Author: Oriol Zertuche

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.

Modell Claude 2.1 mit 200K-Kontextfenster eingeführt: Was ist neu?

Posted on November 24, 2023 by - AI-Tools, Business, Künstliche Intelligenz, Produktivität

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.
  • Erweitertes Kontextfenster für die Analyse von Langform-Inhalten und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • 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.

claude 2.1 Beispiele für die Systemeingabeaufforderung

Das obige Bild ist dieser Quelle entnommen.

 

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:
‘

claude 2.1 Beispiele für die Systemeingabeaufforderung

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.

system prompt technique beispiel claude 2.1

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.

system prompt technique beispiel claude 2.1

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:

system prompt technique beispiel claude 2.1

Auf diese Weise würde Ihre Eingabeaufforderung wie folgt aussehen:

system prompt technique beispiel claude 2.1

Alle oben genannten Beispiele sind dieser Quelle entnommen

 

Was sind die Merkmale von Claude 2.1?

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.

Lesen Sie mehr: Die 20 größten KI-Tool- und Modell-Updates im Jahr 2023 [With Features]

FAQs

Hat Claude 2.1 eine geringere Halluzinationsrate?

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.

 

Die 20 größten AI-Tool- und Modell-Updates im Jahr 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - AI-Tools, Business, Business Intelligence, Geschäftliches Wachstum, Integration, Künstliche Intelligenz, Produktivität

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

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?



PWC


berichtet, wie KI das Mitarbeiterpotenzial bis 2025 um bis zu 40 % steigern kann!

In der folgenden Grafik finden Sie die jährlichen Umsatzprognosen für den KI-Markt (2018-2025).

Mit einer Gesamtzahl von
14.700 Start-ups allein in den Vereinigten Staaten
 allein in den USA (Stand März 2023) ist das Geschäftspotenzial der KI zweifellos enorm!

Was sind große Sprachmodelle (LLMs) in der KI?

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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.


Lesen Sie mehr:

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs. LLMs?

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs


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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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.

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs
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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs


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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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.
  • Die GPT 3-Version ist kostenlos.

Kostenlose Version: Verfügbar unter

Preisgestaltung:

  • Chat GPT-3: Kostenlos
  • Chat GPT Plus: 20$/Monat



Rahul Shyokand


, Mitbegründer von


Wilyer:

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs


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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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.

Kostenlose Version: Kostenlose Testversion verfügbar

Preisgestaltung: Auf Anfrage

10. Adobes generatives KI-Tool für Designer

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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

AI TOOL AKTUALISIERT MODELLE LLMS

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

KI-Tool aktualisiert große Sprachmodelle der LLMs

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.

In der Tat, laut
dem jüngsten Bericht von The Indian Express
 übertrifft Gork-1 die Klausel 2 und GPT 3.5, aber immer noch nicht GPT 4.

Merkmale:

  • Extrahiert Echtzeitinformationen von der X-Plattform (früher Twitter).
  • Bringt Humor und Sarkasmus in seine Reaktion auf Interaktionen mit ein,
  • Sie sind in der Lage, “pikante Fragen” zu beantworten, die viele KI ablehnen.

Kostenlose Version: 30 Tage kostenlose Testversion

Die Preise: $16/Monat

Suchen Sie nach Produktivität? Hier sind 10 einzigartige KI-Tools, die Sie kennen sollten!

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.


David Watkins
Direktor für Produktmanagement bei
Ethos
 –

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.


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Falcon 180B und 40B: Anwendungsfälle, Leistung und Unterschiede

Posted on November 17, 2023 by - AI-Tools, Künstliche Intelligenz

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

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.

Was ist der Falcon 40B?

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.

Was kann der Falcon LLM 40B leisten?

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.

Lesen Sie mehr: Die kommerzielle Nutzbarkeit, die Open-Source-Technologie und die Zukunft von Falcon LLM

F-FAQ (Häufig gestellte Fragen von Falcon)

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.


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.

Adobe Fireflys generative KI-Kredite für Designer [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - AI-Tools, Business, Gestaltung, Künstliche Intelligenz

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

Der globale Markt für generative KI im Bereich Design wird voraussichtlich in die Höhe schnellen und bis 2032 einen Wert von 7.754,83 Millionen Dollar erreichen, mit einer bemerkenswerten Wachstumsrate von
34.11%
.

Im September trug Adobe mit der Einführung einer bahnbrechenden Innovation, der Web-Anwendung Firefly, entscheidend zu dieser Revolution bei.
Web-Anwendung Firefly
. Später wurde sie um weitere Funktionen erweitert. Für Designer ist diese Plattform ein lustiger Ort, an dem sie KI nutzen können, um ihre kreativen Ideen noch besser zu machen.

Nach einer erfolgreichen sechsmonatigen Beta-Phase hat Adobe die Funktionen von Firefly nahtlos in sein kreatives Ökosystem, einschließlich Adobe Creative Cloud, Adobe Express und Adobe Experience Cloud, integriert und für die kommerzielle Nutzung verfügbar gemacht.

