Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.
Mehr als die Hälfte der Führungskräfte, rund 52 %, nutzen bereits KI-Tools für die Erstellung von Texten, um ihr Content-Marketing zu verbessern. Besonders bemerkenswert ist, dass der KI-Trend nicht auf einen bestimmten Unternehmenstyp beschränkt ist, da sowohl der B2B- als auch der B2C-Sektor das Potenzial erkannt haben: 62 % der B2B- und 38 % der B2C-Unternehmen bereiten sich auf den Einsatz von KI-Tools zur Erstellung von Inhalten vor.
Schließlich sorgt der Einsatz von KI beim Verfassen von Unternehmenstexten dafür, dass die Wörter die Aufmerksamkeit aller auf sich ziehen und sich von der Konkurrenz abheben. Hier sind die 7 wichtigsten KI-Tools für die Texterstellung im Jahr 2024 –
1. Jaspis.ai
Mit Blick auf die Zusammenarbeit im Team macht es Jasper Spaß, Texte zu verfassen, die sich so lesen und anhören, als hätte sie ein Mensch verfasst. Es ist eines der besten KI-Textwerkzeuge und ist vergleichbar mit Google Workspace für KI-Texter.
Für Unternehmen jeder Größe ist Jasper mit seiner Vorlagensammlung und dem Cloud-Speicher eine hervorragende Option, um Kopierprojekte einfach zu erstellen, zu ändern und zu genehmigen. Jasper hat eine Oberfläche, die einem Dokument ähnelt. Der von Ihnen gewünschte Inhalt wird in einem Briefing festgelegt, das Optionen für Tonalität, SEO-Keywords und andere Faktoren enthält.
Preisgestaltung
7 Tage kostenlose Testversion verfügbar
$40 für Starter (20.000 Wörter)
82 $ für Boss-Modus (50.000 Wörter)
Bewertung
4.7/5
2. OwlyWriter AI in Hootsuite
Auf der Grundlage einer Aufforderung können Sie mit OwlyWriter eine neue Bildunterschrift für soziale Medien in einem bestimmten Ton erstellen. Veröffentlichen Sie einen Blogeintrag oder eine Produktseite, die auf einem Link basiert. Verwenden Sie ein Schlüsselwort oder ein Thema, um Artikelideen zu generieren, und schreiben Sie dann Inhalte, die auf denen basieren, die Ihnen am besten gefallen. Sie können Ihre leistungsstärksten Inhalte wiederfinden und verwenden.
Preisgestaltung
Kostenloser 30-Tage-Plan verfügbar
Professioneller Plan: $99 pro Monat
Team Plan: $249 pro Monat
Geschäftsplan: Ab $739 pro Monat
Unternehmensplan: Individuelles Angebot
Bewertung
4.1/5
3. Kopieren.ai
Copy.ai kann Ihnen bei allem helfen, auch bei der Entwicklung von Ideen für Social-Media-Posts und Themenideen. Darüber hinaus bietet es mehr als 90 kostenlose Tools für das Schreiben von Texten. Es erleichtert Schreibaufgaben wie das Erstellen von Instagram-Beschriftungen, das Überarbeiten bestimmter Absätze und das Erstellen von Meta-Beschreibungen.
Für Werbetreibende mit kleinem Budget ist Wordtune eine einfache, gut funktionierende KI-Textwerklösung. Allerdings werden keine Dinge von Grund auf neu erstellt. Das Hauptziel des Tools besteht darin, den bereits geschriebenen Text neu zu schreiben. Es kann Ihr Material umschreiben und paraphrasieren, lange Texte zusammenfassen, den Fluss Ihres Textes verbessern, ohne die ursprüngliche Botschaft zu verwässern, und Ihren Text für die Verwendung in verschiedenen Kanälen umfunktionieren.
Unternehmen und E-Commerce-Vermarkter profitieren von der Unterstützung durch Copysmith bei der Erstellung, Einführung und Verbreitung von Inhalten auf breiter Ebene. Sie können die vorgefertigten Vorlagen für Website-Inhalte, E-Commerce-Produktbeschreibungen, die Erstellung von sozialen Medien und Anzeigen sowie die Erweiterung von Inhalten verwenden. Außerdem können Sie mit dem Generator für benutzerdefinierte Inhalte Ihre eigene Vorlage erstellen, wenn Sie möchten.
Um Ihnen zu helfen, nicht originale Sätze zu erkennen, bietet Copysmith auch einen Plagiatschecker. Das Tool verfügt über Schnittstellen zu verschiedenen Diensten, darunter Hootsuite, Frase, WooCommerce, Google Ads, Google Docs und Zapier.
Rytr bietet rund 40 Anwendungsfälle und Vorlagen, darunter “Textvervollständigungswerkzeuge”, die Sätze und Absätze für Sie vervollständigen (Inhalt anhängen und Text fortsetzen), Storylines und Liedtexte. Sobald Sie die gewünschte Sprache, den Ton und die Beschreibung des Inhalts eingegeben haben, generiert die Magic Command-Funktion jede Form von Inhalt.
Notion ist ein Tool für Aufgaben und Notizen, das für seine schönen und nützlichen Vorlagen bekannt ist. Zu Notion gehört auch ein KI-Tool. Obwohl es sich in erster Linie auf Produktivitätsaufgaben konzentriert, verfügt es über starke KI-Texterstellungsfähigkeiten, wie z. B. die Entfernung von Fachjargon, Ideengenerierung und sogar die Fähigkeit, komplette Texte zu verfassen.
Hinzufügen zu einem bezahlten Notion-Plan für $8 pro Mitglied und Monat
Bewertung
4.7/5
Schlussfolgerung
Der Einsatz von KI-Tools für die Texterstellung verschafft Ihren Marketingbemühungen einen Vorsprung, spart Zeit und bewahrt die Qualität Ihrer Unternehmenstexte.
Versuchen Sie es mit Cody AI – einem KI-gestützten virtuellen Mitarbeiter, der Ihr Unternehmen bei verschiedenen Aufgaben unterstützen kann, z. B. bei der Beantwortung von Fragen, der Erledigung von Aufgaben, dem Onboarding neuer Mitarbeiter, der Unterstützung und Fehlerbehebung sowie der Einbringung neuer Ideen und Erkenntnisse.
Social-Media-Teams, deren Aufgabe es ist, die Aufmerksamkeit des Publikums zu gewinnen, können KI-Anweisungen für soziale Medien erstellen, um ihren kreativen Prozess zu rationalisieren und zu verbessern.
3. Use examples to illustrate your desired outcome.This will help AI to learn your style and preferences. By mastering AI prompts, you can harness the power of technology to enhance your productivity and expand your capabilities. Join me in learning and mastering these AI prompts
KI-Prompts für soziale Medien sind spezifische Fragen oder Aussagen, die dazu dienen, KI-Tools wie Cody AI oder ChatGPT in Unterhaltungen über relevante Themen in sozialen Medien einzubinden. Diese Aufforderungen können ein breites Spektrum an Themen abdecken, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
Erstellung und Verwaltung von Inhalten: Fragen zur Erstellung ansprechender Inhalte, zur Planung von Beiträgen oder zur Verwaltung mehrerer sozialer Medienplattformen.
Trend-Analyse: Erkundigungen über aktuelle Trends auf verschiedenen Social-Media-Plattformen, wie man sie erkennt und wie man sie effektiv für mehr Reichweite nutzen kann.
Strategien zur Einbindung des Publikums: Diskussionen über Strategien zur Steigerung des Engagements der Follower, einschließlich der Beantwortung von Kommentaren, der Erstellung interaktiver Inhalte und des Aufbaus einer Community.
Social Media Marketing: Fragen zur Nutzung sozialer Medien für Marketingzwecke, einschließlich Ratschlägen zu Werbung, Zusammenarbeit mit Influencern und Markenpositionierung.
Analyse und Messung: Fragen zur Interpretation von Social-Media-Analysen, zur Messung der Kampagnenleistung und zum Verständnis von Publikumsdemografien.
Krisenmanagement: Ratschläge für den Umgang mit negativem Feedback, Krisen in der Öffentlichkeitsarbeit oder kontroversen Themen in den sozialen Medien.
Plattformspezifische Funktionen: Fragen zu den einzigartigen Funktionen verschiedener Social-Media-Plattformen, wie Instagram Stories, Twitter-Threads oder LinkedIn-Artikel, und wie man sie effektiv nutzt.
Ethische und verantwortungsvolle Nutzung: Diskussionen über ethische Erwägungen bei der Nutzung sozialer Medien, einschließlich Datenschutzfragen, Fehlinformationen und digitales Wohlbefinden.
Algorithmus-Verständnis: Fragen zur Funktionsweise von Social-Media-Algorithmen und Tipps zur Optimierung von Inhalten für bessere Sichtbarkeit und Engagement.
Futuristische Trends: Spekulationen und Diskussionen über die Zukunft der sozialen Medien, einschließlich der Integration von KI und anderen neuen Technologien.
Neugierig, wie das geht? Sehen wir uns diese 16 KI-Eingabeaufforderungen an, die Social-Media-Teams bei der Erstellung von Inhalten unterstützen und das Engagement des Publikums fördern.
1. Inspirierendes Zitat
Ein inspirierendes Zitat für Instagram über die Überwindung von Herausforderungen auf [specific industry or personal interest] erstellen, um die Stimmung meiner Follower zu heben. Die gewünschte Aktion besteht darin, über persönliche Herausforderungen, die sie bewältigt haben, nachzudenken und sich darüber auszutauschen. Der Aufhänger könnte etwa lauten: “Wollten Sie schon einmal aufgeben? Lass uns gemeinsam Stärke in Herausforderungen finden.”
2. Technische Innovation
Verfassen Sie einen überzeugenden LinkedIn-Post, der die bahnbrechende technologische Innovation auf [specific industry/field] hervorhebt. Ich möchte mein Publikum dafür begeistern, wie diese Innovation die Zukunft prägt. Das Zielpublikum besteht aus Technikbegeisterten und Fachleuten. Der Schmerzpunkt sind die Herausforderungen auf [industry], die diese Innovation angeht.
3. Persönliche Errungenschaften
Verfassen Sie ein herzliches Social-Media-Update für LinkedIn in 100 Wörtern, in dem Sie meine jüngste Errungenschaft auf [specific activity/field] feiern. Machen Sie ihn motivierend und erzählenswert, indem Sie die überwundenen Herausforderungen und die gelernten Lektionen ausführlich beschreiben.
4. Buchempfehlung
Schlagen Sie auf Twitter in 280 Zeichen ein Buch vor, das zum Nachdenken anregt: [specific genre/interest]. Einen überzeugenden Beitrag verfassen, der meine Follower ermutigt, in das Buch einzutauchen und an einer virtuellen Buchclub-Diskussion teilzunehmen. Teilen Sie gegebenenfalls eine persönliche Verbindung mit. Das Zielpublikum besteht aus Buchliebhabern. Die gewünschte Aktion besteht darin, sie dazu zu bringen, dem virtuellen Buchclub beizutreten. Die Schwierigkeit besteht darin, qualitativ hochwertige Bücher auf [specific genre] zu finden.
