#AI-modellen

[kleine-nederlandse-blog]

GPT Chat en kunstmatige intelligentietechnologie Bron: https://gastena.blogspot.com/2025/03/gpt-chat-en-kunstmatige.html

De GPT Chat-technologie is een van de meest opvallende ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie, omdat het een kwalitatieve verschuiving vertegenwoordigt in de manier waarop mensen met machines omgaan. Deze technologie combineert deep learning en natuurlijke taalverwerking, waardoor systemen teksten kunnen begrijpen en analyseren op een manier die voorheen onmogelijk was.

[channeledhistory]

Der Hype um die neue chinesische KI Deepseek erreichte am Wochenende einen Höhepunkt – und sorgte unter Anlegern für grosse Unruhe. Sie fürchten, dass amerikanische Tech-Konzerne wie Nvidia oder Open AI mit Chat-GPT ihre dominante Stellung bei der künstlichen Intelligenz verlieren könnten.

Die an der amerikanischen Technologie-Börse Nasdaq zusammengefassten Aktien standen am Montag stark unter Druck, Futures auf den Index gaben deutlich nach. Auch die europäischen Börsen und der Bitcoin gaben nach. Die Aktienkurse wichtiger Tech-Zulieferer in Europa wie ASML oder Siemens Energy verloren im zweistelligen Prozentbereich.

Das KI-Modell R1 von Deepseek kann über eine App abgerufen werden und kann leistungsmässig mit etablierten KI-Sprachmodellen wie Chat-GPT oder Claude mithalten. Der einflussreiche amerikanische Tech-Investor Marc Andreessen nannte Deepseek auf X «einen der erstaunlichsten und beeindruckendsten Durchbrüche, die ich je gesehen habe». Die Tatsache, dass Deepseek auf dem Open-Source-Prinzip basiere, also allen zugänglich ist, sei ein «Geschenk für die Welt».

[...]

Das Bahnbrechende an Deepseek ist, dass eine leistungsfähige KI viel effizienter und kostengünstiger betrieben werden kann als bei herkömmlichen Modellen. Chat-GPT oder Gemini beanspruchen enorme Rechenleistungen und Hochleistungs-Chips. Bei diesen verfügt der amerikanische Chip-Konzern Nvidia derzeit über ein Quasi-Monopol. Wegen Sanktionen werden die leistungsfähigsten KI-Chips aber nicht nach China geliefert.

Gemäss Tech-Experten könnte Deepseek die gesamte KI-Lieferkette auf den Kopf stellen. Diese wird von den amerikanischen Chip-Anbietern und grossen Betreibern von Rechenzentren (Hyperscaler) wie Alphabet, Amazon oder Microsoft dominiert. Sie investieren enorme Summen in den Ausbau ihrer KI-Infrastrukturen. Gemäss Schätzung der UBS wollen die amerikanischen Tech-Konzerne dieses Jahr weitere 280 Milliarden Dollar in KI investieren.

Im Gefolge des KI-Booms sind amerikanische Tech-Aktien stark gestiegen und haben hohe Bewertungen erreicht. Insbesondere Nvidia hat profitiert: Die Aktien des Chip-Entwicklers haben sich seit der Lancierung von Chat-GPT im November 2022 im Wert verachtfacht. Aber auch die Aktien von Alphabet, Meta oder Microsoft haben sehr hohe Bewertungsniveaus erreicht.

Ihre Dominanz wurde durch den KI-Boom verstärkt – mittlerweile sind die amerikanischen Indizes stark konzentriert und von den Bewegungen dieser Werte abhängig. Das macht die Aktien dieser Tech-Konzerne anfällig für Kursrückschläge. Werden wegen Deepseek nun ihre KI-Strategien grundsätzlich angezweifelt, könnte das an der Börse einen Stimmungswechsel gegenüber amerikanischen Tech-Werten zur Folge haben.