In diesem Blog erfahren Sie, wie Adobes generative KI mit Credits auf der Basis von Firefly das Spiel für Designer verändert.

Die kreative Kraft der generativen KI-Modelle von Firefly

Die generativen KI-Modelle von Firefly decken verschiedene kreative Bereiche ab, darunter Bilder, Texteffekte und Vektoren. Diese Modelle sind beeindruckend, weil sie schriftliche Anweisungen in mehr als 100 Sprachen verstehen und darauf reagieren können. Auf diese Weise können Designer aus aller Welt fesselnde und kommerziell verwertbare Inhalte erstellen.

Noch spannender ist, dass Adobe die von Firefly unterstützten Funktionen in mehrere Anwendungen der Creative Cloud integriert hat. Sie bietet ein breites Spektrum an kreativen Möglichkeiten. Einige Beispiele sind Generative Füllung und Generative Erweiterung in Photoshop, Generative Neueinfärbung in Illustrator und Text in Bild und Texteffekte in Adobe Express.

Designern mit Innovationen auf Unternehmensebene zur Seite stehen

Adobes Engagement für neue Ideen und Technologien gilt nicht nur für einzelne Kreative, sondern auch für große Unternehmen. Die Verfügbarkeit von Firefly für Unternehmen bringt modernste generative KI-Funktionen in Adobe GenStudio und Express für Unternehmen. In enger Zusammenarbeit mit Geschäftskunden ermöglicht Adobe ihnen die Anpassung von KI-Modellen mit ihren eigenen Assets und markenspezifischen Inhalten.

Namhafte internationale Unternehmen wie Accenture, IHG Hotels & Resorts, Mattel, NASCAR, NVIDIA, ServiceNow und Omnicom nutzen bereits Firefly, um ihre Arbeit einfacher und schneller zu machen. Sie nutzen es, um Geld zu sparen und die Erstellung ihrer Inhalte zu beschleunigen.

Außerdem erhalten Unternehmenskunden Zugang zu Firefly-APIs. So können sie diese kreative Leistung problemlos in ihre eigenen Ökosysteme und Automatisierungsworkflows integrieren. Der zusätzliche Vorteil der Entschädigung für geistiges Eigentum (IP) gewährleistet, dass die über Firefly generierten Inhalte sicher und frei von rechtlichen Komplikationen bleiben.

Eine neue Ära der generativen KI Kredite

Adobe hat ein Credit-basiertes System für generative KI entwickelt, um generative Bild-Workflows zugänglicher und flexibler zu machen.

Nutzer der Firefly-Webapplikation, des Express Premium- und des Creative Cloud-Tarifs erhalten jetzt eine Zuteilung von “schnellen” Generative Credits. Diese Kredite dienen als Token. So können Benutzer textbasierte Eingabeaufforderungen mit Anwendungen wie Photoshop, Illustrator, Express und der Webanwendung Firefly in Bilder und Vektoren umwandeln.

Diejenigen, die ihre anfänglichen “schnellen” generativen Credits aufgebraucht haben, können weiterhin Inhalte in einem langsameren Tempo generieren oder sich dafür entscheiden, zusätzliche Credits über einen kostenpflichtigen Firefly-Abonnementplan zu erwerben.

Im November 2023 plant Adobe, den Anwendern die Möglichkeit zu bieten, zusätzliche “schnelle” Generative Credits über ein Abo-Paket zu erwerben. Mit diesem Schritt wird es noch einfacher, das kreative Potenzial der generativen KI zu nutzen.

1. Was sind generative Kredite?

Generative Credits sind das, was Sie verwenden, um auf die generativen KI-Funktionen von Firefly in den Anwendungen zuzugreifen, für die Sie Rechte haben. Ihr generatives Guthaben wird jeden Monat wieder aufgefüllt.

2. Wann erneuern sich Ihre generativen Kredite?

Wenn Sie ein kostenpflichtiges Abonnement haben, wird Ihr generatives Guthaben monatlich aufgefrischt, entsprechend dem Datum, an dem die Abrechnung Ihres Plans begann. Wenn Ihr Plan zum Beispiel am 15. begonnen hat, wird Ihr Guthaben am 15. eines jeden Monats zurückgesetzt. Als kostenloser Nutzer ohne Abonnement erhalten Sie generative Credits, wenn Sie eine von Firefly betriebene Funktion zum ersten Mal nutzen. Wenn Sie sich zum Beispiel am 15. eines Monats auf der Firefly-Website anmelden und Text to Image verwenden, erhalten Sie 25 generative Credits, die bis zum 15. des Folgemonats reichen. Wenn Sie das nächste Mal eine Firefly-Funktion zum ersten Mal in einem neuen Monat nutzen, erhalten Sie neue Credits, die ab diesem Datum einen Monat lang gültig sind.