5. Reiseabenteuer
Erstellen Sie einen ausführlichen Beitrag, in dem ich mein unvergesslichstes Reiseerlebnis beschreibe. Fügen Sie anschauliche Details über den Ort, kulturelle Begegnungen und persönliche Überlegungen ein, die meine Leser in diesen Moment versetzen werden. Das Zielpublikum besteht aus Reisebegeisterten. Die gewünschte Aktion besteht darin, sie dazu zu bringen, ihre schönsten Reiseerinnerungen mitzuteilen. Der Aufhänger könnte so lauten: “Schließen Sie die Augen und stellen Sie sich den Duft von [destination] und das Gefühl von [cultural element] vor.” Der Schmerzpunkt ist die Sehnsucht nach Reiseerlebnissen auf [current circumstances].
6. Achtsamkeitsmoment
Entwickeln Sie einen kurzen, aber wirkungsvollen Achtsamkeitstipp oder eine Übung, die meinen Anhängern hilft, Ruhe und Ausgeglichenheit in ihrem hektischen Leben zu finden. Passen Sie es so an, dass es in verschiedenen Alltagssituationen leicht anwendbar ist. Die Zielgruppe besteht aus vielbeschäftigten Berufstätigen. Der Aufhänger könnte lauten: “Fühlen Sie sich überfordert? Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um zu atmen und sich zu zentrieren.” Der Schmerzpunkt ist die Stressbewältigung in einer schnelllebigen Welt.
7. Frage des Tages
Überlegen Sie sich eine interessante und zum Nachdenken anregende Frage zum Thema [specific topic/interest], über die meine Follower auf Twitter diskutieren können. Fördern Sie die Interaktion, indem Sie Ihre Gedanken zu der Frage äußern. Die gewünschte Aktion ist, dass sie ihre Erkenntnisse in den Kommentaren mitteilen.
8. Rezept teilen
Stellen Sie ein detailliertes und köstliches Rezept für [specific type of dish] als Facebook-Post mit weniger als 200 Wörtern zur Verfügung. Erzählen Sie die Geschichte, warum dieses Rezept so beliebt ist, und fügen Sie eine persönliche Note hinzu, um es sympathischer zu machen. Das Zielpublikum besteht aus Lebensmittelfreunden. Die gewünschte Aktion besteht darin, sie zum Kochen zu bringen und ihre Ergebnisse zu teilen. Das Problem ist die begrenzte Auswahl an hausgemachten Mahlzeiten.
9. Technischer Humor
Schreiben Sie einen lustigen Witz oder ein Meme mit technischem Bezug. Es soll witzig sein, geteilt werden können und auf die spezifischen Interessen und den Humor meiner Zielgruppe zugeschnitten sein. Die gewünschte Aktion ist, dass sie den Witz teilen und einen Freund markieren.
10. Positive Nachrichten Anteil
Finden Sie eine herzerwärmende und positive Nachricht aus aller Welt und teilen Sie sie mit anderen. Verfassen Sie eine Bildunterschrift, die Freude verbreitet und die Follower dazu ermutigt, ihre eigenen aufbauenden Geschichten zu teilen. Der Aufhänger könnte in etwa so lauten: “Inmitten des Chaos, lass uns etwas Freude finden. Hier ist eine herzerwärmende Geschichte, die Ihren Tag erhellt. Was ist Ihre positive Nachricht?”
11. Produktivitäts-Tipp
Nennen Sie einen praktischen Produktivitätstipp, der Ihnen persönlich geholfen hat, konzentriert und effizient zu bleiben. Geben Sie konkrete Schritte und Beispiele an, damit die Teilnehmer sie leicht in ihre Routine einbauen können. Die Zielgruppe besteht aus vielbeschäftigten Berufstätigen und Unternehmern. Die gewünschte Aktion ist, dass sie den Produktivitäts-Tipp umsetzen und ihre Erfahrungen teilen.
12. Mode-Inspiration
Erstellen Sie ein modisches Instagram-Karussell mit dem neuesten Trend auf [specific fashion/style]. Fügen Sie eine persönliche Note hinzu, z. B. wie Sie es stylen würden oder warum es Ihrem eigenen Modebewusstsein entspricht. Das Zielpublikum besteht aus Fashionistas und Stilliebhabern. Sie sollen dazu gebracht werden, ihre eigenen Mode-Inspirationen zu teilen. Das Problem besteht darin, dass sie nur begrenzt mit aktuellen Modetrends in Berührung kommen.
13. Dankbarkeit Post
Drücken Sie aufrichtige Dankbarkeit für etwas Bestimmtes in Ihrem Leben aus. Teilen Sie persönliche Anekdoten und ermutigen Sie Ihre Follower, über ihre Dankbarkeit nachzudenken, indem Sie einen entsprechenden Hashtag verwenden. Die gewünschte Aktion soll die Zuhörer dazu bringen, ihre eigene Dankbarkeit auszudrücken. Der Aufhänger könnte etwa lauten: “Dankbarkeit verändert alles. Heute bin ich dankbar für [specific thing]. Was erhellt Ihr Leben mit Dankbarkeit?” Der Schmerzpunkt könnte das Bedürfnis nach Positivität und Dankbarkeit im täglichen Leben sein.
14. DIY-Projekt-Schaufenster
Präsentieren Sie ein kürzlich durchgeführtes Heimwerkerprojekt mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung. Inspirieren Sie Ihre Follower mit Details zu den verwendeten Materialien, den Herausforderungen und dem Erfolgserlebnis. Die Zielgruppe besteht aus Heimwerkern und Kreativen. Die gewünschte Aktion besteht darin, dass sie das Heimwerkerprojekt ausprobieren und ihre Ergebnisse mitteilen.
15. Technologie-Dilemma
Stellen Sie ein hypothetisches technologiebezogenes Dilemma vor und fragen Sie Ihre Follower nach ihrer Meinung. Verfassen Sie einen Beitrag, der eine lebhafte und nachdenkliche Diskussion über mögliche Lösungen auslöst. Die gewünschte Aktion besteht darin, die Zuhörer dazu zu bringen, ihre Erkenntnisse über das technologische Dilemma mitzuteilen.
16. Hinter-den-Kulissen
Geben Sie Ihren Followern einen Blick hinter die Kulissen eines typischen Tages oder Projekts. Erzählen Sie interessante Details, Herausforderungen und unerwartete Momente, um eine persönlichere Verbindung zu Ihrem Publikum herzustellen. Die gewünschte Aktion besteht darin, sie dazu zu bringen, ihre eigenen Momente hinter den Kulissen zu teilen. Der Aufhänger könnte lauten: “Neugierig, was hinter den Kulissen passiert? Schauen Sie doch mal rein.”
Schlussfolgerung
Denken Sie bei der Formulierung überzeugender KI-Aufforderungen für soziale Medien daran, sie auf Ihre Zielgruppe zuzuschneiden. Passen Sie den Ton, die Betonung oder den Detaillierungsgrad an Ihre Bedürfnisse an. Spielen Sie mit verschiedenen Aufmachern, fügen Sie interessante Fragen ein oder würzen Sie sie mit Aufforderungen zum Handeln.
Mischen Sie so lange, bis Sie die goldene Kombination gefunden haben, die Ihnen gefällt. Die Vielseitigkeit dieser Aufforderungen lässt unendlich viele kreative Möglichkeiten zu, die zum Engagement einladen und sinnvolle Gespräche in unterschiedlichen Kontexten anregen.
Es wird erwartet, dass der Markt für KI in den sozialen Medien mit einer CAGR von 28.04% bis 2028 auf 5,66 Milliarden Dollar ansteigen. KI bringt supercoole Tools mit sich, die es leichter machen, kreativ zu sein und die Erstellung von Inhalten zu vereinfachen. Wenn Sie sich eine großartige KI-Aufforderung einfallen lassen, geben Sie der KI einen Fahrplan für die Erstellung von Inhalten, die zu Ihrer Marke passen und bei Ihrem Publikum gut ankommen.
Künstliche Intelligenz ist kein Ersatz für menschliche Intelligenz; sie ist ein Werkzeug, das die menschliche Kreativität und den Einfallsreichtum verstärkt.
– Fei-Fei Li, Co-Direktor des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence und IT-Professor an der Graduate School of Business
In diesem Blog befassen wir uns mit den Strategien und Techniken für die Erstellung der besten AI-Prompts, die Ihr Publikum fesseln und Ihre Präsenz in den sozialen Medien verbessern.
1. Definieren Sie Ihr Ziel
Jeder Beitrag in den sozialen Medien sollte einen Zweck haben. Egal, ob es darum geht, zu informieren, zu unterhalten oder für etwas zu werben: Definieren Sie Ihr Ziel klar, bevor Sie einen KI-Prompt erstellen. Sie hilft der KI bei der Erstellung von Inhalten, die genau auf das Ziel abgestimmt sind, das Sie verfolgen. Wenn Sie z. B. ein neues Produkt anpreisen, könnte sich Ihre Aufforderung darauf konzentrieren, seine einzigartigen Merkmale hervorzuheben oder einen zeitlich begrenzten Rabatt anzubieten.
In diesem Beispiel ist das Ziel klar definiert: Die Nutzer sollen informiert und zum Herunterladen der neuen Fitness-App bewegt werden. Die KI-Eingabeaufforderung legt die wichtigsten Funktionen fest, wirbt für ein zeitlich begrenztes Angebot und gibt sogar den Ton an, um die Markenidentität der App zu unterstützen.
2. Spezifität ist der Schlüssel
Wenn es darum geht, Anweisungen für künstliche Intelligenz zu erteilen, kommt es auf die kleinsten Details an. Anstatt vage zu sein, sollten Sie in Ihren Aufforderungen sehr spezifisch und beschreibend sein. Sie hilft der KI bei der Erstellung punktgenauer Inhalte, spart Ihnen Zeit, indem sie die Zahl der Überarbeitungen reduziert, und hält alles auf Kurs mit Ihren Zielen.
Wenn Ihre KI-Aufforderung z. B. einen Facebook-Post über ein neues Rezept vorsieht, sollten Sie alles über die Zutaten und den schrittweisen Zubereitungsprozess erzählen und unbedingt das köstliche sensorische Erlebnis beschreiben, das Sie den Leuten vermitteln möchten. Je detaillierter Ihre Eingabeaufforderung ist, desto genauer und überzeugender wird der von der KI generierte Inhalt sein.
Anstelle einer allgemeinen Anweisung wie “Erstellen Sie einen Beitrag über unser neues Produkt” sollten Sie etwas Präziseres sagen wie “Erstellen Sie einen Tweet, der die innovativen Funktionen unseres neuen Produkts XYZ hervorhebt und dessen Auswirkungen auf die Lösung eines allgemeinen Problems unserer Zielgruppe hervorhebt.”