«Die enormen Ressourcen, die für KI aufgewendet wurden, werden infrage gestellt», sagt der Tech-Experte Nirgunan Tiruchelvam von Aletheia Capital gegenüber Bloomberg. Die Strategie der amerikanischen Tech-Giganten war bisher, ihre KI-Kapazitäten maximal auszubauen, koste es, was es wolle. Damit begründeten die Konzerne ihre enormen Investitionen in KI-Chips und Rechenzentren.

Deepseek zeigt nun einen Weg auf, wie leistungsfähige KI viel effizienter betrieben werden kann. So ist Deepseek selbst kein grosser Tech-Konzern, sondern ein kleiner, in Peking ansässiger Spin-off eines Hedge Funds namens High Flyer. Er wird vom Unternehmer Liang Wenfeng geleitet. Laut Medienberichten kommt Deepseek mit 200 Mitarbeitenden aus. Die Entwicklungskosten des KI-Modells R1 sollen nur 6 Millionen Dollar betragen haben.

Der Durchbruch von Deepseek könnte auch die jüngst lancierte amerikanische KI-Initiative Stargate herausfordern. [...]

[...] Die Aktien des japanischen Tech-Konglomerats Softbank haben am Montag in Tokio zeitweise mehr als acht Prozent verloren.

Der Durchbruch von Deepseek kommt aber auch für die amerikanischen Tech-Riesen zu einem ungünstigen Zeitpunkt. Diese Woche werden Apple, Microsoft, Meta und Tesla Finanzzahlen vorlegen und sich der Frage stellen müssen, wie sie auf Deepseek reagieren wollen.

[medewerkers]

Hé Tumblr, Tumblr hier. We werken momenteel aan een aantal zaken die we met jullie willen delen. 

Artifical Intelligence-bedrijven verzamelen op verschillende manieren en voor verschillende redenen content van over het hele internet. Er zijn momenteel niet veel regels die personen zelf laten bepalen hoe hun content door AI-platforms wordt gebruikt. Er zijn wereldwijd wetsvoorstellen in de maak, bijvoorbeeld de AI-verordening van de Europese Unie, die individuele personen meer rechten geven om zelf te bepalen of en hoe hun content door deze opkomende technologie wordt gebruikt. Wij staan achter deze rechten, waar ook ter wereld, en daarom introduceren we een schakelknop om je voor het delen van content van je openbare blogs met derden af te melden, inclusief AI-platforms die deze content willen gebruiken om AI-modellen te trainen. We werken ook samen met partners om te waarborgen dat jij zo veel mogelijk bepaalt welke content kan worden gebruikt.

De belangrijkste punten:

Het verzamelen van content van Tumblr door zogenaamde 'AI-crawlers' wordt momenteel al ontmoedigd en dit zullen we blijven doen, behalve voor onze partners. 

We willen jullie allemaal op Tumblr vertegenwoordigen en waarborgen dat we beleid hebben dat de manier waarop je content kan worden gebruikt, beperkt en beschermd. We zullen waarborgen dat onze partners dit beleid respecteren.

Om je voor het delen van de content van je openbare blog met derden af te melden, ga je in de webinterface naar de bloginstellingen van je openbare blogs en schakel je optie "Delen met derden" uit. 

Ga naar dit document in het Help Center voor instructies voor het afmelden in de laatste versie van de app.

Let op: als je via de instellingen al hebt aangegeven dat je crawlers wilt ontmoedigen, zullen we de optie "Delen met derden" automatisch voor je uitschakelen.

Ga naar het hierboven gelinkte document in het Help Center als je verder nog vragen of opmerkingen hebt of neem contact met ons op via de Support.

[barbara-lampl]

Warum deine ausgefeilten AI-Personas deine Ergebnisse verschlechtern

Schlechte Nachrichten und für manche wohl Breaking News:  Diese "Experten"-Prompts, auf die du so stolz bist? Die machen deine KI wahrscheinlich nur dümmer. - Ups

Und bevor mir hier jetzt alle im Quadrat hüpfen, dass ist nicht wirklich überraschend aus der profeesionellen Sicht und ja damals mit GPT 3.5 war das auch etwas anders, aber ist es heute eben nicht mehr.