3. Wie werden die generativen Kredite verbraucht?

Die Anzahl der generativen Credits, die Sie verwenden, hängt von den Rechenkosten und dem Wert der von Ihnen verwendeten generativen KI-Funktion ab. Sie verwenden beispielsweise Guthaben, wenn Sie “Generieren” in Texteffekte oder “Mehr laden” oder “Aktualisieren” in Text zu Bild wählen.

Wie werden die generativen Kredite verbraucht?

Bildquelle

 

Sie werden jedoch keine Credits für Aktionen verwenden, die in der Tariftabelle mit “0” gekennzeichnet sind, oder wenn Sie Proben in der Firefly-Galerie ansehen, es sei denn, Sie wählen “Aktualisieren”, was neue Inhalte erzeugt und somit Credits verbraucht.

Adobe Firefly Generative Credits Nutzungstabelle

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Die Kreditverbrauchsraten gelten für Standardbilder bis zu einer Größe von 2000 x 2000 Pixel. Um von diesen Tarifen zu profitieren, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die neueste Version der Software verwenden. Bitte beachten Sie, dass die Nutzungstarife variieren können und dass die Pläne Änderungen unterliegen.

Adobe Firefly wird kontinuierlich weiterentwickelt, und es ist geplant, die Preisliste zu aktualisieren, sobald neue Funktionen und Dienste wie Bilder mit höherer Auflösung, Animationen, Videos und generative 3D-KI-Funktionen hinzugefügt werden. Der Kreditverbrauch für diese neuen Funktionen könnte höher sein als die derzeitigen Raten.

4. Wie viele generative Kredite sind in Ihrem Plan enthalten?

Ihr Plan sieht monatlich eine bestimmte Anzahl an generativen Credits vor, die Sie für die generativen KI-Funktionen von Adobe Firefly in Ihren berechtigten Anwendungen verwenden können. Diese Guthaben werden jeden Monat zurückgesetzt. Wenn Sie mehrere Abonnements haben, setzt sich Ihr Gesamtguthaben aus den Zuweisungen der einzelnen Pläne zusammen. Kostenpflichtige Creative Cloud- und Adobe Stock-Abonnements bieten eine bestimmte Anzahl an monatlichen Kreationen, nach der die Geschwindigkeit der KI-Funktionen abnehmen kann.

Die kostenpflichtigen Adobe Express- und Adobe Firefly-Tarife beinhalten auch bestimmte monatliche Kreationen, die zwei Aktionen pro Tag nach Erschöpfung des Guthabens bis zum nächsten Zyklus erlauben. Nutzer des kostenlosen Plans erhalten eine bestimmte monatliche Anzahl von Kreationen, wobei sie die Möglichkeit haben, ein Upgrade durchzuführen, um nach Erreichen ihres Limits weiterhin Zugang zu erhalten.

5. Wie können Sie Ihr verbleibendes generatives Guthaben überprüfen?

Wenn Sie eine Adobe-ID haben, können Sie Ihr generatives Guthaben in Ihrem Adobe-Konto einsehen. Hier wird Ihre monatliche Zuweisung und Nutzung angezeigt. Für einen begrenzten Zeitraum gelten für Abonnenten von Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express und Adobe Stock trotz des angezeigten Zählers keine Kreditlimits. Es wird erwartet, dass die Kreditlimits nach dem 1. Januar 2024 durchgesetzt werden.

6. Werden generative Kredite auf den nächsten Monat übertragen?

Nein, generative Kredite werden nicht fortgeschrieben. Die festen Rechenressourcen in der Cloud setzen eine bestimmte monatliche Zuweisung pro Nutzer voraus. Ihr Guthaben wird monatlich auf den zugewiesenen Betrag zurückgesetzt.

7. Was ist, wenn Sie mehrere Abonnements haben?

Bei mehreren Abonnements sind Ihre generativen Credits kumulativ, d. h. sie addieren sich von jedem Plan. Wenn Sie zum Beispiel sowohl Illustrator als auch Photoshop besitzen, können Sie Credits in beiden Anwendungen sowie in Adobe Express oder Firefly verwenden. Ihr monatliches Gesamtguthaben entspricht der Summe der Zuteilung der einzelnen Pläne.

mehrere abonnements adobe firefly generative ai kredite

Bildquelle

 

8. Was passiert, wenn Sie Ihr generatives Guthaben aufgebraucht haben?

Ihr Guthaben wird jeden Monat zurückgesetzt. Bis zum 1. Januar 2024 gelten für zahlende Abonnenten keine Kreditlimits. Nutzer der kostenpflichtigen Creative Cloud und Adobe Stock können die KI-Funktionen nach der Kreditvergabe langsamer nutzen, während Nutzer von Adobe Express und Adobe Firefly zwei Aktionen pro Tag durchführen können. Kostenlose Benutzer können ein Upgrade für die weitere Erstellung durchführen.