3. Kennen Sie Ihr Publikum
Der Schlüssel zum Erfolg von Social-Media-Inhalten liegt darin, zu verstehen, worum es Ihrer Zielgruppe geht. Sorgen Sie dafür, dass Ihre KI-Eingabeaufforderungen ihren Vorlieben, Interessen und ihrer Art zu sprechen entsprechen – das ist der Schlüssel.
Berücksichtigen Sie Faktoren wie Alter, demografische und psychografische Faktoren bei der Entwicklung von Aufforderungen. Wenn sie auf Witze stehen, sollten Sie etwas Humor einbringen. Wenn sie gerne etwas lernen, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Aufforderungen mit nützlichen Informationen gefüllt sind.
4. Festlegung des Formats
Jede Social-Media-Plattform hat ihre eigene Atmosphäre, richtig? Stellen Sie sicher, dass Sie das gewünschte Format in Ihrer KI-Aufforderung klar definieren. Durch die Anpassung wird sichergestellt, dass die KI Inhalte erstellt, die perfekt auf die Plattform abgestimmt sind, sodass sie hervorragend aussehen und gelesen werden können.
In diesem Beispiel unterstreicht die Aufforderung von Instagram die visuelle Natur der Plattform und weist die KI an, einen Beitrag mit mehreren Bildern und spezifischen Inhalten für jedes Bild und jede Bildunterschrift zu erstellen.
5. Förderung von Kreativität und Originalität
Jeden Tag gibt es in den sozialen Medien eine regelrechte Explosion von Inhalten, und es ist nicht leicht, sich davon abzuheben. Würzen Sie Ihre AI-Prompts mit Kreativität und Originalität, um Aufmerksamkeit zu erregen. Überspringen Sie Klischees und langweiliges Zeug – lassen Sie die KI coole und einzigartige Inhalte erstellen. Versuchen Sie, mit Wörtern zu spielen, ein paar Wortspiele einzubauen und unkonventionelle Ideen zu entwickeln, damit Ihre Beiträge im Gedächtnis der Menschen bleiben.
Wenn Sie KI-Prompts für Social-Media-Posts für ein neues Pizzasortiment mit Wortspielen, Wortspielen und einzigartigen Ideen erstellen, könnte das folgende Ergebnis herauskommen.
6. Tonfall und Stil anpassen
Für die Persönlichkeit Ihrer Marke ist es wichtig, dass Sie in Ihren sozialen Medien mit der gleichen Ausstrahlung auftreten. Legen Sie einfach den Ton fest, den Sie in Ihrer KI-Eingabeaufforderung anschlagen wollen – egal, ob sie gesprächig, stilvoll, lustig oder einfach nur informativ ist.
Sie könnten zum Beispiel Folgendes anweisen:
Verfassen Sie einen Tweet über unsere bevorstehende Veranstaltung in einem fröhlichen und unterhaltsamen Tonfall und ermutigen Sie Ihre Follower, ihre Begeisterung mit Emojis auszudrücken.
Dieser Grad an Spezifität gewährleistet, dass die KI die einzigartige Stimme Ihrer Marke versteht und wiedergibt.
7. Visuelle Sprache nutzen
Soziale Medien sind eine visuell orientierte Plattform, und die Kombination von KI-generiertem Text mit visuell ansprechenden Elementen kann die Wirkung Ihrer Beiträge verstärken. Überlegen Sie bei der Erstellung von Prompts, wie der generierte Inhalt die begleitenden Bilder, Videos oder Grafiken ergänzen oder verbessern kann. Lassen Sie die KI lebendige Geschichten erzählen, Emotionen wecken und ein Wortbild malen, das die Aufmerksamkeit Ihres Publikums weckt.
Hier ein Beispiel dafür, wie Sie KI dazu bringen können, eine fesselnde und emotional aufgeladene Beschreibung für einen Social-Media-Beitrag über einen fantastischen Reiseort zu erstellen.
8. Optimieren Sie die Länge je nach Social-Media-Plattform
In Anbetracht der kurzen Aufmerksamkeitsspanne in den sozialen Medien ist die Festlegung von Wortgrenzen für Ihre KI-Aufforderungen ein strategischer Schritt. Geben Sie die gewünschte Länge für Ihren Beitrag an, egal ob es sich um einen Tweet, eine Bildunterschrift oder einen längeren Beitrag handelt. Dies gewährleistet nicht nur einen prägnanten Inhalt, sondern auch die Einhaltung der Zeichenbeschränkungen der Plattform.
Hier ist ein Beispiel:
Erstellen Sie einen Twitter-Post für unser neuestes Produktbild, der die wichtigsten Vorteile hervorhebt und mit einer Aufforderung zum Besuch unserer Website endet.
Erstellen Sie einen Twitter-Beitrag in 280 Zeichen für unser neuestes Produktbild, der sich auf die wichtigsten Vorteile konzentriert und mit einem Aufruf zum Besuch unserer Website endet.
Wenn die KI-Eingabeaufforderung keine Zeichenbegrenzung angibt, wird ein Beitrag erstellt, der die Twitter-Wortbeschränkungen überschreitet. Im Gegensatz dazu führt die Angabe eines Wortlimits in der Eingabeaufforderung zu einem perfekt zugeschnittenen Beitrag, der die Vorgaben von Twitter erfüllt.
9. Call-to-Action (CTA) einbinden
Lassen Sie Ihre Beiträge in den sozialen Medien etwas bewirken! Bitten Sie die Leute, Ihre Website zu mögen, zu teilen, zu kommentieren oder zu besuchen. Verwenden Sie einfache und spannende Aufforderungen in Ihren KI-Nachrichten, um sie zu beteiligen. Ganz gleich, ob es sich um eine Umfrage, einen Kommentar oder ein cooles Produkt handelt – ein gut ausgearbeiteter CTA kann den Erfolg Ihrer Social-Media-Strategie erheblich beeinflussen.
Beispiel 1:
Beispiel 2:
Im ersten Beispiel, in dem es keinen klaren “Call to Action” (CTA) gibt, spricht der Beitrag zwar über das Produkt, sagt den Nutzern aber nicht wirklich, was sie als nächstes tun sollen. Im zweiten Beispiel mit einem CTA heißt es: “Beeil dich!”. Es entsteht ein Gefühl der Dringlichkeit, das die Nutzer dazu veranlasst, so schnell wie möglich auf der Website nach zeitlich begrenzten Angeboten zu suchen. Bei der zweiten Variante ist es viel wahrscheinlicher, dass die Leute begeistert sind und sich an der Flash-Sale-Aktion beteiligen.
Schlussfolgerung
Die besten KI-Prompts für Ihre Social-Media-Posts zu finden, ist eine sich ständig verändernde Sache, die eine Mischung aus klugem Denken, Kreativität und der Kenntnis Ihrer Zielgruppe erfordert. Setzen Sie sich klare Ziele, passen Sie Ihre Inhalte an das an, was Ihr Publikum mag, seien Sie kreativ und wählen Sie die richtige Länge und das richtige Format. So nutzen Sie die KI-Magie, um Ihr Spiel in den sozialen Medien zu verbessern. Es geht nicht nur darum, Inhalte zu veröffentlichen, sondern auch darum, eine echte Verbindung herzustellen, Menschen zu involvieren und eine große Community rund um Ihre Marke aufzubauen. Mit der immer besser werdenden KI gibt es eine Menge aufregender Möglichkeiten, Inhalte für soziale Medien zu erstellen, die hängen bleiben.
Claude 2.1, das von Anthropic entwickelt wurde, stellt einen bedeutenden Sprung in der Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle dar. Mit einem bahnbrechenden Kontextfenster von 200.000 Token kann Claude 2.1 jetzt Dokumente mit einer Länge von 133.000 Wörtern oder etwa 533 Seiten verarbeiten. Damit liegt Claude 2.1 auch bei der Leseleistung vor dem GPT-4 Turbo von OpenAI und ist damit ein Spitzenreiter in der Branche.
Was ist Claude 2.1?
Claude 2.1 ist eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Vorgängermodell Claude 2 und bietet eine höhere Genauigkeit und Leistung. Diese neueste Version bietet ein verdoppeltes Kontextfenster und bahnbrechende Funktionen für die Verwendung von Werkzeugen, die eine komplexere Argumentation und Inhaltserstellung ermöglichen. Claude 2.1 zeichnet sich durch seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit aus und zeigt einen bemerkenswerten Rückgang der Produktion von Falschaussagen – es ist jetzt doppelt so unwahrscheinlich, dass falsche Antworten erzeugt werden, wenn man sich auf seine interne Wissensbasis verlässt.
Bei Aufgaben, die mit der Verarbeitung von Dokumenten zu tun haben, wie z. B. der Zusammenfassung und der Beantwortung von Fragen, beweist Claude 2.1 einen ausgeprägten Sinn für Ehrlichkeit. Es ist jetzt drei- bis viermal eher geneigt, das Fehlen von Belegen in einem bestimmten Text zuzugeben, als eine Behauptung falsch zu bestätigen oder Antworten zu fabrizieren. Diese Verbesserung der Ehrlichkeit führt zu einer erheblichen Steigerung der Sachlichkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse von Claude.
Wichtigste Highlights
Größere Ehrlichkeit führt zu weniger Halluzinationen und höherer Zuverlässigkeit.
Einführung des Einsatzes von Werkzeugen und Funktionen, die erweiterte Möglichkeiten und Flexibilität bieten.
Spezialisierte Prompt-Engineering-Techniken für Claude 2.1.
Was sind die Prompting-Techniken für Claude 2.1?
Während die grundlegenden Prompting-Techniken für Claude 2.1 und sein 200K-Kontextfenster denen für 100K entsprechen, ist ein wichtiger Aspekt zu beachten:
Strukturierung von Dokumentenabfragen in Echtzeit
Um die Leistung von Claude 2.1 zu optimieren, ist es wichtig, alle Eingaben und Dokumente vor allen damit zusammenhängenden Fragen zu platzieren. Dieser Ansatz nutzt die fortschrittlichen RAG- und Dokumentenanalysefunktionen von Claude 2.1.
Die Eingaben können verschiedene Arten von Inhalten umfassen, z. B.:
Prosa, Berichte, Artikel, Bücher, Aufsätze usw.
Strukturierte Dokumente wie Formulare, Tabellen und Listen.
Code-Schnipsel.
RAG-Ergebnisse, einschließlich gechunkter Dokumente und Suchschnipsel.
Konversationstexte wie Transkripte, Chatverläufe und Fragen und Antworten.
Claude 2.1 Beispiele für die Strukturierung von Aufforderungen
Bei allen Versionen von Claude, einschließlich der neuesten Version 2.1, hat die Anordnung der Abfragen nach Dokumenten und Eingaben die Leistung im Vergleich zur umgekehrten Reihenfolge immer deutlich verbessert.
Dieser Ansatz ist für Claude 2.1 besonders wichtig, um optimale Ergebnisse zu erzielen, vor allem wenn es sich um Dokumente handelt, die insgesamt mehr als einige tausend Token lang sind.
