Hallo zusammen, Zeit wieder für aktuelle und spannende News aus der Welt der Künstlichen Intelligenz:
0. Rumors: Haben wir eben einen Ausblick auf ChatGPT 5 bekommen?
Neues KI-Modell "GPT2-Chatbot" wirbelt die Branche auf
Seit ein paar Tagen sorgt der "GPT2-Chatbot" für reichlich Diskussionen. Trotz seines Namens, der an frühere Modelle von OpenAI erinnert, stellen jüngste Entwicklungen und Fehleranalysen die Hypothese auf, dass dieses Modell möglicherweise eine Weiterentwicklung oder sogar der Nachfolger des bekannten GPT-4 sein könnte.
Was wir über GPT2-Chatbot wissen
Die genaue Natur des GPT2-Chatbots bleibt mysteriös. Ursprünglich dachte man, es könnte eine modifizierte Version des GPT-2 sein, jedoch deuten neuere Indikatoren darauf hin, dass wir es möglicherweise mit einer ganz neuen Art von Modell zu tun haben. Besonders bemerkenswert sind die OpenAI-spezifischen Fehlermeldungen und Token, die in den Antworten des Modells integriert sind. Diese Merkmale lassen vermuten, dass der Chatbot tatsächlich eine Schöpfung von OpenAI ist.
Aktueller Stand und Zugänglichkeit
Nach einer unerwartet hohen Nachfrage wurde der GPT2-Chatbot vorübergehend von der Plattform LMSYS entfernt. Ein aktueller Tweet des Unternehmens verspricht jedoch, dass das Modell bald wieder verfügbar sein wird. LMSYS hat zudem kürzlich seine Richtlinien aktualisiert, um zu betonen, dass eine enge Zusammenarbeit mit Entwicklern vor der offiziellen Veröffentlichung von Modellen stattfindet.
Testen Sie den GPT2-Chatbot selbst
Für Interessierte bietet die Chatbot-Arena die Möglichkeit, den GPT2-Chatbot kostenlos und ohne Account zu testen. Besuchen Sie einfach die Webseite chat.lmsys.org und wählen Sie unter dem Reiter „Direct Chat“ den GPT2-Chatbot aus. Bedenken Sie jedoch, dass aufgrund der hohen Beliebtheit des Modells die Kapazitäten schnell ausgelastet sein können.
Expertenmeinung
Einige Experten behaupten, dass die Antworten des GPT2-Chatbots in ihrer Qualität sogar die aktuellen Spitzenreiter wie GPT-4 Turbo und Claude 3 Opus übertreffen könnten. Diese Einschätzungen machen den GPT2-Chatbot zu einem vielversprechenden Kandidaten in der Welt der KI, dessen Potenzial und Entwicklung weiterhin genau beobachtet werden sollte.
https://digitaleprofis.de/kuenstliche-intelligenz/chatgpt/gpt2-chatbot-der-nachfolger-von-chatgpt/
1. Amazons KI-Agent namens Amazon Q ist jetzt allgemein verfügbar.
Amazon Q ist jetzt allgemein verfügbar und bietet eine fortschrittliche KI-gestützte Assistenz speziell für berufliche Anwendungen. Dieser Dienst ist darauf ausgerichtet, Unternehmenskunden zu ermöglichen, schnell auf relevante Fragen zu antworten, Inhalte zu generieren und Aktionen durchzuführen, die auf den Daten und Fachkenntnissen ihrer Unternehmen basieren.
Amazon Q kann individuell auf die spezifischen Bedürfnisse eines jeden Benutzers innerhalb einer Organisation zugeschnitten werden, wobei die bestehenden Identitäten, Rollen und Berechtigungen des Unternehmens berücksichtigt werden. Ein wichtiger Aspekt von Amazon Q ist, dass es die Inhalte der Kunden nicht verwendet, um die zugrundeliegenden Modelle zu trainieren, was die Sicherheit und Privatsphäre der Unternehmensdaten gewährleistet.
Die Assistenzfunktionen von Amazon Q umfassen das Beantworten von Fragen, das Bereitstellen von Zusammenfassungen, das Generieren von Inhalten und das Ausführen von Aufgaben, die auf den Unternehmenssystemen basieren. Amazon Q ist in verschiedenen Unternehmensanwendungen integrierbar, darunter QuickSight für Business Intelligence, Amazon Connect für Kundenkontaktzentren und bald auch in der AWS Supply Chain für Logistikfragen.