9. Was ist, wenn Sie mehr generative Kredite benötigen?

Bis zur Einführung von Kreditlimits können zahlende Abonnenten über ihr monatliches Limit hinaus erstellen. Kostenlose Nutzer können ein Upgrade durchführen, um weiterhin Zugang zu erhalten.

10. Warum verwendet Adobe generative Kredite?

Generative Credits erleichtern Ihnen die Erkundung und Gestaltung mit der KI-Technologie von Adobe Firefly in Adobe-Anwendungen. Sie spiegeln die Rechenressourcen wider, die für KI-generierte Inhalte benötigt werden. Ihr Abonnement bestimmt Ihr monatliches Guthaben, wobei der Verbrauch auf den Rechenkosten und dem Wert der KI-Funktion basiert.

11. Werden generative Kredite in Team- oder Unternehmensplänen geteilt?

Generative Credits sind individuell und können nicht von mehreren Nutzern in Teams oder Unternehmensplänen gemeinsam genutzt werden.

12. Sind Adobe Stock-Gutschriften und generative Gutschriften austauschbar?

Nein, Adobe Stock-Gutschriften und generative Gutschriften sind unterschiedlich. Adobe Stock-Gutschriften gelten für die Lizenzierung von Inhalten von der Adobe Stock-Website, während generative Gutschriften für die Erstellung von Inhalten mit Firefly-gestützten Funktionen gelten.

13. Wie sieht es mit künftigen KI-Fähigkeiten und -Funktionen aus?

Zukünftige Einführungen wie 3D, Video oder die Erzeugung von Bildern und Vektoren mit höherer Auflösung können zusätzliche generative Credits erfordern oder zusätzliche Kosten verursachen. Behalten Sie unsere Tariftabelle für Aktualisierungen im Auge.

Vertrauen und Transparenz bei KI-generierten Inhalten

Die Firefly-Initiative von Adobe sorgt für Vertrauen und Transparenz bei KI-generierten Inhalten. Sie nutzt eine Reihe von Modellen, die jeweils auf Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten und für verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Adobes Engagement für ethische KI zeigt sich bereits in seinem ersten Modell, das mit Daten trainiert wurde, die nicht gegen das Urheberrecht verstoßen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die generierten Inhalte sicher für die kommerzielle Nutzung sind. Bei der Einführung neuer Firefly-Modelle legt Adobe zudem besonderen Wert auf die Beseitigung potenziell schädlicher Verzerrungen.

Content Credentials – Das digitale “Nährwertkennzeichen”

Adobe hat jedes mit Firefly erstellte Asset mit Content Credentials ausgestattet, die als digitales “Nährwertkennzeichen” dienen. Diese Berechtigungsnachweise enthalten wichtige Informationen, wie z. B. den Namen des Assets, das Erstellungsdatum, die für die Erstellung verwendeten Werkzeuge und alle vorgenommenen Bearbeitungen.

Diese Daten werden durch eine kostenlose, quelloffene Technologie der Content Authenticity Initiative (CAI) unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass sie mit dem Inhalt verbunden bleibt, wo immer er verwendet, veröffentlicht oder gespeichert wird. Dies erleichtert die korrekte Zuordnung und hilft den Verbrauchern, fundierte Entscheidungen über digitale Inhalte zu treffen.

KI-Modelle der nächsten Generation

In einer
zweistündigen Keynote
 Veranstaltung in Los Angeles im Oktober stellte Adobe mehrere innovative KI-Modelle vor, darunter
Firefly Image 2
 im Rampenlicht stehen. Diese Version des ursprünglichen Firefly AI-Bildgenerators, der Funktionen wie die generative Füllung von Photoshop unterstützt, bietet Bilder mit höherer Auflösung und komplizierten Details.

Die Benutzer können Details wie Laub, Hauttextur, Haare, Hände und Gesichtszüge in fotorealistischen menschlichen Renderings noch realistischer erleben. Adobe hat Firefly Image 2 über die webbasierte Firefly-Beta-Version zur Verfügung gestellt. Eine Integration in Creative Cloud-Applikationen ist geplant.

Die neue Grenze der Vektorgrafik

Auf der gleichen Veranstaltung kündigte Adobe auch die Einführung von zwei neuen Firefly-Modellen an, die sich auf die Erstellung von Vektorbildern und Designvorlagen konzentrieren. Das Firefly-Vektormodell gilt als die erste generative KI-Lösung zur Erstellung von Vektorgrafiken anhand von Textvorgaben. Dieses Modell eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, von der Rationalisierung des Marketings und der Erstellung von Werbegrafiken bis hin zur Entwicklung von Ideen und Moodboards, und bietet Designern ein völlig neues Spektrum an kreativen Möglichkeiten.

Blick nach vorn

Die generative KI von Adobe, die auf der Firefly-Plattform basiert, verändert die Designlandschaft. Von einzelnen Kreativen bis hin zu Unternehmen und globalen Marken bietet diese Technologie ein spannendes kreatives Potenzial.