Was ist ein System Prompt in Claude 2.1?
Ein Systemprompt in Claude 2.1 ist eine Methode zur Festlegung des Kontextes und der Richtlinien, die Claude auf ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Rolle hinweist, bevor eine Frage oder Aufgabe gestellt wird. Die Systemaufforderungen können Folgendes umfassen:
Aufgabenspezifische Anweisungen.
Personalisierungselemente, einschließlich Rollenspiele und Toneinstellungen.
Hintergrundkontext für Benutzereingaben.
Kreativitäts- und Stilrichtlinien, wie z. B. Kurzbefehle.
Einbeziehung von externem Wissen und Daten.
Festlegung von Regeln und operativen Leitplanken.
Maßnahmen zur Überprüfung der Ergebnisse, um die Glaubwürdigkeit zu erhöhen.
Claude 2.1 bietet mit der Unterstützung von System-Prompts eine neue Funktionalität, die die Leistung in verschiedenen Szenarien verbessert, z. B. durch ein stärkeres Engagement der Charaktere in Rollenspielen und eine striktere Einhaltung von Richtlinien und Anweisungen.
Wie verwendet man Systemaufforderungen mit Claude 2.1?
Im Zusammenhang mit einem API-Aufruf ist ein Systemprompt einfach der Text, der über dem ‘ Mensch: ‘ steht und nicht hinter ihm.
Vorteile der Verwendung von Systemaufforderungen in Claude 2.1
Effektiv gestaltete Systemaufforderungen können die Leistung von Claude erheblich verbessern. In Rollenspielszenarien beispielsweise ermöglicht das System Claude die Eingabeaufforderung:
Bleiben Sie auch bei längeren Gesprächen eine einheitliche Persönlichkeit.
Bleiben Sie widerstandsfähig gegenüber Abweichungen von dem zugewiesenen Charakter.
Zeigen Sie mehr kreative und natürliche Reaktionen.
Darüber hinaus unterstützt das System Claude dabei, sich an Regeln und Anweisungen zu halten, und macht es so noch einfacher:
Stärkere Einhaltung der Aufgabenbeschränkungen.
Die Wahrscheinlichkeit, dass verbotene Inhalte erstellt werden, ist geringer.
Sie konzentriert sich mehr auf die Erfüllung der ihr übertragenen Aufgaben.
Claude 2.1 Beispiele für Systemaufforderungen
Für Systemaufforderungen sind keine separaten Zeilen, eine bestimmte “System”-Rolle oder ein spezieller Ausdruck zur Kennzeichnung ihrer Art erforderlich. Beginnen Sie einfach direkt mit dem Schreiben der Aufforderung! Die gesamte Eingabeaufforderung, einschließlich der Systemaufforderung, sollte aus einer einzigen mehrzeiligen Zeichenfolge bestehen. Denken Sie daran, zwei neue Zeilen nach der Eingabeaufforderung und vor ‘ Menschlich: ‘
Glücklicherweise sind die Ihnen bereits bekannten Souffleurtechniken weiterhin anwendbar. Der Hauptunterschied liegt in der Platzierung, d. h. ob sie vor oder nach der “Human:”-Runde erfolgt.
Das bedeutet, dass Sie die Antworten von Claude immer noch steuern können, unabhängig davon, ob Ihre Anweisungen Teil der Systemansage oder der “Mensch:”-Runde sind. Vergewissern Sie sich, dass Sie mit dieser Methode fortfahren, indem Sie die Abzweigung “Assistent:” befolgen.
Darüber hinaus haben Sie die Möglichkeit, Claude verschiedene Ressourcen wie Dokumente, Leitfäden und andere Informationen zum Abruf oder zur Suche innerhalb der Systemabfrage zur Verfügung zu stellen. Dies entspricht der Art und Weise, wie Sie diese Elemente in die Eingabeaufforderung “Human:” einfügen würden, einschließlich der Verwendung von XML-Tags.
Für die Einbindung von Text aus umfangreichen Dokumenten oder zahlreichen Dokumenteneingaben empfiehlt es sich, das folgende XML-Format zu verwenden, um diese Dokumente in Ihrer Systemabfrage zu organisieren:
Auf diese Weise würde Ihre Eingabeaufforderung wie folgt aussehen:
Die fortschrittlichen Funktionen von Claude 2.1, einschließlich des erweiterten Kontextfensters und der reduzierten Halluzinationsraten, machen es zu einem idealen Werkzeug für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen.
Verstehen und Zusammenfassen
Die Verbesserungen von Claude 2.1 in Bezug auf das Verständnis und die Zusammenfassung, insbesondere bei langen und komplexen Dokumenten, sind bemerkenswert. Das Modell zeigt, dass die Zahl der falschen Antworten um 30 % gesunken ist und dass deutlich weniger falsche Schlussfolgerungen aus den Dokumenten gezogen werden. Dadurch ist Claude 2.1 besonders geeignet, um juristische Dokumente, Finanzberichte und technische Spezifikationen mit einem hohen Maß an Genauigkeit zu analysieren.
Verbessertes und benutzerfreundliches Entwicklererlebnis
Claude 2.1 bietet mit der intuitiven Konsole und der Workbench ein verbessertes Entwicklererlebnis. Mit diesen Tools können Entwickler einfach testen und Aufforderungen iterieren, mehrere Projekte effizient verwalten und Codeschnipsel für eine nahtlose Integration generieren. Der Schwerpunkt liegt auf Einfachheit und Effektivität und richtet sich sowohl an erfahrene Entwickler als auch an Neueinsteiger im Bereich der KI.
Anwendungsfälle und Anwendungen
Von der Erstellung detaillierter Geschäftspläne und der Analyse komplizierter Verträge bis hin zur umfassenden Kundenbetreuung und der Erstellung aufschlussreicher Marktanalysen – Claude 2.1 ist ein vielseitiger und zuverlässiger KI-Partner.
Revolutionierung akademischer und kreativer Bereiche
Im akademischen Bereich kann Claude 2.1 bei der Übersetzung komplexer wissenschaftlicher Arbeiten, bei der Zusammenfassung von Forschungsmaterialien und bei der Erkundung umfangreicher literarischer Werke helfen. Für Kreativprofis kann die Fähigkeit, umfangreiche Texte zu verarbeiten und zu verstehen, neue Perspektiven für das Schreiben, die Recherche und den künstlerischen Ausdruck eröffnen.
Rechtliche und finanzielle Sektoren
Die verbesserten Verständnis- und Zusammenfassungsfähigkeiten von Claude 2.1, insbesondere bei komplexen Dokumenten, ermöglichen eine genauere und zuverlässigere Analyse. Dies ist von unschätzbarem Wert in Bereichen wie Recht und Finanzen, wo Präzision und Detailgenauigkeit von größter Bedeutung sind.
Wie wird sich Claude 2.1 auf den Markt auswirken?
Mit Claude 2.1 erhalten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in der KI-Technologie. Dank der verbesserten Funktionen für die Dokumentenverarbeitung und Zuverlässigkeit können Unternehmen komplexe Herausforderungen effektiver und effizienter bewältigen.
Bei dem neu strukturierten Preismodell von Claude 2.1 geht es nicht nur um Kosteneffizienz, sondern darum, neue Maßstäbe auf dem KI-Markt zu setzen. Die wettbewerbsfähige Preisgestaltung stellt den Status quo in Frage und macht fortschrittliche KI für ein breiteres Spektrum von Nutzern und Branchen zugänglich.
Die Zukunft von Claude 2.1
Das Team hinter Claude 2.1 hat sich der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation verschrieben. Es wird erwartet, dass zukünftige Updates die Fähigkeiten, die Zuverlässigkeit und die Benutzerfreundlichkeit weiter verbessern werden.
Außerdem spielt das Feedback der Nutzer eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von Claude 2.1. Das Team fördert die aktive Beteiligung der Nutzer, um sicherzustellen, dass sich das Modell im Einklang mit den Bedürfnissen und Erwartungen seiner vielfältigen Nutzerbasis weiterentwickelt.
Claude 2.1 zeichnet sich durch eine bemerkenswerte Verringerung der Halluzinationsraten aus, wobei die Zahl der Falschaussagen im Vergleich zu seinem Vorgänger Claude 2.0 um das Zweifache gesunken ist. Diese Verbesserung fördert eine vertrauenswürdige und zuverlässige Umgebung für Unternehmen, die KI in ihre Abläufe integrieren wollen, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer Dokumente.
Wie sieht die Integration der Verwendung von API-Tools in Claude 2.1 aus?
Die Integration der Verwendung von API-Tools in Claude 2.1 ermöglicht eine nahtlose Einbindung in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe. Dank dieser Funktion und der Einführung von Systemaufforderungen können Benutzer Claude benutzerdefinierte Anweisungen erteilen und so die Leistung des Systems für bestimmte Aufgaben optimieren.
Wie viel kostet Claude 2.1?
Claude 2.1 bietet nicht nur technische Überlegenheit, sondern auch eine wettbewerbsfähige Preisstruktur. Mit 0,008 $/1K Token-Eingängen und 0,024 $/1K Token-Ausgängen bietet es eine kostengünstigere Lösung im Vergleich zu OpenAIs GPT-4 Turbo.
Was ist das 200K-Kontextfenster in Claude 2.1?
Das 200K-Kontextfenster von Claude 2.1 ermöglicht die Verarbeitung von bis zu 200.000 Token, was etwa 133.000 Wörtern oder 533 Seiten entspricht. Diese Funktion ermöglicht eine effizientere Bearbeitung umfangreicher Dokumente, wie z. B. vollständiger Codebases oder umfangreicher Jahresabschlüsse.
Können sich kleine Unternehmen und Start-ups Claude 2.1 leisten?
Das erschwingliche Preismodell von Claude 2.1 macht fortschrittliche KI-Technologie auch für kleinere Unternehmen und Start-ups zugänglich und demokratisiert die Nutzung modernster KI-Tools.
Wie schneidet Claude 2.1 im Vergleich zu GPT-4 Turbo in Bezug auf das Kontextfenster ab?
Claude 2.1 übertrifft GPT-4 Turbo mit seinem 200.000-Token-Kontextfenster und bietet damit eine größere Dokumentverarbeitungskapazität als GPT-4 Turbo mit 128.000 Token.
Was sind die Vorteile der reduzierten Halluzinationsraten in Klausel 2.1?
Die deutliche Verringerung der Halluzinationsraten bedeutet, dass Claude 2.1 genauere und zuverlässigere Ergebnisse liefert und damit das Vertrauen und die Effizienz von Unternehmen erhöht, die sich bei der Lösung komplexer Probleme auf KI verlassen.
Wie verbessert die Verwendung des API-Tools die Funktionalität von Claude 2.1?
Die Verwendung von API-Tools ermöglicht Claude 2.1 die Integration mit benutzerdefinierten Funktionen, APIs und Webquellen. Sie ermöglicht es, Aufgaben wie die Suche im Internet oder das Abrufen von Informationen aus privaten Datenbanken durchzuführen, was seine Vielseitigkeit in praktischen Anwendungen erhöht.
