Was ist Generative KI? Eine Definition
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, neue Inhalte zu erstellen, sei es Text, Bilder, Musik oder Videos. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die auf Datenverarbeitung und -analyse spezialisiert sind, wird GenAI verwendet, um originäre, oft kreative Inhalte zu generieren. Ein bekannter Anwendungsfall sind Large Language Models (LLMs), wie GPT-4, die natürliche Sprache erzeugen können. Generative KI geht jedoch über Text hinaus und hat mittlerweile auch große Fortschritte in der Bild- und Videogenerierung gemacht.
Abgrenzung zu bisherigen KI-Technologien
Während traditionelle maschinelle Lernmodelle auf datengetriebenen Analysen und Vorhersagen basieren, konzentriert sich GenAI auf die Generierung neuer Daten. Das klassische maschinelle Lernen optimiert Prozesse und Entscheidungen basierend auf vorhandenen Daten, während GenAI in der Lage ist, neue Inhalte zu schaffen auf Basis „des erraten des nächsten Wortes“ („next best token“). Diese Fähigkeit eröffnet vor allem im kreativen Bereich und in der Automatisierung von Aufgaben neue Möglichkeiten.
Maschinelles Lernen:
- Fokus auf Datenverarbeitung und Optimierung bestehender Aufgaben.
- Typischerweise im Einsatz bei Vorhersagen und automatisierten Entscheidungen.
Generative KI:
- Erzeugung neuer Inhalte wie Bilder, Texte oder Musik.
- Stärkere kreative und inhaltsbezogene Anwendungen.
Praktische Beispiele der Generativen KI
Die Anwendungen von GenAI reichen von der Text- und Bilderzeugung bis hin zu kreativen Prozessen wie der Erstellung von Musik und Kunst. Unternehmen können GenAI nutzen, um Inhalte effizient zu erstellen und personalisierte Benutzererfahrungen zu verbessern.
Ein typisches Beispiel ist der Einsatz von ChatGPT für die Automatisierung von Kundeninteraktionen, während Midjourney und andere Bildgeneratoren zur Erstellung von Marketinginhalten oder Produktvisualisierungen verwendet werden. Auch im Gesundheitswesen und der Logistik wird GenAI eingesetzt, um komplexe Prozesse zu optimieren und neue Lösungen zu schaffen.
Aktuelle Large Language Models (LLMs) und Beispiel Preise
Der Zugang zu LLMs variiert in Preis und Leistung stark. GPT-4 ist eines der leistungsstärksten Modelle, jedoch teurer als Alternativen wie Claude Haiku. Open-Source-Modelle wie LLaMA bieten eine kostengünstige Alternative, erfordern jedoch oft tiefere technische Expertise für die Implementierung.
Hohe Bandbreite auf Aartificialanalysis.ai:
- Mehr als 70 Modelle auf dem Leadership Board
- Von 0,04$ bis 30$ für 1 Mio. Token ist alles dabei
- Die hohe Bandbreite weist auf den hohen Wettbewerb hin
Generative KI für Bilder: DALL-E, StableDiffusion, Flux, und Ideogram
Bei der Bildgenerierung gibt es mittlerweile mehrere führende GenAI-Modelle. Diese unterscheiden sich nicht nur in der Qualität der Ergebnisse, sondern auch im Zugriff und den Möglichkeiten zur Integration in bestehende Workflows.
- DALL-E: Bietet eine einfach zu bedienende Schnittstelle zur Generierung von Bildern aus Text, jedoch oft mit weniger realistischen Ergebnissen.
- Stable Diffusion: Open-Source-Tool, das für seine Flexibilität und die Anpassbarkeit geschätzt wird. Besonders stark bei der Generierung von konsistenten Bildserien.
- Flux: Ein auf Realitätsnähe spezialisierter Bildgenerator, der in der Lage ist, komplexe Szenen darzustellen. Besonders für den Einsatz im Marketing oder bei Produktvisualisierungen relevant.
- Ideogram: Fokussiert sich auf die Integration von Text in Bilder und bietet verschiedene Stile an. Ideal für Anwendungen, die Text und Bilder kombinieren müssen, wie etwa Infografiken.
Wie Composable AI diese Tools zusammenführt
Composable AI bietet die Möglichkeit, diese verschiedenen GenAI-Modelle und APIs nahtlos zu kombinieren, sodass Unternehmen den besten Workflow für ihre spezifischen Anforderungen finden können. Der modulare Ansatz von Composable AI erlaubt es, die Stärken jedes Modells zu nutzen und flexibel auf Veränderungen zu reagieren.
Durch den „Composable“-Ansatz können Unternehmen ihre Workflows effizient gestalten, sei es bei der Text-, Bild- oder Videogenerierung. Unternehmen können somit sicherstellen, dass sie immer das beste Tool für ihre spezifischen Anforderungen einsetzen und gleichzeitig Kosten und Ressourcen sparen.