Mit innovativen Funktionen wie Generative Credits und dem Bekenntnis zur Transparenz entwickelt Adobe nicht nur kreative Werkzeuge weiter, sondern schafft auch Vertrauen und ethische KI-Praktiken in der Designbranche. Die Zukunft sieht rosig aus für Designer, die das Potenzial der generativen KI von Firefly nutzen.

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Grok Generative KI: Fähigkeiten, Preisgestaltung und Technologie

Posted on November 10, 2023 by - AI-Tools, Business, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

Im Jahr 2022 werden wir einen ziemlich großen Sprung bei der Einführung von KI erleben. Generative KI im großen Maßstab macht etwa 23% der Welt der Technik. Wenn wir nun in das Jahr 2025 vorspulen, steigt die Aufregung mit einem Anstieg von 46 % bei der Einführung von KI in großem Maßstab sogar noch weiter an. Mitten in dieser KI-Revolution hat dieser aufregende neue Spieler seinen großen Auftritt. Am 4. November 2023 stellte Elon Musk Grok vor, ein bahnbrechendes KI-Modell.

Grok ist nicht hier, um klein beizugeben, sondern um die Grenzen dessen, was KI leisten kann, zu erweitern.

Grok ist nicht einfach nur ein weiterer KI-Assistent. Er ist so konzipiert, dass er witzig, intelligent und in der Lage ist, eine breite Palette von Fragen zu beantworten. In diesem Blog erfahren Sie, was Grok ist, welche Möglichkeiten es bietet und warum es so viel Aufsehen erregt.

Grok: Das Herz von X (ehemals Twitter)

Grok findet sein neues Zuhause in
X
die früher unter dem Namen Twitter bekannt war. Es handelt sich jedoch nicht nur um ein Rebranding, sondern um einen bedeutenden Schritt nach vorn bei den KI-Funktionen. Grok ist die Erfindung von X, und es soll mehr als nur langweilige Antworten geben. Es will Sie unterhalten, Sie einbeziehen, und es lacht sogar gerne.

Das Kraftwerk des Wissens

Das Besondere an Grok ist der Zugang zu Echtzeit-Wissen dank der Integration mit der X-Plattform. Das bedeutet, dass sie über die neuesten Ereignisse informiert ist. Das macht Grok zu einem Kraftpaket, wenn es darum geht, selbst die kniffligsten Fragen anzugehen, die die meisten anderen KI-Modelle einfach vermeiden würden.

Grok ist ein relativ junges Unternehmen in der Welt der KI. Es ist erst seit vier Monaten auf dem Markt und befindet sich erst seit zwei Monaten in der Ausbildung. Nichtsdestotrotz ist sie bereits jetzt sehr vielversprechend, und X verspricht weitere Verbesserungen in den kommenden Tagen.

Grok-1: Der Motor hinter Grok

Grok-1 ist die treibende Kraft hinter den Fähigkeiten von Grok. An diesem großen Sprachmodell (LLM) wird seit vier Monaten gearbeitet, und es wurde umfassend trainiert.

Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Die frühe Version, Grok-0, wurde mit 33 Milliarden Parametern trainiert. Das ist so, als hätte man einen aufgeladenen Motor an seinem Platz. Es konnte sich behaupten mit Metas LLaMa 2die 70 Milliarden Parameter umfasst. Grok-1 ist ein Beweis dafür, was gezielte Entwicklung und Ausbildung bewirken können.

Wie ist Grok-1 also so schlau geworden? Nun, es hat ein intensives individuelles Training durchlaufen, das auf
Kubernetes
,
Rust
und JAX. Außerdem hat Grok-1 einen Echtzeit-Internetzugang. Ich surfe immer im Internet und halte mich mit den neuesten Informationen auf dem Laufenden.

Aber hier ist der Haken an der Sache: Grok ist nicht perfekt. Es kann manchmal Informationen liefern, die nicht ganz richtig sind, sogar Dinge, die sich widersprechen. Aber xAI, das in X integrierte KI-Startup von Elon Musk, hat es sich zur Aufgabe gemacht, Grok besser zu machen. Sie möchten Ihre Hilfe und Ihr Feedback, um sicherzustellen, dass Grok den Kontext versteht, noch vielseitiger wird und die schwierigen Anfragen fehlerfrei bearbeiten kann.

Benchmarks und mehr

Grok-1 wurde mit verschiedenen Benchmarks auf die Probe gestellt, und die Ergebnisse sind beeindruckend. Er erzielte 63,2 % bei der HumanEval-Codierungsaufgabe und sogar noch beeindruckendere 73 % beim MMLU-Benchmark. Obwohl es nicht im Schatten steht GPT-4Die xAI ist von den Fortschritten von Grok-1 ziemlich beeindruckt. Sie sagen, es sei ein großer Fortschritt gegenüber Grok-0, und das ist eine erhebliche Verbesserung.