Was sind die preislichen Vorteile von Claude 2.1 gegenüber GPT-4 Turbo?
Claude 2.1 ist mit einem Preis von 0,008 $ pro 1.000 Token-Inputs und 0,024 $ pro 1.000 Token-Outputs im Vergleich zu den höheren Tarifen von GPT-4 Turbo kosteneffizienter.
Kann Claude 2.1 in bestehende Geschäftsabläufe integriert werden?
Ja, Claude 2.1 lässt sich dank der Funktion “API Tool Use” nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse und -anwendungen integrieren, was die betriebliche Effizienz und Effektivität erhöht.
Wie verbessert das Workbench-Produkt die Erfahrung der Entwickler mit Claude 2.1?
Die Workbench bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für Entwickler zum Testen, Wiederholen und Optimieren von Prompts, wodurch die Integration von Claude 2.1 in verschiedene Anwendungen einfacher und effektiver wird.
Der KI-Markt ist um 38% im Jahr 2023, und einer der Hauptgründe dafür ist die große Anzahl von KI-Modellen und -Tools, die von großen Marken eingeführt werden!
Aber warum führen Unternehmen KI-Modelle und -Tools für Unternehmen ein?
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) sind fortschrittliche KI-Werkzeuge, die durch Sprachverständnis und -generierung eine menschenähnliche Intelligenz simulieren sollen. Diese Modelle arbeiten mit der statistischen Analyse umfangreicher Daten, um zu lernen, wie Wörter und Sätze miteinander verbunden sind.
Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz sind LLMs in einer Reihe von Aufgaben versiert, darunter das Erstellen von Texten, das Kategorisieren von Texten, das Beantworten von Fragen im Dialog und das Übersetzen von Sprachen.
Die Bezeichnung “groß” kommt von den umfangreichen Datensätzen, auf denen sie trainiert wurden. Die Grundlage der LLMs liegt im maschinellen Lernen, insbesondere in einem neuronalen Netzwerk, das als Transformatormodell bekannt ist. Dadurch können sie verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) effektiv bewältigen und ihre Vielseitigkeit beim Verstehen und Verarbeiten von Sprache unter Beweis stellen.
Welche sind die Top Open-Source LLMs im Jahr 2023?
Ab September 2023 wird die Falke 180B im September 2023 als bestes vortrainiertes Large Language Model auf dem Hugging Face Open LLM Leaderboard und erreichte damit die höchste Leistungsbewertung.
Wir stellen Ihnen die 7 wichtigsten KI-Modelle im Jahr 2023 vor.
1. Falke LLM
Falcon LLM ist ein leistungsstarkes, vortrainiertes Open Large Language Model, das die Möglichkeiten der KI-Sprachverarbeitung neu definiert hat.
Das Modell hat 180 Milliarden Parameter und wurde mit 3,5 Billionen Token trainiert. Es kann sowohl für kommerzielle als auch für Forschungszwecke verwendet werden. Im Juni 2023 führte Falcon LLM die Open LLM-Rangliste von HuggingFace an, was ihm den Titel “König der Open-Source-LLMs” einbrachte.
Falcon LLM Merkmale:
Zeigt gute Leistungen bei Tests zum logischen Denken, zur Beherrschung der Sprache und zur Codierung sowie bei Wissenstests.
FlashAttention und Multi-Query-Attention für schnellere Inferenz und bessere Skalierbarkeit.
Erlaubt die kommerzielle Nutzung ohne Lizenzverpflichtungen oder Einschränkungen.
Die Nutzung der Plattform ist kostenlos.
2. Lama 2
Meta hat veröffentlicht Llama 2 eine kostenlos verfügbare, vortrainierte Online-Datenquelle. Llama 2 ist die zweite Version von Llama, die doppelt so lang ist und 40% mehr trainiert als ihr Vorgänger.
Llama 2 bietet auch einen Leitfaden zur verantwortungsvollen Nutzung, der dem Benutzer hilft, die besten Praktiken und die Sicherheitsbewertung zu verstehen.
Llama 2 Merkmale:
Llama 2 ist sowohl für die Forschung als auch für die kommerzielle Nutzung kostenlos erhältlich.
Enthält Modellgewichte und Startcode sowohl für die vortrainierte als auch für die auf Konversation getrimmte Version.
Erreichbar über verschiedene Anbieter, darunter Amazon Web Services (AWS) und Hugging Face.
eine Richtlinie zur akzeptablen Nutzung einführt, um eine ethische und verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten.
3. Claude 2.0 und 2.1
Claude 2 war ein fortschrittliches Sprachmodell, das von Anthropic entwickelt wurde. Das Modell zeichnet sich durch verbesserte Leistung, längere Antwortzeiten und Zugänglichkeit über eine API und eine neue öffentliche Beta-Website, claude.ai, aus.
Nach ChatGPT bietet dieses Modell ein größeres Kontextfenster und gilt als einer der effizientesten Chatbots.
Claude 2 Merkmale:
Bietet im Vergleich zu seinem Vorgänger eine verbesserte Leistung und längere Reaktionszeiten.
Ermöglicht Nutzern die Interaktion mit Claude 2 sowohl über den API-Zugang als auch über eine neue öffentliche Beta-Website, claude.ai
Zeigt im Vergleich zu den Vorgängermodellen ein längeres Gedächtnis.
Nutzt Sicherheitstechniken und umfassendes Red-Teaming, um anstößige oder gefährliche Ergebnisse zu entschärfen.
Kostenlose Version: Verfügbar unter Die Preise: $20/Monat
Das Modell Claude 2.1 die am 21. November 2023 eingeführt wird, bringt bemerkenswerte Verbesserungen für Unternehmensanwendungen. Sie bietet ein modernes 200K-Token-Kontextfenster, reduziert die Anzahl der Modellhalluzinationen erheblich, verbessert die Systemaufforderungen und führt eine neue Beta-Funktion ein, die sich auf die Verwendung von Werkzeugen konzentriert.
Claude 2.1 bringt nicht nur Verbesserungen bei den wichtigsten Funktionen für Unternehmen, sondern verdoppelt auch die Menge der Informationen, die an das System übermittelt werden können, mit einer neuen Grenze von 200.000 Token.
Dies entspricht etwa 150.000 Wörtern oder über 500 Seiten Inhalt. Die Nutzer können nun umfangreiche technische Dokumentationen hochladen, darunter vollständige Codebasen, umfassende Finanzberichte wie S-1-Formulare oder lange literarische Werke wie “Die Ilias” oder “Die Odyssee”.
Mit der Fähigkeit, große Mengen an Inhalten oder Daten zu verarbeiten und mit ihnen zu interagieren, kann Claude unter anderem Informationen effizient zusammenfassen, Frage-und-Antwort-Sitzungen durchführen, Trends vorhersagen und mehrere Dokumente vergleichen und gegenüberstellen.
Claude 2.1 Merkmale:
2x Rückgang der Halluzinationsraten
Verwendung von API-Tools
Bessere Erfahrung für Entwickler
Preisgestaltung: TBA
4. MPT-7B
MPT-7B steht für MosaicML Pretrained Transformer, der von Grund auf auf 1 Billion Token von Texten und Codes trainiert wurde. Wie GPT funktioniert MPT auch bei reinen Decoder-Transformatoren, allerdings mit einigen Verbesserungen.
Die Kosten belaufen sich auf 200.000 $, MPT-7B auf der MosaicML-Plattform in 9,5 Tagen ohne menschliches Zutun trainiert.
Merkmale:
Erzeugt Dialoge für verschiedene Konversationsaufgaben.
Gut gerüstet für nahtlose, fesselnde Multiturn-Interaktionen.
Umfasst Datenvorbereitung, Schulung, Feinabstimmung und Bereitstellung.
Kann extrem lange Eingaben verarbeiten, ohne den Kontext zu verlieren.
Kostenlos erhältlich.
5. CodeLIama
Code Llama ist ein großes Sprachmodell (LLM), das speziell für die Generierung und Diskussion von Code auf der Grundlage von Textaufforderungen entwickelt wurde. Es stellt den neuesten Stand der Entwicklung unter den öffentlich verfügbaren LLMs für Codierungsaufgaben dar.
Laut dem Metas Nachrichten-Blog zielt Code Llama darauf ab, die Evaluierung offener Modelle zu unterstützen und es der Gemeinschaft zu ermöglichen, Fähigkeiten zu bewerten, Probleme zu identifizieren und Schwachstellen zu beheben.
CodeLIama Merkmale:
Senkt die Einstiegshürde für Lernende im Bereich Codierung.
Dient als Produktivitäts- und Lernwerkzeug für das Schreiben robuster, gut dokumentierter Software.
Kompatibel mit gängigen Programmiersprachen, darunter Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash und anderen.
Drei verfügbare Größen mit 7B, 13B und 34B Parametern, jeweils trainiert mit 500B Token Code und codebezogenen Daten.
Kann zum Nulltarif eingesetzt werden.
6. Mistral-7B AI-Modell
Mistral 7B ist ein großes Sprachmodell, das vom Mistral-KI-Team entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Sprachmodell mit 7,3 Milliarden Parametern, was auf seine Fähigkeit hinweist, komplexe Sprachmuster zu verstehen und zu erzeugen.
Der Mistral -7B behauptet außerdem, das beste 7B-Modell aller Zeiten und übertrifft Llama 2 13B in mehreren Benchmarks, was seine Effektivität beim Sprachenlernen beweist.
Mistral-7B Merkmale:
Verwendet Grouped-Query-Attention (GQA) für schnellere Schlussfolgerungen und verbessert die Effizienz der Verarbeitung von Abfragen.
Implementiert Sliding Window Attention (SWA), um längere Sequenzen mit geringerem Rechenaufwand zu verarbeiten.
Einfache Feinabstimmung für verschiedene Aufgaben, was die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Anwendungen beweist.
Die Nutzung ist kostenlos.
7. ChatGLM2-6B
ChatGLM2-6B ist die zweite Version des zweisprachigen (chinesisch-englischen) Open-Source-Chatmodells ChatGLM-6B. Es wurde von Forschern der Tsinghua-Universität, China, als Antwort auf die Nachfrage nach leichtgewichtigen Alternativen zu ChatGPT entwickelt.
ChatGLM2-6B Merkmale:
Trainiert auf über 1 Billion Token in Englisch und Chinesisch.
Vorgeprüft auf über 1,4 Billionen Token für ein besseres Sprachverständnis.
Unterstützt längere Kontexte, erweitert von 2K auf 32K.
Übertrifft konkurrierende Modelle ähnlicher Größe bei verschiedenen Datensätzen (MMLU, CEval, BBH).
Kostenlose Version: Verfügbar unter Preisgestaltung: Auf Anfrage
Was sind AI-Tools?
