• Frage: Hallo, Was ist ihr lieblings KI-Modell?

    Frage gestellt Henry am 21 Feb 2024.
    • Foto: Karsten Weber

      Karsten Weber Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Das kann ich nicht beantworten.

    • Foto: Christian Wolff

      Christian Wolff Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Ich habe kein lieblings KI-Modell so wie ich ein Lieblingseis oder -band habe. KI Systeme sind wie ein großer Werkzeugkasten, es gibt viele verschiedene KIs, die alle ganz bestimmte Dinge können bzw. eben überhaupt nicht können.
      Wenn du eine Schraube festziehen musst, brauchst du einen Schraubendreher der richtigen Größe. Versuchst du es dann trotzdem erst mit dem Gummihammer, weil der dir so gut gefällt, kommt dabei wahrscheinlich nur Murks raus.

    • Foto: Matthias Kahl

      Matthias Kahl Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Muss mich Christian anschließen. Ich würde aber ein Modell interessant und zugleich beängstigend finden dass zur sogenannten starken AI gehört. Damit ist gemeint dass es emotionale Intelligenz besitzt. Bisher gibt’s keine Anzeichen dass es existiert und ob es je existieren kann ist eine philosophische Frage die derzeit niemand beantworten kann.

    • Foto: Annegret Janzso

      Annegret Janzso Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Ich denke bei dieser Frage denkt man oft zuerst an die großen KI-Systeme, die man im Alltag erlebt: Chat-GPT, Alexa, und so weiter. Tatsächlich gibt es aber so viele kleine KI-Modelle, die alle eine andere spezifische Aufgabe haben. Oft entwickeln wir neue Modelle für jedes Projekt, die sich vielleicht ähnlich sind, aber nicht gleich. Wie andere hier auch schon gesagt haben, nimmt man eben das Model, das für die Aufgabe am besten passt, oder erstellt auch mal ein neues. Ich habe also kein Lieblings-Model, aber vielleicht haben manche Leute Lieblings-Methoden, um Modelle zu erstellen oder damit zu arbeiten.

    • Foto: Xenia Klinge

      Xenia Klinge Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Hier würde ich unterscheiden zwischen einem „fertigen“ Modell und einer Architektur. Der Unterschied ist, dass eine Architektur oder ein Algorithmus erst mal abstrakt sind, das sind bloß Bausteine oder Anweisungen, wie sich ein Modell zu verhalten hat. Ungefähr so wie das Pizzarezept noch keine Pizza ist. „Fertig“ und benutzbar wird das Ganze dann durch Training auf bestimmten Daten. Dieselbe Architektur, zum Beispiel ein sogenannter Transformer, kann auf unterschiedlichen Daten trainiert ganz verschiedene Modelle hervorbringen, zum Beispiel BERT (eines der frühen transformerbasierten Sprachverarbeitungssysteme) oder GPT-4 (worauf ChatGPT beruht).

      Unter Architekturen kann man schon seine Lieblinge haben, glaube ich, auch wenn man natürlich immer die Algorithmen so wählt, dass sie zum Problem passen. Bei „einfachen“ Machine-Learning-Problemen bevorzuge ich manchmal zum Beispiel Entscheidungsbäume gegenüber komplizierteren Algorithmen, weil sich diese auch von Menschen gut verstehen lassen und wir so besser nachvollziehen und erklären können, wie sie ihre Entscheidungen treffen.

      Was Modelle angeht, schließe ich mich an, dass sich das nicht so gut beantworten lässt, weil es auch mit ihrer Aufgabe zusammenhängt. Charmant fand ich aber das inzwischen fast ein Jahr alte TinyStories (https://arxiv.org/abs/2305.07759). Eigentlich heißt das Datenset so, auf dem die Forschenden hier ein Modell trainieren – und zwar ein verhältnismäßig „kleines“ Sprachmodell, das „kleine“ Geschichten erzählen kann, sowohl von der Länge her als auch vom Publikum: Die Geschichten sollen für kleine Kinder verständlich sein.

      Ein Beispiel (übersetzt auf Deutsch):

      Es war einmal ein großer Fisch namens Bob. Bob liebte es zu schwimmen und mit seinen Freunden zu spielen. Eines Tages sah Bob einen glänzenden Stein auf dem Boden liegen. Er wollte damit spielen, aber er war zu groß für ihn.
      Bob fragte seine Freunde, ob sie mit dem Stein spielen könnten. Seine Freunde sagten ja, und sie spielten den ganzen Tag mit dem Stein. Sie hatten so viel Spaß, zusammen zu spielen.
      Doch dann passierte etwas Unerwartetes. Ein starker Wind kam auf und blies den Stein weg. Bob war traurig und wusste nicht, was er tun sollte. Er sah sich um und bemerkte, dass der Stein verschwunden war! Er war traurig und wusste nicht, was er tun sollte.