Die akademische Herausforderung

Grok-1 beschränkt sich nicht nur auf mathematische Probleme. Er besteht verschiedene andere Tests wie MMLU und HumanEval und beweist sogar seine Programmierkenntnisse in Python. Und als ob das noch nicht genug wäre, kann es auch Matheaufgaben auf Mittel- und Oberschulniveau lösen.

Besonders hervorzuheben ist, dass Grok-1 das nationale ungarische Abitur 2023 in Mathematik mit der Note C (59 %) bestanden hat und damit die
Claude 2
 (55 %), während GPT-4 mit 68 % eine B-Note erreichte.

Diese Benchmark-Ergebnisse zeigen deutlich, dass Grok-1 einen großen Sprung nach vorne macht und sogar OpenAIs
GPT-3.5
 in vielerlei Hinsicht. Bemerkenswert ist, dass Grok-1 dies mit weniger Datensätzen und ohne große Rechenkapazitäten zu benötigen, erreicht.

Grok-Infografik - wie ist es besser als GPT 3.5

Grok’s Limited Release – Wie viel kostet es?

Ab sofort ist die Beta-Version von Grok für eine ausgewählte Gruppe von Nutzern in den Vereinigten Staaten verfügbar.

Aber jetzt kommt der aufregende Teil – die Vorfreude steigt, denn Grok bereitet sich darauf vor, seine Türen zu öffnen
X Premium+
 Abonnenten. Für nur ₹1.300 pro Monat, wenn Sie von Ihrem Desktop aus darauf zugreifen, erhalten Sie den Schlüssel zu Groks superintelligentem Potenzial.

Schlussfolgerung

Grok ist ein bedeutender Schritt nach vorn in der Welt der KI. Mit seiner Mischung aus Wissen, Witz und Fähigkeiten wird es einen großen Einfluss darauf haben, wie Sie mit Technologie umgehen. Grok entwickelt sich weiter und verfeinert seine Fähigkeiten, indem es nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch die Art und Weise, wie Sie Fragen stellen, verändert. Erwarten Sie in den nächsten Tagen noch mehr spannende Entwicklungen von dieser intelligenten und geistreichen KI.

GPT-4 Vision: Was kann sie leisten und warum ist sie wichtig?

Posted on November 7, 2023 by - AI-Tools, Künstliche Intelligenz

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

Hier kommt GPT-4 Vision (GPT-4V) ins Spiel, eine bahnbrechende Entwicklung von OpenAI, die die Leistung von Deep Learning mit Computer Vision kombiniert.

Dieses Modell geht über das Textverständnis hinaus und befasst sich mit visuellen Inhalten. Während GPT-3 sich durch textbasiertes Verständnis auszeichnete, macht GPT-4 Vision einen gewaltigen Sprung, indem es visuelle Elemente in sein Repertoire integriert.

In diesem Blog werden wir die faszinierende Welt von GPT-4 Vision erkunden und die möglichen Anwendungen, die zugrunde liegende Technologie und die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit dieser leistungsstarken KI-Entwicklung untersuchen.

Was ist GPT-4 Vision (GPT-4V)?

GPT-4 Vision, oft auch als GPT-4V bezeichnet, stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz dar. Dabei werden zusätzliche Modalitäten wie Bilder in große Sprachmodelle (LLMs) integriert. Diese Innovation eröffnet neue Horizonte für die künstliche Intelligenz, da multimodale LLMs das Potenzial haben, die Fähigkeiten sprachbasierter Systeme zu erweitern, neuartige Schnittstellen einzuführen und ein breiteres Spektrum an Aufgaben zu lösen, was letztlich einzigartige Erfahrungen für die Nutzer bietet. Es baut auf den Erfolgen von GPT-3 auf, einem Modell, das für sein natürliches Sprachverständnis bekannt ist. GPT-4 Vision behält nicht nur dieses Verständnis von Text bei, sondern erweitert auch seine Möglichkeiten, visuelle Inhalte zu verarbeiten und zu erzeugen.

Dieses multimodale KI-Modell verfügt über die einzigartige Fähigkeit, sowohl textliche als auch visuelle Informationen zu verstehen. Hier erhalten Sie einen Einblick in sein immenses Potenzial:

Visuelle Fragenbeantwortung (VQA)

GPT-4V kann Fragen zu Bildern beantworten, z. B. “Was ist das für ein Hund?” oder “Was passiert auf diesem Bild?”.

Bild-Klassifizierung

Es kann Objekte und Szenen in Bildern identifizieren und Autos, Katzen, Strände und vieles mehr unterscheiden.

Bildunterschriften

GPT-4V kann Bildbeschreibungen generieren, die Sätze wie “Eine schwarze Katze sitzt auf einer roten Couch” oder “Eine Gruppe von Menschen spielt Volleyball am Strand” enthalten.