KI-Tools sind Softwareanwendungen, die Algorithmen der künstlichen Intelligenz nutzen, um bestimmte Aufgaben auszuführen und komplexe Probleme zu lösen. Diese Tools finden in verschiedenen Branchen Anwendung, z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Marketing und im Bildungswesen, wo sie Aufgaben automatisieren, Daten analysieren und bei der Entscheidungsfindung helfen.
Zu den Vorteilen von KI-Tools gehören die Effizienz bei der Rationalisierung von Prozessen, die Zeitersparnis, die Verringerung von Verzerrungen und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
Allerdings gibt es auch Herausforderungen wie die kostspielige Umsetzung, die mögliche Verlagerung von Arbeitsplätzen und das Fehlen emotionaler und kreativer Fähigkeiten. Um diese Nachteile abzumildern, liegt der Schlüssel in der Auswahl der richtigen KI-Tools.
Welches sind die besten KI-Tools im Jahr 2023?
Durch eine durchdachte Auswahl und strategische Implementierung von KI-Tools können die Kosten gesenkt werden, indem man sich auf diejenigen konzentriert, die den größten Nutzen für bestimmte Anforderungen bieten. Eine sorgfältige Auswahl und Integration von KI-Tools kann Ihrem Unternehmen helfen, die Vorteile von KI-Tools zu nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen zu minimieren, was zu einer ausgewogenen und effektiven Nutzung der Technologie führt.
Hier sind die 13 wichtigsten KI-Tools im Jahr 2023 –
1. Öffnen Sie AI’s Chat GPT
Chat GPT ist ein KI-Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache, das menschenähnliche Antworten in Gesprächen liefert. Es kann eine einfache Frage wie “Wie backt man einen Kuchen?” beantworten und fortgeschrittene Codes schreiben. Es kann Aufsätze, Beiträge für soziale Medien, E-Mails, Codes usw. erstellen.
Mit diesem Bot können Sie neue Konzepte auf einfachste Weise lernen.
Dieser KI-Chatbot wurde von Open AI, einem Unternehmen für Forschung und künstliche Intelligenz, entwickelt und im November 2022 auf den Markt gebracht und erregte schnell großes Aufsehen bei den Internetnutzern.
Merkmale:
Die KI scheint ein Chatbot zu sein, was sie benutzerfreundlich macht.
Sie verfügt über Fachwissen zu einer Vielzahl von Themen.
Sie ist mehrsprachig und umfasst mehr als 50 Sprachen.
Wir haben ChatGPT kürzlich verwendet, um die von Unternehmenskunden am meisten gewünschte Funktion unserer Android-App zu implementieren. Wir mussten diese Funktion entwickeln, damit wir für unsere Kunden als SaaS relevant sind. Mit ChatGPT waren wir in der Lage, eine komplexe mathematische und logische JAVA-Funktion zu befehlen, die unsere Anforderungen genau erfüllte. In weniger als einer Woche konnten wir die Funktion für unsere Unternehmenskunden bereitstellen, indem wir den JAVA-Code modifizierten und anpassten. Als wir diese Funktion einführten, konnten wir sofort einen Anstieg von 25-30 % bei unseren B2B-SaaS-Abonnements und -Umsätzen verzeichnen.
2. GPT-4 Turbo 128K-Kontext
GPT-4 Turbo 128K-Kontext wurde als eine verbesserte und erweiterte Version von GPT 3.5 veröffentlicht. Mit einem 128K-Kontextfenster können Sie viel mehr benutzerdefinierte Daten für Ihre Anwendungen mit Techniken wie RAG (Retrieval Augmented Generation) erhalten. Merkmale:
Ermöglicht erweiterte Funktionsaufrufe auf der Grundlage von Benutzereingaben in natürlicher Sprache.
Interoperabilität mit Softwaresystemen im JSON-Modus.
Bietet eine reproduzierbare Ausgabe mit Seed-Parameter.
Verlängert die Frist für die Kenntnisnahme um neunzehn Monate bis April 2023.
Freie Version: Nicht verfügbar Preisgestaltung:
Eingabe: 0,01 $/1000 Token
Ausgabe: 0,3 $/1000 Token
3. Chat GPT4 Vision
Open AI hat die multimodale GPT-4 Vision im März 2023. Diese Version ist eine der instrumentalsten Versionen von Chat GPT, da sie verschiedene Arten von Text- und Bildformaten verarbeiten kann. Das GPT-4 verfügt über fortschrittliche Bild- und Voiceover-Funktionen, die verschiedene Innovationen und Anwendungsfälle ermöglichen.
Die generative KI von ChatGPT-4 wurde mit 100 Billionen Parametern trainiert, was dem 500-fachen der ChatGPT-3-Version entspricht.
Merkmale:
Versteht visuellen Input wie Fotos, Dokumente, handschriftliche Notizen und Screenshots.
Erkennt und analysiert Objekte und Figuren auf der Grundlage von Bildmaterial, das als Eingabe hochgeladen wurde.
Bietet Datenanalyse in visuellen Formaten wie Diagrammen, Tabellen usw.
Bietet 3x kostengünstiges Modell
Gibt 4096 Ausgabe-Token zurück
Freie Version: Nicht verfügbar Preisgestaltung: Zahlen Sie für das, was Sie nutzen Modell
4. GPT 3.5 Turbo Instruct
GPT 3.5 Turbo Instruct wurde veröffentlicht, um die wiederkehrenden Probleme in der GPT-3-Version zu entschärfen. Zu diesen Problemen gehörten ungenaue Informationen, veraltete Fakten usw.
Daher wurde die Version 3.5 speziell dafür entwickelt, logische, kontextuell korrekte und direkte Antworten auf Benutzeranfragen zu geben.
Merkmale:
Versteht Anweisungen und führt sie effizient aus.
Produziert prägnanter und punktgenauer mit wenigen Token.
Bietet schnellere und präzisere Antworten, die auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind.
Die Betonung liegt auf dem logischen Denken und nicht auf dem Auswendiglernen.
Freie Version: Nicht verfügbar Preisgestaltung:
Eingabe: $0,0015/1000 Token
Ausgabe: $0,0020/1000 Token
5. Microsoft Copilot AI-Werkzeug
Kopilot 365 ist ein vollwertiges KI-Tool, das mit Microsoft Office zusammenarbeitet. Mit dieser KI können Sie Dokumente erstellen, E-Mails lesen, zusammenfassen und beantworten, Präsentationen erstellen und vieles mehr. Es wurde speziell entwickelt, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und den Arbeitsablauf zu optimieren.
Merkmale:
Fasst Dokumente und lange E-Mail-Ketten zusammen.
Erstellt und fasst Präsentationen zusammen.
Analysiert Excel-Tabellen und erstellt Diagramme zur Darstellung von Daten.
Bereinigen Sie den Outlook-Posteingang schneller.
Schreiben Sie E-Mails auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen.
Kostenlose Version: 30 Tage kostenlose Testversion
Preisgestaltung: 30$/Monat
6. Der generative KI-Assistent von SAP: Joule
Joule ist ein generativer KI-Assistent von SAP der in SAP-Anwendungen eingebettet ist, darunter HR, Finanzen, Lieferkette, Beschaffung und Kundenerfahrung.
Mit dieser KI-Technologie erhalten Sie schnelle Antworten und aufschlussreiche Erkenntnisse, wann immer Sie sie benötigen, und können so ohne Verzögerungen schnellere Entscheidungen treffen.
Merkmale:
Hilft beim Verstehen und Verbessern der Verkaufsleistung, identifiziert Probleme und schlägt Lösungen vor.
Ermöglicht die kontinuierliche Bereitstellung neuer Szenarien für alle SAP-Lösungen.
Unterstützt die Personalabteilung bei der Erstellung unvoreingenommener Stellenbeschreibungen und relevanter Interviewfragen.
Verändert die SAP-Benutzererfahrung durch die Bereitstellung intelligenter Antworten auf Anfragen in einfacher Sprache.
Kostenlose Version: Verfügbar unter
Preisgestaltung: Auf Anfrage
7. AI Studio von Meta
AI Studio von Meta wurde mit der Vision entwickelt, die Interaktion zwischen Unternehmen und ihren Kunden zu verbessern. Sie ermöglicht es Unternehmen, benutzerdefinierte KI-Chatbots für die Interaktion mit Kunden über Messaging-Dienste auf verschiedenen Plattformen, darunter Instagram, Facebook und Messenger, zu erstellen.
Das primäre Anwendungsszenario für AI Studio ist der Bereich E-Commerce und Kundensupport.
Merkmale:
Fasst Dokumente und lange E-Mail-Ketten zusammen.
Erstellt und fasst Präsentationen zusammen.
Analysiert Excel-Tabellen und erstellt Diagramme zur Darstellung von Daten.
Bereinigen Sie den Outlook-Posteingang schneller.
Schreiben Sie E-Mails auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen.
Kostenlose Version: 30 Tage kostenlos testen
Preisgestaltung: 30$/Monat
8. Das AI-Tool von EY
EY AI integriert menschliche Fähigkeiten mit künstlicher Intelligenz (KI), um die vertrauensvolle und verantwortungsvolle Übernahme von KI durch Unternehmen zu erleichtern. Es nutzt die umfassende Geschäftserfahrung, das Branchenwissen und die fortschrittlichen Technologieplattformen von EY, um transformative Lösungen zu liefern.
Merkmale:
Nutzt seine Erfahrung in verschiedenen Bereichen, um KI-Lösungen und Einblicke zu liefern, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Sorgt für die nahtlose Integration modernster KI-Funktionen in umfassende Lösungen durch EY Fabric.
Einbindung von KI-Funktionen mit Geschwindigkeit und Skalierung durch EY Fabric.
Kostenlose Version: Kostenlos für EY-Mitarbeiter
Preisgestaltung: Auf Anfrage
9. Amazons generatives KI-Tool für Verkäufer
Amazon hat kürzlich eine KI für Amazon-Verkäufer die sie bei verschiedenen produktbezogenen Funktionen unterstützen. Es vereinfacht das Schreiben von Produkttiteln, Aufzählungspunkten, Beschreibungen, Angebotsdetails usw.
Diese KI zielt darauf ab, mit minimalem Zeit- und Arbeitsaufwand hochwertige Angebote und ansprechende Produktinformationen für Verkäufer zu erstellen.
Merkmale:
Erstellt aussagekräftige Produkttitel, Aufzählungspunkte und Beschreibungen für Verkäufer.
Finden Sie Engpässe in der Produktion durch automatische Überwachung.
Erzeugt automatisierte Chatbots zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Generiert durchgängige Vorhersagemodelle unter Verwendung von Zeitreihen und Datentypen.
Die generative KI von Adobe for Designers zielt darauf ab, den kreativen Prozess von Designern zu verbessern. Mit diesem Tool können Sie innerhalb von Sekunden nahtlos Grafiken mit Eingabeaufforderungen erstellen, Bilder erweitern, Elemente innerhalb von Bildern verschieben usw.
