Welche Textdatensätze sind Beispiele für generative künstliche Intelligenz?
What text data set examples of Generative artificial intelligence
text data set examples of Generative artificial intelligence Data sets include BookCorpus, Wikipedia
Textdatensätze Beispiele für generative künstliche Intelligenz Zu den Datensätzen gehören BookCorpus, Wikipedia
summarization
Eine generative künstliche Intelligenz oder generative KI ist eine Art von KI-System, das in der Lage ist, Text, Bilder oder andere Medien als Reaktion auf Aufforderungen zu generieren. Generative KI-Systeme verwenden generative Modelle wie z.B. große Sprachmodelle, um auf der Grundlage des Trainingsdatensatzes, der zu ihrer Erstellung verwendet wurde, neue Daten statistisch zu erfassen.

Zu den bekannten generativen KI-Systemen gehören ChatGPT, ein Chatbot, der von OpenAI unter Verwendung der großen Sprachmodelle GPT-3 und GPT-4 entwickelt wurde, und Bard, ein Chatbot, der von Google unter Verwendung des LaMDA-Modells entwickelt wurde. Zu den anderen generativen KI-Modellen gehören Systeme für künstliche Intelligenz wie Stable Diffusion, Midjourney und DALL-E.

Generative KI kann in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, z. B. in der Softwareentwicklung, im Marketing und in der Modebranche. Anfang der 2020er Jahre stiegen die Investitionen in generative KI sprunghaft an, wobei große Unternehmen wie Microsoft, Google und Baidu sowie zahlreiche kleinere Firmen generative KI-Modelle entwickelten.

Modalitäten
Ein detailliertes Ölgemälde mit Figuren in einer futuristischen Opernszene
Théâtre d'Opéra Spatial, ein von Midjourney generiertes Bild
Ein generatives KI-System wird durch die Anwendung von unüberwachtem oder selbstüberwachtem maschinellem Lernen auf einen Datensatz erstellt. Die Fähigkeiten eines generativen KI-Systems hängen von der Modalität oder der Art des verwendeten Datensatzes ab.

Text: Zu den generativen KI-Systemen, die auf Wörtern oder Wortteilchen trainiert werden, gehören GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 und andere (siehe Liste der großen Sprachmodelle). Sie sind in der Lage, natürliche Sprache zu verarbeiten, maschinell zu übersetzen und natürliche Sprache zu generieren und können als Basismodelle für andere Aufgaben verwendet werden. Zu den Datensätzen gehören BookCorpus, Wikipedia und andere (siehe Liste der Textkorpora).
Code: Neben natürlichsprachlichen Texten können große Sprachmodelle auch auf Texten in Programmiersprachen trainiert werden, so dass sie Quellcode für neue Computerprogramme generieren können. Beispiele sind OpenAI Codex.
Bilder: Zu den generativen KI-Systemen, die anhand von Bildern mit Textunterschriften trainiert werden, gehören z. B. Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion und andere (siehe Künstliche Intelligenz Kunst, Generative Kunst, Synthetische Medien). Sie werden häufig für die Text-Bild-Generierung und die neuronale Stilübertragung verwendet. Zu den Datensätzen gehören LAION-5B und andere (siehe Datensätze in Computer Vision).
Moleküle: Generative KI-Systeme können auf Aminosäuresequenzen oder molekulare Repräsentationen wie SMILES, die DNA oder Proteine darstellen, trainiert werden. Diese Systeme, wie z. B. AlphaFold, werden für die Vorhersage von Proteinstrukturen und die Entdeckung von Medikamenten eingesetzt. Zu den Datensätzen gehören verschiedene biologische Datensätze.
Musik: Generative KI-Systeme wie MusicLM können auf den Audiowellenformen aufgenommener Musik zusammen mit Textkommentaren trainiert werden, um auf der Grundlage von Textbeschreibungen wie "eine beruhigende Geigenmelodie, unterlegt mit einem verzerrten Gitarrenriff" neue Musikbeispiele zu generieren.
Video: Generative KI, die auf kommentierte Videos trainiert wurde, kann zeitlich kohärente Videoclips erzeugen. Beispiele dafür sind Gen1 von RunwayML und Make-A-Video von Meta Platforms.
Multimodal: Ein generatives KI-System kann aus mehreren generativen Modellen bestehen oder aus einem Modell, das auf mehrere Arten von Daten trainiert wurde. Eine Version von OpenAIs GPT-4 akzeptiert zum Beispiel sowohl Text- als auch Bilddaten.
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