Bild-Übersetzung

Das Modell kann Text in Bildern von einer Sprache in eine andere übersetzen.

Kreatives Schreiben

GPT-4V ist nicht nur auf das Verstehen und Erzeugen von Text beschränkt, sondern kann auch verschiedene kreative Inhaltsformate wie Gedichte, Codes, Skripte, Musikstücke, E-Mails und Briefe erstellen und Bilder nahtlos einbinden.


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Wie kann ich auf GPT-4 Vision zugreifen?

Der Zugriff auf GPT-4 Vision erfolgt hauptsächlich über die von OpenAI bereitgestellten APIs. Diese APIs ermöglichen es Entwicklern, das Modell in ihre Anwendungen zu integrieren und seine Fähigkeiten für verschiedene Aufgaben zu nutzen. OpenAI bietet verschiedene Preisstufen und Nutzungspläne für GPT-4 Vision an, so dass es für viele Nutzer zugänglich ist. Die Verfügbarkeit von GPT-4 Vision über APIs macht es vielseitig und anpassungsfähig für verschiedene Anwendungsfälle.

Wie viel kostet GPT-4 Vision?

Die Preise für GPT-4 Vision können je nach Nutzung, Volumen und den von Ihnen gewählten APIs oder Diensten variieren. OpenAI bietet in der Regel detaillierte Preisinformationen auf seiner offiziellen Website oder seinem Entwicklerportal. Die Nutzer können die verschiedenen Preisstufen, Nutzungsbeschränkungen und Abonnementoptionen prüfen, um den am besten geeigneten Plan zu ermitteln.

Was ist der Unterschied zwischen GPT-3 und GPT-4 Vision?

GPT-4 Vision stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber GPT-3 dar, vor allem im Hinblick auf die Fähigkeit, visuelle Inhalte zu verstehen und zu erzeugen. Während sich GPT-3 auf textbasiertes Verstehen und Generieren konzentrierte, integriert GPT-4 Vision nahtlos Text und Bilder in seine Fähigkeiten. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden Modellen:

Multimodale Fähigkeit

GPT-4 Vision kann gleichzeitig Text und Bilder verarbeiten und verstehen, was es zu einer echten multimodalen KI macht. GPT-3 hingegen konzentrierte sich hauptsächlich auf Text.

Visuelles Verstehen

GPT-4 Vision kann Bilder analysieren und interpretieren und liefert detaillierte Beschreibungen und Antworten auf Fragen zu visuellen Inhalten. Dem GPT-3 fehlt diese Fähigkeit, da es in erster Linie im Bereich des Textes arbeitet.

Generierung von Inhalten

Während GPT-3 die Erstellung von textbasierten Inhalten beherrscht, bringt GPT-4 Vision die Inhaltserstellung auf die nächste Stufe, indem es Bilder in kreative Inhalte einbezieht, von Gedichten und Codes bis hin zu Skripten und Musikkompositionen.

Bildgestützte Übersetzung

GPT-4 Vision kann Text in Bildern von einer Sprache in eine andere übersetzen, eine Aufgabe, die über die Fähigkeiten von GPT-3 hinausgeht.

Welche Technologie wird bei GPT-4 Vision verwendet?

Um die Möglichkeiten von GPT-4 Vision voll ausschöpfen zu können, ist es wichtig, die Technologie zu verstehen, die seiner Funktionalität zugrunde liegt. Im Kern beruht GPT-4 Vision auf Deep-Learning-Techniken, insbesondere auf neuronalen Netzen.

Das Modell besteht aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten, die der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden sind, wodurch es in der Lage ist, umfangreiche Datensätze effektiv zu verarbeiten und zu verstehen. Zu den wichtigsten technologischen Komponenten von GPT-4 Vision gehören:

1. Architektur des Transformators

Wie seine Vorgänger nutzt auch GPT-4 Vision die Transformer-Architektur, die sich besonders für die Verarbeitung sequenzieller Daten eignet. Diese Architektur ist ideal für die Verarbeitung von textlichen und visuellen Informationen und bietet eine solide Grundlage für die Fähigkeiten des Modells.

2. Multimodales Lernen

Das entscheidende Merkmal von GPT-4 Vision ist seine Fähigkeit zum multimodalen Lernen. Das bedeutet, dass das Modell Text und Bilder gleichzeitig verarbeiten kann, so dass es in der Lage ist, Textbeschreibungen zu Bildern zu erstellen, Fragen zu visuellen Inhalten zu beantworten und sogar Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen zu erzeugen. Die Verschmelzung dieser Modalitäten ist der Schlüssel zur Vielseitigkeit von GPT-4 Vision.

3. Pre-Training und Feinabstimmung

GPT-4 Vision durchläuft einen zweistufigen Ausbildungsprozess. In der Pre-Trainingsphase lernt es durch die Analyse umfangreicher Datensätze, Texte und Bilder zu verstehen und zu erzeugen. Anschließend wird es einer Feinabstimmung unterzogen, einem domänenspezifischen Trainingsprozess, der seine Fähigkeiten für Anwendungen verfeinert.