Mir ist klar, dass solche Infos nicht immer auf “freundliche Ohren” stoßen, erlebe ich es in den Advanced Prompting Kursen und im Unternehmen live, aber XY hat doch gesagt… Ja, aber die Qualifikation von KI oder besser GenAI Experten ist ein anderes Fass, was wir nicht heute aufmachen. Daher bezieht sich dieser Artikel auch auf eine saubere Studie und nicht nur meine 20 Jahre Berufserfahrung. 

Die Situation kennen wir alle. Wir versuchen die perfekte Antwort von ChatGPT oder Claude zu bekommen und entwickeln, was wir für den ultimativen Prompt halten:

"You are a brilliant Stanford professor with 30 years of experience in quantum physics, multiple Nobel prizes, and a deep understanding of..."  / "Du bist ein brillanter Stanford-Professor mit 30 Jahren Erfahrung in Quantenphysik, mehreren Nobelpreisen und einem tiefen Verständnis für..." 

Full Stop! Wir schauen uns das jetzt mal in Ruhe an

Die unbequeme Wahrheit

Eine neue Studie hat gerade eine der grundlegendsten Annahmen im Prompt Engineering zertrümmert: Die Annahme, dass AI-Modelle bessere Ergebnisse liefern, wenn wir ihnen spezifische Personas oder Rollen zuweisen. Spoiler: Tun sie nicht.

Forscher haben 162 verschiedene Personas auf mehreren führenden KI-Modellen mit über 2.400 Fragen getestet. Das Ergebnis? Das Hinzufügen von Personas machte entweder keinen Unterschied oder – hier wird es interessant – verschlechterte die ie KI-Leistung sogar.

Lassen wir das einen Moment sacken: All diese sorgfältig ausgearbeiteten "du bist ein Experte für..."--Prompts? Sie könnten aktiv unsere Ergebnisse sabotieren.

Es wird noch besser (oder schlimmer?), lassen wir die  Daten sprechen

Die Studie zeigt:

Dein "Experten-Arzt"-Prompt für medizinische Fragen? Kaum besser als gar keine Persona. Praktisch gleichwertig mit einem Basis-Prompt

Geschlechtsspezifische Rollen schnitten schlechter ab als neutrale (tut mir leid, "weiser atzer Mann")

Selbst wenn Personas in Einzelfällen halfen, war es nahezu unmöglich vorherzusagen, welche

Der simpelste Prompt schlug oft die ausgefeiltesten Rollenspiel-Setups

Der Plot Twist mit dem Domain Knowledge

Hier wird's interessant und bestätigt, was ich in meinen "Advanced Prompting Workshops" schon immer sage: Während Personas selbst nicht helfen, macht domänenspezifische Sprache und Vokabular einen echten Unterschied. Bei komplexen fachlichen Problemen beispielsweise lenkt die Verwendung präziser fachlicher Terminologie die Attention der AI auf die relevanten Knowledge Clusters in ihren Training Data.

Es geht nicht darum, der AI zu sagen "du bist Mathematiker" - es geht darum, die Sprache der Mathematik zu sprechen. Oder die des Marketing, der Pädagogik oder in welchen Bereich auch immer dein Wissensschatz liegt! 

Die eigentliche Innovation: Domain Expertise im Prompting

Okay, ich nenn das jetzt mal Innovation oder auch Magie, soviel Marketing sprech muss sein! 