Die KI zielt darauf ab, die natürliche Kreativität von Designern zu erweitern und zu unterstützen, indem sie es ihnen ermöglicht, alles in einem Bild zu verschieben, hinzuzufügen, zu ersetzen oder zu entfernen.
Merkmale:
Konvertieren Sie Textaufforderungen in Bilder.
Bietet einen Pinsel zum Entfernen von Objekten oder zum Einfügen neuer Objekte.
Bietet einzigartige Texteffekte.
Konvertieren Sie 3D-Elemente in Bilder.
Verschiebt die Objekte im Bild.
Kostenlose Version: Verfügbar unter
Preisgestaltung: 4,99 $/Monat
11. Googles KI-Tool Creative Guidance
Google hat ein neues KI-Produkt für die Anzeigenoptimierung unter der Option Video Analytics eingeführt. Kreative Anleitung AI . Dieses Tool analysiert Ihre Werbevideos und bietet Ihnen aufschlussreiches Feedback auf der Grundlage der bewährten Verfahren und Anforderungen von Google.
Außerdem wird kein Video für Sie erstellt, sondern Sie erhalten wertvolles Feedback zur Optimierung des vorhandenen Videos.
Merkmale:
Prüfen Sie, ob das Markenlogo innerhalb von 5 Sekunden des Videos gezeigt wird.
Analysieren Sie die Videolänge anhand der Marketingziele.
Scannt hochwertige Voiceovers.
Analyse des Seitenverhältnisses des Videos.
Freie Version: Kostenlos
Preisgestaltung: Auf Anfrage
12. Grok: Das generative KI-Werkzeug der nächsten Generation
Grok AI ist ein großes Sprachmodul, das von xAI, dem KI-Startup von Elon Musk, entwickelt wurde. Das Tool wurde mit 33 Milliarden Parametern trainiert, vergleichbar mit LLaMA 2 von Meta mit 70 Milliarden Parametern.
Große Sprachmodelle (LLMs) vs. KI-Tools: Was ist der Unterschied?
LLMs sind zwar eine spezialisierte Untergruppe der generativen KI, aber nicht alle generativen KI-Tools basieren auf LLM-Frameworks. Generative KI umfasst ein breiteres Spektrum von KI-Technologien, die in der Lage sind, originäre Inhalte in verschiedenen Formen zu erstellen, sei es Text, Bilder, Musik oder anderes. Diese Tools stützen sich auf zugrunde liegende KI-Modelle, einschließlich LLMs, um diese Inhalte zu generieren.
LLMs hingegen sind speziell für sprachbasierte Aufgaben konzipiert. Sie nutzen Deep Learning und neuronale Netze, um menschenähnliche Texte zu verstehen, zu interpretieren und zu erstellen. Ihr Schwerpunkt liegt in erster Linie auf der Sprachverarbeitung, so dass sie Aufgaben wie Texterstellung, Übersetzung und Beantwortung von Fragen gut bewältigen können.
Der Hauptunterschied liegt in ihrem Geltungsbereich und ihrer Anwendung: Generative KI ist eine weit gefasste Kategorie für jede KI, die originäre Inhalte in verschiedenen Bereichen erstellt, während LLMs eine spezielle Art generativer KI sind, die sich auf sprachbezogene Aufgaben spezialisiert. Diese Unterscheidung ist entscheidend für das Verständnis ihrer jeweiligen Rollen und Fähigkeiten innerhalb der KI-Landschaft.
Bei EthOS haben wir mit der Integration von KI in unsere Plattform sehr gute Erfahrungen gemacht. Mithilfe der Stimmungs- und Tonwertanalyse von IBM Watson können wir in kürzester Zeit die Stimmung und Emotionen der Kunden für neue Website-Designs, Produkttests zu Hause und viele andere qualitative Forschungsstudien erfassen.
13. Versuchen Sie Cody, das Geschäft zu vereinfachen!
Cody ist eine leicht zugängliche No-Code-Lösung für die Erstellung von Chatbots unter Verwendung der fortschrittlichen GPT-Modelle von OpenAI, insbesondere 3.5 turbo und 4. Dieses Tool ist so konzipiert, dass es einfach zu bedienen ist und keine technischen Kenntnisse erfordert, so dass es für eine Vielzahl von Benutzern geeignet ist. Geben Sie einfach Ihre Daten in Cody ein, und Cody erledigt den Rest effizient und problemlos.
Ein herausragendes Merkmal von Cody ist seine Unabhängigkeit von bestimmten Modellversionen, so dass die Benutzer mit den neuesten LLM-Updates auf dem Laufenden bleiben können, ohne ihre Bots umschulen zu müssen. Außerdem enthält es eine anpassbare Wissensdatenbank, die ständig weiterentwickelt wird, um seine Fähigkeiten zu verbessern.
Cody ist ideal für das Prototyping in Unternehmen und zeigt das Potenzial von GPT-Modellen auf, ohne die Komplexität der Erstellung eines KI-Modells von Grund auf. Obwohl es in der Lage ist, die Daten Ihres Unternehmens in verschiedenen Formaten für das personalisierte Modelltraining zu verwenden, wird empfohlen, nicht sensible, öffentlich zugängliche Daten zu nutzen, um den Datenschutz und die Integrität zu wahren.
Für Unternehmen, die ein robustes GPT-Ökosystem suchen, bietet Cody Lösungen auf Unternehmensniveau. Seine KI-API ermöglicht die nahtlose Integration in verschiedene Anwendungen und Dienste und bietet Funktionen wie Bot-Management, Nachrichtenversand und Gesprächsverfolgung.
Darüber hinaus kann Cody in Plattformen integriert werden wie Slack , Discord und Zapier und ermöglicht es Ihren Bot mit anderen zu teilen . Es bietet eine Reihe von Anpassungsoptionen, einschließlich Modellauswahl, Bot-Persönlichkeit, Konfidenzniveau und Datenquellenreferenz, so dass Sie einen Chatbot erstellen können, der Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
Die Mischung aus Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsoptionen macht Cody zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen, die die GPT-Technologie nutzen wollen, ohne sich in die Entwicklung komplexer KI-Modelle zu vertiefen.
Falcon LLM zeichnet sich nicht nur durch seine technischen Fähigkeiten aus, sondern auch durch seinen Open-Source-Charakter, der fortschrittliche KI-Funktionen einem breiteren Publikum zugänglich macht. Sie bietet eine Reihe von Modellen an, darunter den Falcon 180B, 40B, 7.5B und 1.3B. Jedes Modell ist auf unterschiedliche Berechnungsmöglichkeiten und Anwendungsfälle zugeschnitten.
Das Modell 180B zum Beispiel ist das größte und leistungsstärkste und eignet sich für komplexe Aufgaben, während das Modell 1.3B eine einfachere Option für weniger anspruchsvolle Anwendungen darstellt.
Der Open-Source-Charakter von Falcon LLM, insbesondere seiner 7B- und 40B-Modelle, baut Barrieren für den Zugang zur KI-Technologie ab. Dieser Ansatz fördert ein inklusiveres KI-Ökosystem, in dem Einzelpersonen und Organisationen diese Modelle in ihren eigenen Umgebungen einsetzen können, um Innovation und Vielfalt bei KI-Anwendungen zu fördern.
Heiliger Falke! 🤯
Ein 7B Falcon LLM läuft auf einem M1 Mac mit CoreML mit 4+ Token/Sek. Das war’s. pic.twitter.com/9lmigrQIiY
Falcon 40B ist Teil der Falcon Large Language Model (LLM)-Suite, die speziell entwickelt wurde, um die Lücke zwischen hoher Recheneffizienz und fortschrittlichen KI-Funktionen zu schließen. Es handelt sich um ein generatives KI-Modell mit 40 Milliarden Parametern, das ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Ressourcenbedarf bietet.
Wir stellen vor: Falcon-40B! 🚀
Der Falcon-40B steht an der Spitze der Open-LLM-Rangliste und hat LLaMA, SableLM, MPT usw. übertroffen.
Es ist im HuggingFace-Ökosystem verfügbar und super einfach zu benutzen! 🚀
Falcon 40B ist in der Lage, ein breites Spektrum an Aufgaben zu bewältigen, darunter die Erstellung kreativer Inhalte, die Lösung komplexer Probleme, Kundendiensteinsätze, virtuelle Unterstützung, Sprachübersetzung und Stimmungsanalyse.
Dieses Modell zeichnet sich besonders durch seine Fähigkeit aus, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz in verschiedenen Branchen zu steigern. Da der Falcon 40B als Open-Source-Software zur Verfügung steht, bietet er einen erheblichen Vorteil in Bezug auf Zugänglichkeit und Innovation, da er für kommerzielle Zwecke frei verwendet und verändert werden kann.
Wie wurde der Falcon 40B entwickelt und geschult?
Bei der Entwicklung von Falcon 40 B, die auf dem riesigen REFINEDWEB-Datensatz mit 1 Billionen Token trainiert wurde, kamen GPUs und anspruchsvolle Datenverarbeitung zum Einsatz. Falcon 40B durchlief seinen Trainingsprozess auf AWS SageMaker unter Verwendung von 384 A100 40GB GPUs. Dabei wurde ein 3D-Parallelitätsansatz verwendet, der Tensor-Parallelität (TP=8), Pipeline-Parallelität (PP=4) und Daten-Parallelität (DP=12) mit ZeRO kombinierte. Diese Ausbildungsphase begann im Dezember 2022 und dauerte zwei Monate.
Dieses Training hat das Modell mit einem außergewöhnlichen Verständnis von Sprache und Kontext ausgestattet und damit einen neuen Standard im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache gesetzt.
Das architektonische Design von Falcon 40B basiert auf dem Rahmen von GPT -3, enthält jedoch erhebliche Änderungen, um seine Leistung zu steigern. Dieses Modell nutzt rotierende Positionseinbettungen, um den Sequenzkontext besser zu erfassen.
Seine Aufmerksamkeitsmechanismen werden durch Multi-Abfrage-Attention und FlashAttention ergänzt, um die Verarbeitung zu verbessern. Im Decoder-Block integriert Falcon 40B parallele Aufmerksamkeits- und Multi-Layer-Perceptron (MLP)-Konfigurationen und verwendet einen zweischichtigen Normalisierungsansatz, um ein Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und Effektivität zu gewährleisten.
Was ist ein Falcon 180B?
Der Falcon 180B stellt mit seinen beeindruckenden 180 Milliarden Parametern die Spitze der Falcon LLM-Suite dar. Dieses kausale Decoder-Modell wurde auf 3,5 Billionen Token von RefinedWeb trainiert, was es zu einem der fortschrittlichsten verfügbaren Open-Source-LLMs macht. Es wurde gebaut von TII .
Es zeichnet sich durch ein breites Spektrum an Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache aus und bietet beispiellose Fähigkeiten in den Bereichen Argumentation, Codierung, Kompetenz und Wissenstests.
Seine Ausbildung auf dem umfangreichen RefinedWeb-Datensatz, der eine Vielzahl von Datenquellen wie Forschungsarbeiten, Gesetzestexte, Nachrichten, Literatur und Konversationen in den sozialen Medien umfasst, gewährleistet seine Kompetenz in verschiedenen Anwendungen.