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Der neue Konkurrent von GPT-4 Vision

Schlussfolgerung

GPT-4 Vision ist ein leistungsfähiges neues Werkzeug, das das Potenzial hat, eine breite Palette von Branchen und Anwendungen zu revolutionieren.

Mit ihrer weiteren Entwicklung wird sie wahrscheinlich noch leistungsfähiger und vielseitiger werden und neue Horizonte für KI-gesteuerte Anwendungen eröffnen. Dennoch sind die verantwortungsvolle Entwicklung und der Einsatz von GPT-4 Vision bei gleichzeitiger Abwägung von Innovation und ethischen Erwägungen von größter Bedeutung, um sicherzustellen, dass dieses leistungsfähige Instrument der Gesellschaft zugute kommt.

Da wir in das Zeitalter der KI eintreten, müssen wir unbedingt unsere Praktiken und Vorschriften anpassen, um das volle Potenzial der GPT-4 Vision zum Wohle der Menschheit zu nutzen.


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Häufig gestellte Fragen (FAQs)

1. Was ist GPT Vision, und wie funktioniert es bei der Bilderkennung?

GPT Vision ist eine KI-Technologie, die Bilder automatisch analysiert, um Objekte, Text, Personen und vieles mehr zu identifizieren. Die Benutzer müssen lediglich ein Bild hochladen, und GPT Vision kann Beschreibungen des Bildinhalts bereitstellen, die eine Umwandlung von Bild in Text ermöglichen.

2. Welche OCR-Funktionen bietet GPT Vision, und welche Arten von Text können erkannt werden?

GPT Vision verfügt über eine branchenführende OCR-Technologie (Optical Character Recognition), die Text in Bildern, einschließlich handgeschriebenem Text, genau erkennen kann. Es kann gedruckten und handgeschriebenen Text mit hoher Präzision in elektronischen Text umwandeln, was es für verschiedene Szenarien nützlich macht.

 

3. Kann GPT Vision komplexe Diagramme und Schaubilder analysieren?

Ja, GPT Vision ist in der Lage, komplexe Diagramme und Grafiken zu analysieren, was es für Aufgaben wie das Extrahieren von Informationen aus Datenvisualisierungen wertvoll macht.

4. Unterstützt GPT-4V die sprachübergreifende Erkennung von Bildinhalten?

Ja, der GPT-4V unterstützt die Erkennung mehrerer Sprachen, darunter die wichtigsten Weltsprachen wie Chinesisch, Englisch, Japanisch und andere. Es kann Bildinhalte in verschiedenen Sprachen genau erkennen und in entsprechende Textbeschreibungen umwandeln.

5. In welchen Anwendungsszenarien können die Bilderkennungsfunktionen des GPT-4V eingesetzt werden?

Die Bilderkennungsfunktionen des GPT-4V sind vielseitig einsetzbar, z. B. in den Bereichen E-Commerce, Dokumentendigitalisierung, barrierefreie Dienste, Sprachenlernen und vieles mehr. Es kann Einzelpersonen und Unternehmen bei der Bearbeitung bildlastiger Aufgaben unterstützen und so die Arbeitseffizienz verbessern.

6. Welche Arten von Bildern kann GPT-4V analysieren?

GPT-4V kann verschiedene Arten von Bildern analysieren, darunter Fotos, Zeichnungen, Diagramme und Tabellen, solange das Bild klar genug für die Interpretation ist.

7. Kann das GPT-4V Text in handschriftlichen Dokumenten erkennen?

Ja, der GPT-4V kann dank seiner fortschrittlichen OCR-Technologie Text in handschriftlichen Dokumenten mit hoher Genauigkeit erkennen.

8. Unterstützt das GPT-4V die Erkennung von Text in mehreren Sprachen?

Ja, der GPT-4V unterstützt die Mehrsprachenerkennung und kann Text in mehreren Sprachen erkennen, wodurch er für eine Vielzahl von Benutzern geeignet ist.

9. Wie genau ist das GPT-4V bei der Bilderkennung?

Die Genauigkeit der Bilderkennung des GPT-4V variiert je nach Komplexität und Qualität des Bildes. Sie ist in der Regel sehr genau bei einfacheren Bildern wie Produkten oder Logos und wird mit mehr Training immer besser.

10. Gibt es irgendwelche Nutzungsgrenzen für GPT-4V?

– Die Nutzungsbeschränkungen für GPT-4V hängen vom Abonnementplan des Nutzers ab. Kostenlose Nutzer können eine begrenzte Anzahl von Aufforderungen pro Monat erhalten, während kostenpflichtige Tarife höhere oder gar keine Begrenzungen bieten können. Außerdem sind Inhaltsfilter vorhanden, um schädliche Nutzungen zu verhindern.

Trivia (oder nicht?!)