Für Unternehmen, die Amazon Q nutzen möchten, gibt es spezielle Business-Pläne, die auf die Größe und Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Amazon bietet auch eine kostenlose Testphase für Amazon Q an, die es Unternehmen ermöglicht, die Funktionen ohne sofortige Kosten zu erkunden.
Amazon Q repräsentiert einen signifikanten Fortschritt in der Nutzung von generativer KI zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Beschleunigung von Entscheidungsprozessen in Unternehmen (Amazon Web Services, Inc.) (Amazon Web Services, Inc.) (Press Center) (Amazon Web Services, Inc.) (Amazon Web Services, Inc.).
2. ChatGPT ermöglicht "temporäre" Chats
Die Funktion "Temporary Chat" bei ChatGPT ermöglicht es dir, Gespräche zu führen, ohne dass Informationen zwischen den Sitzungen gespeichert oder im Verlauf angezeigt werden. Diese Gespräche werden auch nicht für das Training der Modelle verwendet, was zusätzliche Datenschutzvorteile bietet. Du kannst einen Temporary Chat einfach starten, indem du in der Chat-Oberfläche die entsprechende Option auswählst.
Temporary Chats sind vergleichbar mit einem Inkognito-Modus in Webbrowsern. Sie bieten eine diskrete Möglichkeit, den Chatbot zu nutzen, ohne dass frühere Gespräche oder Eingaben gespeichert werden. Das ist besonders nützlich, wenn du sensible Themen besprechen möchtest oder einfach nicht möchtest, dass bestimmte Details über mehrere Sitzungen hinweg erhalten bleiben.
Ein weiterer Vorteil dieser Funktion ist, dass keine Daten aus Temporary Chats zur Verbesserung der KI-Modelle von OpenAI herangezogen werden. Dies schützt nicht nur deine Privatsphäre, sondern stellt auch sicher, dass deine Interaktionen keinen Einfluss auf die Weiterentwicklung der KI haben (OpenAI Help Center) (OpenAI) (TestingDocs.com).
Diese Funktion ist ideal für Nutzer, die eine flexible und privatere Nutzung von ChatGPT suchen, ohne dauerhafte Spuren ihrer Interaktionen zu hinterlassen.
3. Goolge: Gemini wird in Android Studio integriert.
Gemini in Android Studio, vormals bekannt als Studio Bot, ist ein künstlicher Intelligenz-gestützter Programmierassistent, der in der Entwicklungsumgebung von Android Studio integriert ist. Dieser Assistent wurde entwickelt, um die Erstellung von qualitativ hochwertigen Android-Apps zu beschleunigen und zu vereinfachen. Gemini bietet eine Vielzahl von Funktionen, die direkt im IDE (Integrated Development Environment) zugänglich sind, um den Workflow der App-Entwicklung zu optimieren.
Hauptfunktionen und Vorteile von Gemini:
Code-Generierung und -Vervollständigung: Gemini unterstützt Entwickler durch automatische Code-Generierung und bietet komplexe Code-Vervollständigungen. Dies reduziert die Zeit, die für routinemäßige Programmieraufgaben aufgewendet wird, und ermöglicht es Entwicklern, sich auf kreativere Aspekte der App-Entwicklung zu konzentrieren (Android Developers) (Android Developers Blog) (The Tech Portal).
Fehlererkennung und Debugging: Der Assistent analysiert den geschriebenen Code in Echtzeit, identifiziert potenzielle Fehler und schlägt Korrekturen vor. Dies nicht nur beschleunigt den Debugging-Prozess, sondern dient auch als Lernhilfe, indem es Entwicklern hilft, ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern (TechCrunch) (Cloudbooklet).
Dokumentation und Ressourcensuche: Gemini kann Entwicklern helfen, relevante Dokumentationen und Ressourcen effizient zu finden und Code-Kommentare hinzuzufügen, was insgesamt zur Qualität der App-Entwicklung beiträgt (Android Developers Blog) (Maginative).
Privatsphäre und Datensicherheit: Die Nutzung von Gemini erfordert eine explizite Anmeldung und Aktivierung durch den Nutzer. Standardmäßig nutzt Gemini nur den Verlauf der Konversationshistorie für Kontext. Nutzer haben die Kontrolle darüber, ob und wie sie weiteren Kontext für personalisierte Antworten freigeben möchten (The Tech Portal) (Thurrott.com).
Gemini in Android Studio - Android Developers
4. Microsoft stellt PHI-3 vor - das bisher "kleineste" KI Modell von Microsoft
Microsoft hat kürzlich das Phi-3-Modell vorgestellt, eine neue Familie von kleinen, aber leistungsfähigen Sprachmodellen (SLMs), die für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelt wurden. Diese Modelle sind besonders darauf ausgelegt, lokal auf Geräten wie Smartphones und Laptops zu laufen, was sie ideal für mobile oder Edge-Computing-Anwendungen macht (Microsoft Azure) (Source) (Analytics India Magazine).