      Wer sich jetzt fragt, wie ein Unterwasser-Windstoß einen schweren Stein wegblasen kann … tja, das Modell ist ein Geschichtenerzähler, keine Physiksimulation. : )

    • Foto: Jens-Bastian Eppler

      Jens-Bastian Eppler Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Ich finde wirklich super, was unterschiedliche Anwendungen leisten können. Z.B. bin freue ich mich immer wieder über die Empfehlungen, die mir die KIs von Spotify oder Amazon machen. Wenn ich so neue Musik oder neue Bücher entdecke, ist das cool. Es ist aber auch lustig darüber nachzudenken, wwenn mir seltsame Dinge empfohlen werden. In meinem Arbeitsalltag hilft mir auch ChatGPT sehr viel, indem es mir Aufgaben abnimmt, wie Emails zu formulieren oder andere einfache Texte zu schreiben oder auch dabei längere Texte Korrektur zu lesen und bessere Formulierungen vorzuschlagen.

    • Foto: Knut Linke

      Knut Linke Beantwortet am 21 Feb 2024: last edited 21 Feb 2024 4:58 pm


      Das kommt drauf an – für Bilder für Präsentationen nutze ich gerne den Bildgenerator von Bing oder ChatGPT. Für realistische Fotos MidJourney. Auch wenn beides mit Stable Diffusion (die technische Basis) arbeitet sieht man doch unterschiede in den Ergebnissen.

      Bei Texte, Reflektionen und Übersetzungen bevorzuge ich aktuell ChatGPT (4.0 oder Playground).

      Für schnellere Antworten ist Gemini von Google oder Mixtral (https://groq.com) durchaus eine schöne Wahl. Für die Arbeit mit meinen Studierenden werde ich mich wohl etwas mehr mit Mixtral und Llama beschäftigen, da diese Systeme freie zugänglich sind.

    • Foto: Diana Schneider

      Diana Schneider Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Lieblings-KI im Sinne von „welche KI mag ich am liebsten“? Das habe ich nicht. Aber ich nutze deepl ziemlich oft und auch ChatGPT oder ähnliche Modelle sind eine interessante Funktion. Man merkt, wie schnell sich alles entwickelt, verbessert und optimiert.

    • Foto: Daniel Braun

      Daniel Braun Beantwortet am 21 Feb 2024:


      Ich mag besonders offene KI-Modelle, also solche die nicht einer Firma alleine gehören und deren Eigentum sind, sondern von allen benutzt und analysiert werden können. Solche offenen Modelle funktionieren nicht immer so gut wie die großen Modelle von Firmen, sie helfen uns aber die Funktionsweise besser zu verstehen und neue Anwendungen zu entwickeln. Solche offenen Modelle sind zum Beispiel BLOOM, T5 oder Llama 2.

    • Foto: Emmanuel Müller

      Emmanuel Müller Beantwortet am 24 Feb 2024:


      Da ich selbst KI-Algorithmen erfinde habe ich natürliche meine KI-Modelle am liebsten 😉

      Nein, wichtig ist, dass ihr euch nicht auf einen Algorithmus oder ein Modell verlasst, sondern viele unterschiedliche ausprobiert. Jedes hat eigene Schwächen und ist damit nicht immer das Beste. Das sagt auch das „No free lunch theorem“, es gibt nicht die eine beste Lösung für alles.

      In unserer Forschung schauen wir uns daher besonders Modelle an, die sich über ihre eigenen Fehler und Unsicherheiten bewusst sind und nicht immer Antworten geben, sondern auch mal sagen „ich weiß es nicht“ oder „hier bin ich mir unsicher“. Oder würdet ihr einem anderen Menschen vertrauen, der immer eine Antwort auf Alles hat, auch dann, wenn sich die Person überhaupt nicht auskennt?

      Auch Algorithmen, die sich selbst erklären können, sind für unsere Forschung wichtig. Wir entwickeln interpretierbare Modelle, welche nicht nur Antworten geben, sondern auch eine Begründung für diese Antwort versuchen zu finden. Auch hier könnt ihr das mit Menschen vergleichen: Wenn euch jemand die Antwort nicht erklären kann, vertraut ihr diese Person und der Antwort nicht so sehr wie einer Person, die euch erklären kann, warum sie die Antwort gegeben hat.

      Vorwissen ist ein weiterer wichtiger Punkt in KI-Modellen. Da alle Modelle aus der Vergangenheit gelernt haben enthalten sie vielleicht auch gutes oder schlechtes Vorwissen und sind dadurch stark beeinflusst. Auch hier der Vergleich mit Menschen: Wenn jemand viel Erfahrung hat vertrauen wir dieser Person mehr als einer Person, die keine Erfahrung hat. Schwierig ist es, wenn jemand uns mit viel Erfahrung zu etwas überzeugen möchte das wir selbst nicht gut finden.

      Seit also kritisch und schaut genau hin, glaubt nicht alles, was die KI behauptet! Lasst es euch erklären und hinterfragt, warum euch die KI etwas vorschlägt.
      (das gilt auch bei Menschen :-))

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