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Warum haben große Sprachmodelle einen regelrechten KI-Hype ausgelöst? Maschinelles Lernen bietet eine Vielzahl von Ansätzen: von Objekterkennung über Empfehlungssysteme bis hin zu Wettervorhersagen. Sprachmodelle jedoch stehen im Zentrum des KI-Hypes – und das liegt an einem entscheidenden Vorteil: Self-supervision 🚀 Was ist Self-supervision und warum ist es bahnbrechend? Im Gegensatz zum aufwändigen Datenlabeling (Supervision) können Sprachmodelle aus den Eingabedaten selbst lernen. Beispielsweise dienen bei Sprachmodellen die nächsten Wörter in einem Text als "Labels", die das Modell vorhersagen soll. Das bedeutet: - Keine manuellen Labels erforderlich. - Riesige Datenmengen sind sofort verfügbar – Bücher, Blogs, Artikel, Kommentare. Supervised Learning: Gut, aber limitiert In der Ära des "Supervised Learning" war Datenkennzeichnung der Engpass: 💡 Ein Bildklassifikationsmodell benötigte manuell gelabelte Daten. Die Kennzeichnung von 1 Million Bildern kann schnell 50.000€ kosten – und das nur für 1.000 Kategorien! Will man auf 1 Million Kategorien skalieren? Die Kosten steigen exponentiell. Doch nicht nur Kosten sind eine Hürde: - Manche Aufgaben, wie medizinische Diagnosen, erfordern Expertenwissen. - Andere, wie maschinelle Übersetzungen, sind zeitaufwändig und teuer. Die Stärke von self-supervision Mit Selbstüberwachung entfällt dieser Flaschenhals. Sprachmodelle können beliebig große Datensätze verarbeiten und wachsen – ein zentraler Vorteil, der auch auf multimodale Modelle übertragbar ist. 👉 Ein Beispiel: CLIP OpenAI nutzte 400 Millionen Bild-Text-Paare aus dem Internet, um ein Modell zu trainieren, das Aufgaben wie Bildklassifikation ohne zusätzliche Schulung bewältigt. Das Beste? Kein einziges Label wurde manuell erstellt. Foundation Models: Die neue Ära Dank self-supervision und Skalierung können Foundation Models vielseitig eingesetzt werden: - Ein Sprachmodell übernimmt sowohl Sentiment-Analysen als auch Übersetzungen. - Multimodale Modelle verbinden Text, Bilder und mehr – mit einem Bruchteil der Labelkosten. Was bedeutet das für Unternehmen und Entscheider? Foundation Models sind aufgrund ihrer Eigenart und die Art und Weise, wie sie trainiert werden, in der Lage eine Vielzahl von Aufgaben zu übernehmen. Die Barrieren, KI-Anwendungen zu entwickeln, sind so niedrig wie nie zuvor. Also, welche neuen Möglichkeiten oder Herausforderungen entstehen für Ihr Unternehmen, wenn KI so zugänglich wird? Hi, ich bin Allaa und Co-Founder von Deep5. Wir helfen Unternehmen dabei, KI zu verstehen und es gewinnbringend in Ihr Unternehmen einzusetzen.