«Liebe KI, bitte schreib mir meine Bewerbung.»
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Generative Text-KIs und Sprachmodelle
Generative Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch und findet sich mittlerweile nicht nur im bekannten Chat-Format, sondern auch in zahlreichen Ausprägungen als KI-Assistent, zum Beispiel in Produktivitäts-Apps wieder. Wir fragen: Welche generativen Text-KIs gibt es und wie funktionieren sie? Auf dieser Seite liefern wir Wissenswertes rund um die generative Text-KI, Prompt-Hilfen und klassische bis kreative Anwendungsbeispiele.
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Wie funktionieren Text-KIs?
Thema
Wie funktioniert eine generative KI?
Wir Menschen denken nicht in jedem Moment alles neu, sondern wir lernen und bauen neues Wissen auf früher Gelerntem auf. Unsere Gedanken und Erinnerungen bleiben im Gedächtnis bestehen und bilden so die Grundlage für neue Verknüpfungen.
Auch eine generative KI arbeitet mit solchen Verknüpfungen und muss daher auf ein neuronales Netz zurückgreifen können, in dem Informationen verfügbar bleiben. Doch wie entsteht ein solches künstliches Gedächtnis und wie kann die KI daraus Antworten generieren?
1995: LSTM-Methode
2017: Transformer
Thema
Warum funktionieren
Transformer-Modelle so gut?
Um diese Frage zu beantworten, schauen wir uns am besten den Namen des bekanntesten Transformer-Modells von OpenAI, ChatGPT, genauer an.
Denn in diesem verbirgt sich das Erfolgsrezept des weit verbreiteten Sprachmodells:
G für generativ
P für pre-trained
T für Transformer
In der Summe bedeutet dies, dass generative Text-KIs immer eine Kombination aus Modell und der gesammelten Daten aus dem Training sind, durch deren Kombination die KI befähigt wird, rein durch die Vorhersage des nächsten Wortes bzw. Tokens inhaltlich korrekt auf Fragen zu antworten.
Thema
Welches sind die besten
KI-Textgeneratoren?
Die Anbieter von generativer Text-KI vermehren sich seit einigen Monaten nahezu explosionsartig. Zu den bekanntesten gehören ChatGPT, Google Gemini, Meta Llama oder Claude.
ChatGPT von OpenAI
Gemini von Google
Meta Llama von Meta
Claude von Anthropic
Thema
Wie kann ich besser prompten?
Obwohl Sprachmodelle darauf ausgelegt und sehr gut darin sind, die natürliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu reagieren, hilft eine klare Struktur und Sprache beim Prompten, um treffende Antworten von der KI zu erhalten.
Jede generative KI arbeitet etwas anders, aber dieses Prompt-Schema hilft als Prinzip bei allen:
Rolle
Erklärungsstil
Information
Zielformat
Schritt-für-Schritt
Beispiele
Ein Beispiel-Prompt:
«Du bist ein Astrophysik-Dozent. Erkläre mir wie einem kleinen Kind, wie ein schwarzes Loch entsteht. Schreibe die Antwort in der Form eines Artikels mit Zwischentiteln. Nutze den nachfolgenden Text als Beispiel für den Schreibstil.»
Sprachmodelle und der Datenschutz
Bei der Verwendung von generativer Künstlicher Intelligenz ist es wichtig, sich bewusst zu machen, dass keine unnötigen persönlichen Daten zur Verfügung gestellt werden sollten. Beachten Sie dazu folgendes:
- Datenspeicherung auf den Servern des Modells: Die Daten, die der KI in Form eines Prompts zur Verfügung gestellt werden, werden auf den Servern des Modells verarbeitet und gespeichert. Das bedeutet, dass diese Daten auch für das weitere Training der KI-Modelle genutzt werden können.
- Persönliche Informationen vermeiden: Um zu verhindern, dass Ihre persönlichen Informationen ins KI-Training einfliessen und auf diese Weise verbreitet werden, empfiehlt es sich, Anfragen komplett ohne persönliche Informationen zu stellen oder diese vor dem Absenden zu zensieren.
- Opt-Out für das Training aktivieren: Damit Ihre Daten vom Unternehmen für das Training der KI nicht verwendet werden dürfen, können Sie in den jeweiligen Datenschutzeinstellungen ein entsprechendes Opt-Out aktivieren: ChatGPT(öffnet ein neues Fenster), Google Gemini(öffnet ein neues Fenster), Meta Llama(öffnet ein neues Fenster) und Claude(öffnet ein neues Fenster).
Thema
Prompt-Schemata: CO-STAR und TIDD-EC
Wie zentral ein zielführendes Prompten beim Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz ist, belegen die zahlreichen Anleitungen und Tipps im Netz, die noch relevantere Antworten der generativen KI versprechen.
