie Gedichten, Drehbüchern oder Code.
• Codegenerierung: Automatische Generierung von Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen der gewünschten Funktionalität.

Das Generator-Submodell in einem GAN ist für das Erstellen neuer Datenstichproben verantwortlich, während das Diskriminator-Submodell versucht, zwischen realen Datenstichproben und solchen, die vom Generator generiert wurden, zu unterscheiden. Die beiden Submodelle werden in einer gegnerischen Weise trainiert, wobei der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator versucht, reale Datenstichproben korrekt zu identifizieren. Dieser Prozess führt dazu, dass der Generator zunehmend in der Lage ist, realistische Datenstichproben zu erzeugen.

Diskriminative Modelle

Diskriminative Modelle, die in Computer Vision und Textanalyse eingesetzt werden, verwenden Algorithmen, die entwickelt wurden, um unterschiedliche Klassen aus Datensätzen für die Entscheidungsfindung zu lernen. Beispiele hierfür sind Sentimentanalyse, optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) und Bildklassifizierung. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, zwischen verschiedenen Datenkategorien zu unterscheiden, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich macht. Sie können für Folgendes verwendet werden:

• Bildklassifizierung: Identifizierung der Objekte oder Szenen, die in einem Bild vorhanden sind.
• Objekterkennung: Lokalisierung und Identifizierung spezifischer Objekte in einem Bild oder Video.
• Sentimentanalyse: Bestimmung des emotionalen Tons eines Textabschnitts.
• Optische Zeichenerkennung (OCR): Konvertierung von Textbildern in maschinenlesbaren Text.
• Betrugserkennung: Identifizierung betrügerischer Transaktionen oder Aktivitäten.

Die in diskriminativen Modellen verwendeten Algorithmen lernen, die Merkmale zu identifizieren, die für die Unterscheidung zwischen verschiedenen Datenklassen am wichtigsten sind. Diese Merkmale können verwendet werden, um ein Modell zu erstellen, das neue Datenstichproben genau klassifizieren kann.

Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Reinforcement-Learning-Modelle verwenden Trial-and-Error-Methoden und menschliche Eingaben, um zielorientierte Ergebnisse zu erzielen, wie z. B. in der Robotik, beim Spielen und beim autonomen Fahren. Dieser Ansatz beinhaltet, dass ein Agent lernt, in einer Umgebung Entscheidungen zu treffen, um eine Belohnung zu maximieren. Der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen, die er verwendet, um sein Verhalten anzupassen. Dieser Prozess ermöglicht es dem Agenten, optimale Strategien zur Erreichung seiner Ziele zu erlernen. Reinforcement Learning kann für Folgendes verwendet werden:

• Robotik: Training von Robotern zur Ausführung komplexer Aufgaben wie Gehen, Greifen von Objekten oder Navigieren in Umgebungen.
• Spielen: Entwicklung von KI-Agenten, die Spiele auf hohem Niveau spielen können.
• Autonomes Fahren: Training von selbstfahrenden Autos zur Navigation auf Straßen und zur Vermeidung von Hindernissen.
• Ressourcenmanagement: Optimierung der Zuweisung von Ressourcen wie Energie oder Bandbreite.
• Personalisierte Empfehlungen: Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem vergangenen Verhalten.

Der Trial-and-Error-Prozess ermöglicht es dem Agenten, verschiedene Strategien zu erkunden und zu lernen, welche am effektivsten sind. Die Verwendung von Belohnungen und Strafen bietet Feedback, das den Agenten zu optimalem Verhalten führt.

Verständnis der Namenskonventionen von Modellen

Sobald Sie die verschiedenen Arten von KI-Modellen und ihre jeweiligen Aufgaben verstanden haben, besteht der nächste Schritt darin, ihre Qualität und Leistung zu bewerten. Dies beginnt mit dem Verständnis, wie Modelle benannt werden. Obwohl keine offizielle Konvention für die Benennung von KI-Modellen existiert, haben gängige Modelle typischerweise einen einfachen Namen, gefolgt von einer Versionsnummer (z. B. ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Kleinere, Open-Source- und aufgabenspezifische Modelle haben oft detailliertere Namen. Diese Namen, die oft auf Plattformen wie huggingface.co zu finden sind, enthalten typischerweise den Organisationsnamen, den Modellnamen, die Parametergröße und die Kontextgröße.

Hier sind einige Beispiele, um dies zu veranschaulichen:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: Die Organisation, die für die Entwicklung des Modells verantwortlich ist.
• Mistral-small: Der Name des Modells selbst.
• 3.1: Die Versionsnummer des Modells.
• 24b-instruct: Die Parameteranzahl, die angibt, dass das Modell auf 24 Milliarden Datenpunkten trainiert wurde und für aufgabenorientierte Aufgaben konzipiert ist.
• 2053: Die Kontextgröße oder Tokenanzahl, die die Informationsmenge darstellt, die das Modell gleichzeitig verarbeiten kann.

Google/Gemma-3-27b

• Google: Die Organisation hinter dem Modell.
• Gemma: Der Name des Modells.
• 3: Die Versionsnummer.
• 27b: Die Parametergröße, die angibt, dass das Modell auf 27 Milliarden Datenpunkten trainiert wurde.