Die Veröffentlichung von Falcon 180 B ist ein bedeutender Meilenstein in der KI-Entwicklung und zeigt eine bemerkenswerte Leistung im Multitasking-Sprachverständnis und in Benchmark-Tests, die mit anderen führenden proprietären Modellen konkurriert und diese sogar übertrifft.
Wie funktioniert der Falcon 180B?
Das Modell Falcon 180B ist eine Weiterentwicklung des Modells Falcon 40B von TII und funktioniert als autoregressives Sprachmodell mit einer optimierten Transformatorarchitektur.
Dieses Modell wurde auf 3,5 Billionen Daten-Token trainiert und umfasst Webdaten von RefinedWeb und Amazon SageMaker.
Falcon 180B integriert ein benutzerdefiniertes verteiltes Trainingsframework namens Gigatron, das 3D-Parallelität mit ZeRO-Optimierung und benutzerdefinierten Trion-Kerneln nutzt. Die Entwicklung dieser Technologie war ressourcenintensiv und erforderte bis zu 4096 GPUs mit insgesamt 7 Millionen GPU-Stunden. Durch diese umfangreiche Ausbildung ist der Falcon 180B etwa 2,5 Mal größer als seine Gegenstücke wie Llama 2.
Der Falcon 180B ist in zwei verschiedenen Versionen erhältlich: das Standardmodell 180B und der 180B-Chat. Bei ersterem handelt es sich um ein vortrainiertes Modell, das den Unternehmen die Flexibilität bietet, es für bestimmte Anwendungen fein abzustimmen. Letzteres, 180B-Chat, ist für allgemeine Anweisungen optimiert und wurde anhand von Lehr- und Gesprächsdatensätzen feinabgestimmt, so dass es sich für Aufgaben im Assistenzstil eignet.
Wie ist die Leistung des Falcon 180B?
In Bezug auf die Leistung hat der Falcon 180B die Position der VAE in der KI-Branche gefestigt, indem er erstklassige Ergebnisse liefert und viele bestehende Lösungen übertrifft.
Es hat auf der Hugging Face-Rangliste hohe Punktzahlen erreicht und konkurriert eng mit proprietären Modellen wie dem PaLM-2 von Google. Trotz des leichten Rückstands gegenüber GPT-4 ermöglicht das umfangreiche Training von Falcon 180 B auf einem riesigen Textkorpus ein außergewöhnliches Sprachverständnis und die Beherrschung verschiedener Sprachaufgaben, was das Training von Gen-AI-Bots möglicherweise revolutionieren wird. Falcon 180B zeichnet sich durch seine offene Architektur aus, die den Zugang zu einem Modell mit einem umfangreichen Parametersatz ermöglicht und damit die Forschung und Erforschung der Sprachverarbeitung unterstützt. Diese Fähigkeit eröffnet zahlreiche Möglichkeiten in Bereichen wie dem Gesundheits-, Finanz- und Bildungswesen.
Wie erreiche ich den Falcon 180B?
Der Zugang zu Falcon 180B ist über HuggingFace und die TII-Website möglich, einschließlich der experimentellen Vorschau der Chat-Version. AWS bietet auch Zugang über den Amazon SageMaker JumpStart-Service, der die Bereitstellung des Modells für Geschäftsanwender vereinfacht.
Falcon 40B vs. 180B: Was ist der Unterschied?
Die vortrainierten und instruierten Falcon-40B-Modelle sind unter der Apache 2.0-Softwarelizenz verfügbar, während die vortrainierten und Chat-Modelle von Falcon-180B unter der TII-Lizenz verfügbar sind. Hier sind 4 weitere wichtige Unterschiede zwischen Falcon 40B und 180B:
1. Größe und Komplexität des Modells
Falcon 40B hat 40 Milliarden Parameter und ist damit ein leistungsfähiges, aber dennoch überschaubares Modell, was die Rechenleistung angeht. Der Falcon 180B hingegen ist ein viel größeres Modell mit 180 Milliarden Parametern, das mehr Möglichkeiten und Komplexität bietet.
2. Schulung und Datenverwendung
Falcon 40B ist auf 1 Billion Token trainiert und verfügt damit über ein umfassendes Verständnis von Sprache und Kontext. Falcon 180B übertrifft dies mit einem Training auf 3,5 Billionen Token, was zu einem nuancierteren und ausgefeilteren Sprachmodell führt.
3. Anwendungen und Anwendungsfälle
Der Falcon 40B eignet sich für eine breite Palette von Allzweckanwendungen, wie z. B. die Erstellung von Inhalten, Kundendienst und Sprachübersetzung. Der Falcon 180B ist besser in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die ein tieferes Denken und Verständnis erfordern, und eignet sich daher ideal für fortgeschrittene Forschungs- und Entwicklungsprojekte.
4. Ressourcenanforderungen
Falcon 40B benötigt weniger Rechenleistung, so dass es für eine größere Anzahl von Benutzern und Systemen zugänglich ist. Der Falcon 180B erfordert aufgrund seiner Größe und Komplexität deutlich mehr Rechenressourcen und ist auf High-End-Anwendungen und Forschungsumgebungen ausgerichtet.
1. Wodurch unterscheidet sich Falcon LLM von anderen großen Sprachmodellen?
Falcon LLM, insbesondere die Modelle Falcon 180B und 40B, zeichnen sich durch ihren Open-Source-Charakter und ihre beeindruckende Größe aus. Falcon 180B ist mit 180 Milliarden Parametern eines der größten verfügbaren Open-Source-Modelle, das auf 3,5 Billionen Token trainiert wurde. Diese umfassende Ausbildung ermöglicht ein außergewöhnliches Sprachverständnis und eine große Vielseitigkeit bei den Anwendungen. Darüber hinaus steigert Falcon LLM durch den Einsatz innovativer Technologien wie Multi-Query-Attention und benutzerdefinierte Trion-Kernel in seiner Architektur seine Effizienz und Effektivität.
2. Wie funktioniert der Aufmerksamkeitsmechanismus von Falcon 40B mit mehreren Abfragen?
Falcon 40B verwendet einen einzigartigen Multi-Query-Attention-Mechanismus, bei dem ein einziges Schlüssel- und Wertepaar für alle Aufmerksamkeitsköpfe verwendet wird, was sich von herkömmlichen Multi-Head-Attention-Schemata unterscheidet. Dieser Ansatz verbessert die Skalierbarkeit des Modells während der Inferenz, ohne den Pretrainingsprozess wesentlich zu beeinträchtigen, und steigert die Gesamtleistung und Effizienz des Modells.
3. Was sind die Haupteinsatzgebiete von Falcon 40B und 180B?
Der Falcon 40B ist vielseitig einsetzbar und eignet sich für verschiedene Aufgaben, wie z. B. die Erstellung von Inhalten, Kundendienst und Sprachübersetzungen. Falcon 180B ist fortgeschrittener und zeichnet sich durch komplexe Aufgaben aus, die tiefes logisches Denken erfordern, z. B. fortgeschrittene Recherchen, Codierung, Leistungsbewertungen und Wissenstests. Sein umfangreiches Training auf verschiedenen Datensätzen macht es auch zu einem leistungsstarken Werkzeug für das Training von Gen-AI-Bots.
4. Kann Falcon LLM für bestimmte Anwendungsfälle angepasst werden?
Ja, einer der Hauptvorteile von Falcon LLM ist sein Open-Source-Charakter, der es den Nutzern ermöglicht, die Modelle für spezifische Anwendungen anzupassen und zu verfeinern. Das Modell Falcon 180B zum Beispiel gibt es in zwei Versionen: ein standardmäßiges, vortrainiertes Modell und eine für den Chat optimierte Version, die jeweils unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Dank dieser Flexibilität können Organisationen das Modell an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen.
5. Was sind die rechnerischen Anforderungen für die Ausführung von Falcon LLM-Modellen?
Die Ausführung von Falcon LLM-Modellen, insbesondere der größeren Varianten wie Falcon 180B, erfordert erhebliche Rechenressourcen. So benötigt Falcon 180B etwa 640 GB Speicher für die Inferenz, und aufgrund seiner Größe ist es schwierig, es auf Standard-Computersystemen auszuführen. Dieser hohe Ressourcenbedarf sollte bei der Planung des Einsatzes des Modells, insbesondere bei Dauerbetrieb, berücksichtigt werden.
6. Wie trägt Falcon LLM zur KI-Forschung und -Entwicklung bei?
Das Open-Source-Framework von Falcon LLM leistet einen wichtigen Beitrag zur KI-Forschung und -Entwicklung, indem es eine Plattform für globale Zusammenarbeit und Innovation bietet. Forscher und Entwickler können zu dem Modell beitragen und es verfeinern, was zu schnellen Fortschritten in der KI führt. Dieser kooperative Ansatz gewährleistet, dass Falcon LLM an der Spitze der KI-Technologie bleibt und sich an die sich entwickelnden Bedürfnisse und Herausforderungen anpasst.
7. Wer wird zwischen Falcon LLM und LLaMA gewinnen?
Bei diesem Vergleich erweist sich Falcon als das vorteilhaftere Modell. Aufgrund seiner geringen Größe ist Falcon weniger rechenintensiv beim Training und bei der Nutzung, ein wichtiger Aspekt für alle, die effiziente KI-Lösungen suchen. Es zeichnet sich durch ein hohes Maß an Vielseitigkeit und Kompetenz bei Aufgaben wie Texterstellung, Sprachübersetzung und einer breiten Palette kreativer Inhaltserstellung aus. Die Fähigkeit von Falcon, bei Codierungsaufgaben zu helfen, erweitert seinen Nutzen in verschiedenen technologischen Anwendungen.
Erinnern Sie sich an LLaMA-2?
Es war der beste Open-Source-LLM des letzten Monats.
Andererseits stößt das LLaMA, obwohl es ein hervorragendes Modell ist, bei diesem Vergleich an gewisse Grenzen. Sein größerer Umfang führt zu einem höheren Rechenaufwand sowohl beim Training als auch bei der Nutzung, was für Nutzer mit begrenzten Ressourcen ein wichtiger Faktor sein kann. Was die Leistung angeht, kann LLaMA nicht ganz mit der Effizienz von Falcon bei der Texterstellung, der Übersetzung von Sprachen und der Erstellung verschiedener Arten von kreativen Inhalten mithalten. Darüber hinaus erstrecken sich seine Fähigkeiten nicht auf Codierungsaufgaben, was seine Anwendbarkeit in Szenarien einschränkt, in denen programmierungsbezogene Unterstützung erforderlich ist.
Obwohl sowohl Falcon als auch LLaMA in ihren jeweiligen Bereichen beeindruckend sind, hat Falcon durch sein kleineres, effizienteres Design und sein breiteres Spektrum an Fähigkeiten, einschließlich der Codierung, einen Vorteil in diesem Vergleich.
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