CO-STAR und TIDD-EC sind zwei solcher Prompt-Schemata, die Ihnen bei der Erstellung eines effektiven Prompts helfen können. Die Namen dieser Schemata setzen sich aus den englischen Anfangsbuchstaben der Bestandteile zusammen:
CO-STAR
TIDD-EC
Thema
Anwendungsbeispiele für generative Text-KI
Das Anwendungsfeld der generativen Text-KI ist immens. Seit die generative Künstliche Intelligenz (auch in Form von KI-Assistenten) der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung steht, ist dieses Anwendungsfeld zusätzlich gewachsen.
Zwei solcher Anwendungsbeispiele – von klassisch bis kreativ – finden Sie hier:
Schreibassistent: Bewerbung schreiben
Nutzen Sie den Kontext Ihres Lebenslaufs und der ausgewählten Stellenanzeige, um einen ersten Entwurf Ihrer Bewerbung generieren zu lassen, den Sie anschliessend auch manuell weiter bearbeiten können.
Beispiel-Prompt
Achtung: Versuchen Sie aus Datenschutzgründen, der KI keine persönlichen Daten zur Verfügung zu stellen, auch wenn diese sich auf Ihren persönlichen Lebenslauf beziehen.
Kreativ-Engine: Textbasierte Games spielen
Gerade beim Schreiben von Fiktion sind generative Text-KIs sehr gut. Hier eine Idee, wie Sie diese Kreativität für ein Text-Adventure Spiel wie in den 80er Jahren verwenden können, um in der Programmierung ein Spiel ohne Grenzen zu spielen.
Beispiel-Prompt
Mathematik – Die Schwäche von Sprachmodellen
Auch die generative Künstliche Intelligenz hat ihre Schwächen. Die Stärke der Sprachmodelle liegt – wie der Name es schon sagt – bei der Sprachverarbeitung. Da die Mechanismen der Zahlenwelt aber nicht analog zur Sprache funktionieren, tun sich die meisten Sprachmodelle schwer, konsistent richtige Antworten auf mathematische Aufgaben zu generieren.
ChatGPT-4 beispielsweise kommt dem Resultat zwar oft sehr nahe, trifft es aber nie genau. Mit ChatGPT-4o hat OpenAI nun eine Lösung für dieses Problem gefunden: Das Sprachmodell formuliert die Mathematikaufgabe in Code um, lässt diesen in einer Programmierungsumgebung ablaufen und gibt das so generierte Ergebnis als Antwort auf die Frage aus.
Thema
Was sind die Chancen und
Risiken von generativer Text-KI?
Generative Künstliche Intelligenz bietet ein grosses Potenzial für die Menschheit, beispielsweise in der Automatisierung, ist aber auch mit gewissen Risiken verbunden.
Chancen
Kreativität
Automatisierung
Risiken
Vorurteile
Fake News
Gefährdung des Lernprozesses
Thema
Ausblick: Potenzial für «KI-Agenten»
In welche Richtung wird sich die generative Künstliche Intelligenz in Zukunft entwickeln? Ein Grossteil der Tech-Welt sieht in den sogenannten «Large Action Models» oder auch «KI-Agenten» die Zukunft der Sprachmodelle. Doch was bedeutet das?
Large Action Models (LAM) sollen künftig die Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und Mensch darstellen. Über Text-, Sprach- oder andere Eingabe wird der KI das Ziel vorgegeben. Um an dieses Ziel zu gelangen, unterteilt das LAM den nötigen Prozess in Teilaufgaben und lässt diese von autonomen Agenten – den KI-Assistenten – ausführen. Diese spielen dann die Ergebnisse zurück ans zentrale LAM.
Ein Beispiel, wie dies aussehen könnte:
Nutzer*in promptet:
«Plane mir heute ein Abendessen mit meinem besten Freund Daniel.»
LAM teilt die Aufgabe in Teilaufgaben auf:
1. Im Kalender von Nutzer*in (und Daniel) überprüfen, (ab) wann beide verfügbar sind.
2. Wo befinden sich der/die Nutzer*in und Daniel aktuell?
3. Wie ist das Wetter vor Ort?
4. Welche Restaurants sind in der Nähe?
5. Was steht auf der Speisekarte?
6. Ist eine Reservation via Formular auf der Webseite des Restaurants möglich?
All diese Teilaufgaben werden von KI-Assistenten beantwortet. Sobald alle Teilaufgaben beantwortet sind, erhält das LAM entsprechendes Feedback und informiert den Nutzer, bzw. die Nutzerin.
LAM antwortet:
«Gerne! Da es heute regnet, habe ich dir das Restaurant L'interno in Olten herausgesucht, welches italienische Küche mit vegetarischen und veganen Optionen anbietet. Soll ich es euch auf 19:00 Uhr reservieren?»
Wie Sie sehen, werden die Fähigkeiten von Sprachmodellen in Zukunft höchstwahrscheinlich über die reine Textgenerierung hinausgehen. Dementsprechend wird vermutlich auch das Format «Webseiten-Chat» wieder verschwinden und stattdessen ein KI-Assistent geräteübergreifend im Alltag begleiten und unterstützen.
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Marcel fragen
Marcel ist Trainer bei Swisscom. Er steht Ihnen bei allen Fragen rund um das Thema KI zur Verfügung.
Marcel
Trainer bei Swisscom