Wichtige Überlegungen

Das Verständnis der Namenskonventionen bietet wertvolle Einblicke in die Fähigkeiten und den Verwendungszweck eines Modells. Der Name der Organisation gibt die Quelle und Glaubwürdigkeit des Modells an. Der Modellname hilft bei der Unterscheidung zwischen verschiedenen Modellen, die von derselben Organisation entwickelt wurden. Die Versionsnummer gibt den Grad der Entwicklung und Verfeinerung an. Die Parametergröße gibt einen groben Hinweis auf die Komplexität und Lernfähigkeit des Modells. Die Kontextgröße bestimmt die Länge der Eingabe, die das Modell effektiv verarbeiten kann.

Zusätzliche Details, denen Sie begegnen können, umfassen das Quantisierungsformat in Bits. Höhere Quantisierungsformate erfordern mehr RAM und Computerspeicher, um das Modell zu betreiben. Quantisierungsformate werden oft in Fließkommadarstellung dargestellt, z. B. 4, 6, 8 und 16. Andere Formate wie GPTQ, NF4 und GGML weisen auf die Verwendung für bestimmte {Hardware}-Konfigurationen hin.

• Quantisierung: Dies bezieht sich auf die Technik, die Genauigkeit der Zahlen zu reduzieren, die zur Darstellung der Modellparameter verwendet werden. Dies kann die Größe und den Speicherbedarf des Modells erheblich reduzieren, wodurch es einfacher wird, es auf ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen. Die Quantisierung kann jedoch auch zu einer leichten Verringerung der Genauigkeit führen.

• Hardwareüberlegungen: Verschiedene Hardwarekonfigurationen sind möglicherweise besser für verschiedene Quantisierungsformate geeignet. Beispielsweise kann einige Hardware für die 4-Bit-Quantisierung optimiert sein, während andere besser für die 8-Bit- oder 16-Bit-Quantisierung geeignet sind.

Bewertung der Modellgenauigkeit

Obwohl Schlagzeilen über neue Modellversionen aufregend sein können, ist es wichtig, den beanspruchten Leistungsergebnissen mit Vorsicht zu begegnen. Die KI-Performance-Landschaft ist hart umkämpft, und Unternehmen übertreiben manchmal Leistungszahlen für Marketingzwecke. Eine zuverlässigere Möglichkeit zur Bewertung der Modellqualität ist die Untersuchung von Bewertungen und Bestenlisten aus standardisierten Tests.

Obwohl mehrere Tests den Anspruch erheben, standardisiert zu sein, bleibt die Bewertung von KI-Modellen aufgrund der ‘Black-Box’-Natur dieser Systeme und der zahlreichen beteiligten Variablen eine Herausforderung. Der zuverlässigste Ansatz besteht darin, die Antworten und Ausgaben der KI anhand faktischer und wissenschaftlicher Quellen zu überprüfen.

Bestenlisten-Websites bieten sortierbare Ranglisten mit Stimmen und Konfidenzintervall-Scores, die oft als Prozentsätze ausgedrückt werden. Gängige Benchmarks umfassen das Einspeisen von Fragen in das KI-Modell und das Messen der Genauigkeit seiner Antworten. Diese Benchmarks umfassen:

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Benchmark-Beschreibungen

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): Ein Satz von 7787 Multiple-Choice-Wissenschaftsfragen, die für Grundschüler entwickelt wurden. Dieser Benchmark testet die Fähigkeit des Modells, über wissenschaftliche Konzepte zu argumentieren und Probleme zu lösen.

• HellaSwag: Ein Benchmark, der das Common-Sense-Denken durch Satzergänzungsübungen bewertet. Dieser Benchmark fordert das Modell heraus, den Kontext eines Satzes zu verstehen und das logischste Ende zu wählen.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Dieser Benchmark testet die Fähigkeit des Modells, Probleme über eine breite Palette von Aufgaben hinweg zu lösen, was ein umfassendes Sprachverständnis erfordert. Die Aufgaben decken ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Mathematik, Geschichte, Naturwissenschaften und Recht.

• TruthfulQA: Dieser Benchmark bewertet die Wahrhaftigkeit des Modells, bestraft Falschheiten und entmutigt ausweichende Antworten wie ‘Ich bin mir nicht sicher’. Dieser Benchmark ermutigt das Modell, genaue und ehrliche Antworten zu geben.

• Winogrande: Eine Herausforderung, die auf dem Winograd-Schema basiert und zwei nahezu identische Sätze enthält, die sich basierend auf einem Triggerwort unterscheiden. Dieser Benchmark testet die Fähigkeit des Modells, subtile Bedeutungsunterschiede zu verstehen und Mehrdeutigkeit aufzulösen.

• GSM8K: Ein Datensatz mit 8.000 mathematischen Fragen für Grundschüler. Dieser Benchmark testet die Fähigkeit des Modells, mathematische Probleme zu lösen und Berechnungen durchzuführen.

• HumanEval: Dieser Benchmark misst die Fähigkeit des Modells, als Reaktion auf 164 Herausforderungen korrekten Python-Code zu generieren. Dieser Benchmark testet die Programmierkenntnisse des Modells und seine Fähigkeit, Programmierkonzepte zu verstehen und zu implementieren.

Durch sorgfältige Untersuchung dieser Benchmarks und Überprüfung der Antworten der KI anhand faktischer Quellen können Sie ein genaueres Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen eines Modells gewinnen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Modelle für Ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignet sind.