Die Phi-3-Modelle, einschließlich des Phi-3-mini, sind beeindruckend leistungsfähig für ihre Größe und übertreffen in Tests sogar größere Modelle wie GPT-3.5. Sie sind so konzipiert, dass sie auch auf Geräten mit begrenzten Ressourcen, wie einem Smartphone oder einem Laptop mit nur 8GB RAM, effizient laufen können. Dies ermöglicht eine breite Anwendung, von alltäglichen Aufgaben bis hin zu spezialisierteren Anforderungen wie schnellen, datenschutzfreundlichen Reaktionen in Umgebungen ohne zuverlässige Internetverbindung (TechXplore).
Die Phi-3-Modelle sind in verschiedenen Ausführungen verfügbar, darunter Phi-3-mini, Phi-3-small und Phi-3-medium, die verschiedene Anforderungen an Leistung und Kosten erfüllen. Alle Modelle sind über Microsoft Azure AI Studio, Hugging Face und die Plattform Ollama verfügbar, was Entwicklern die Integration und Nutzung in eigenen Projekten erleichtert (Microsoft Azure) (Analytics India Magazine).
Microsoft betont zudem die hohe Qualität der Trainingsdaten, die für die Entwicklung dieser Modelle verwendet wurden, was zu einer verbesserten Leistung und sichereren Interaktion führt. Die Phi-3-Modelle sind frei verfügbar, sodass Entwickler und Unternehmen sie leicht testen und in ihre Systeme integrieren können (Microsoft Azure) (TechXplore).
Für weitere Details zur technischen Umsetzung und Verfügbarkeit der Phi-3-Modelle, kannst du das Ankündigungsvideo von Microsoft auf YouTube ansehen: Phi-3 SLM Announcement (YouTube).
https://www.theverge.com/2024/4/23/24137534/microsoft-phi-3-launch-small-ai-language-model
5. VideoGigaGAN: Pioneering Detail-rich Video Super-Resolution
VideoGigaGAN ist ein bahnbrechendes Modell im Bereich der Video-Super-Resolution (VSR), das auf dem Bild-Upsampler GigaGAN aufbaut. Entwickelt, um die Grenzen der Videoauflösung zu erweitern, zielt dieses neue Modell darauf ab, Videos mit hoher Detailtreue und zeitlicher Konsistenz zu produzieren, eine Herausforderung, die bei bestehenden VSR-Methoden oft zu qualitativen Einbußen führt.
Herausforderungen und Innovationen
Die herkömmlichen VSR-Techniken tendieren dazu, in ihren Ergebnissen weniger scharf als ihre Bildgegenstücke zu sein, bedingt durch ihre beschränkten generativen Fähigkeiten. VideoGigaGAN adressiert dieses Problem, indem es die Architektur von GigaGAN nutzt und durch zeitliche Module erweitert, was anfangs zu starken zeitlichen Flimmern führte. Durch innovative Ansätze zur Verbesserung der zeitlichen Konsistenz konnte dieses Problem jedoch signifikant gemindert werden.
Technische Umsetzung
Das Modell verwendet eine asymmetrische U-Net-Architektur mit speziellen Temporal-Attention-Layern und Anti-Aliasing-Blöcken, um die zeitliche Konsistenz zu gewährleisten und Aliasing-Artefakte zu vermindern. Diese Techniken ermöglichen es VideoGigaGAN, detailreiche und zeitlich konsistente Videos zu erzeugen, die selbst bei achtfacher Vergrößerung der Ursprungsauflösung überzeugen.
Leistungsvergleich und Verfügbarkeit
VideoGigaGAN hat in Tests gezeigt, dass es in der Lage ist, zeitlich konsistente und detailreiche Videos zu erzeugen und übertrifft dabei frühere VSR-Modelle deutlich. Das Modell steht zur freien Verfügung und kann für vielfältige Anwendungen eingesetzt werden, von der Medienproduktion bis hin zu sicherheitskritischen
Überwachungsanwendungen.
Für weitere Informationen und technische Details zu VideoGigaGAN, einschließlich Demonstrationen und Vergleichen, besuchen Sie bitte die Projektseite auf VideoGigaGAN GitHub oder das dazugehörige wissenschaftliche Papier.
Viel Spaß beim lesen.
Eure
Blauen Tomaten