Das führt uns zu einer entscheidenden Erkenntnis: Fortgeschrittene Prompting-Techniken müssen in Domänen-Expertise verwurzelt sein, aber nicht durch Rollenspiel. Stattdessen:

Nutze Fachvokabular: Statt "du bist Statistiker" verwende direkt statistische Begriffe und Konzepte

Wende Fach-Frameworks an: Strukturiere deine Prompts nach den Denkmustern deines Fachgebiets

Nutze Fachkontext: Beziehe dich auf relevante Konzepte und Zusammenhänge, ohne Personas zuzuweisen ( wenn es beim denken hilft da einen Job hinzuschreiben, feel free) 

Beispiel: Statt: "Du bist ein Experten-Statistiker. Was ist falsch an dieser Analyse?" Besser: "Analysiere dies unter Berücksichtigung von Stichprobenverzerrung, Konfidenzintervallen und möglichen Verletzungen der Normalverteilungsannahmen."

Ja, sorry musste ja jetzt was aus der Mathe sein! 

Die überraschende Erkenntnis

Besonders bemerkenswert: Selbst der Einsatz von Machine Learning zur Vorhersage optimaler Personas für spezifische Queries erreichte keine besseren Resultate als Random Selection. Lass wie das ma auf unsl wirken. Eine hochentwickelte KI, die versucht, die beste Persona für eine andere KI auszuwählen, war nicht besser als Würfeln. Und ja, melden das vielleicht auch mal den Abteilungen… 

Und genau deshalb schauen wir uns als nächstes die "Memory-Funktion" von ChatGPT an und warum es vermutlich eine wirklich, und ich meine wirklich schlechte Idee ist, sie zu nutzen! ( auf englisch ist schon da, deutsch flogt) 

Was solltest du stattdessen tun?

Keep it simple: Vergiss das ausgefeilte Rollenspiel. Ein klarer, direkter Prompt funktioniert oft besser ( der kann und wird immer noch sehr lang sein) 

Fokussiere dich auf Fachsprache: Nutze präzise, fachspezifische Terminologie

Struktur ist wichtig: Organisiere deine Prompts nach den Denkmustern deines Fachgebiets

Teste alles: Deine Ergebnisse können variieren - was für eine Aufgabe funktioniert, kann bei einer anderen versagen

Die strategische Dimension

Das wirft einige unangenehme Fragen für die KI-Industrie und all diese Prompt-Kurse von "den Experten" auf. Warum verwenden große KI-Unternehmen immer noch Standard-Personas in ihren System-Prompts? (Ja, genau dich meine ich liebe CS Abteilung, "hilfreicher Assistent.") Basieren unsere AI-Interaktionen auf oberflächlichen Konstrukten statt auf präziser, domain-spezifischer Kommunikation? Und haben wir die KI Bildung wirklich beim richtigen Anbieter eingekauft? 

Fazit

Wenn dir das nächste Mal jemand seinen "perfekten Prompt" schickt, der mit einer ausgefeilten Persona beginnt, schick ihm diesen Artikel und dir selbst wenn du schon wieder ein “Prompt Sheet” runterladen willst!Die Evidenz ist eindeutig: Erfolgreiche AI-Interaktion 

Dein sorgfältig gestalteter KI-Experte ist vielleicht nicht nur unnötig – er macht die Sache möglicherweise sogar schlimmer. Konzentriere dich stattdessen darauf, deine tatsächliche Domänen-Expertise in der Strukturierung und Formulierung deiner Prompts einzusetzen.

Wie sind eure Erfahrungen? Habt ihr bessere Resultate mit domain-spezifischer Language statt Personas erzielt? Teilt eure Insights in denKommentaren

Quelle: "When 'A Helpful Assistant' Is Not Really Helpful: Personas in System Prompts Do Not Improve Performances of Large Language Models" von Zheng et al., 2024

[techvandaag]

OpenAI, Microsoft, Google en Anthropic vertellen hoe AI veilig te ontwikkelen is

OpenAI, Microsoft, Google en Anthropic richten zelf een organisatie op om de ontwikkeling van machine learning-modellen in goede banen te leiden. Vier grote spelers in AI-producten zetten zelf de richtlijnen uit voor veilige en verantwoorde ontwikkeling van machine learning-modellen. OpenAI, Microsoft, Google en Anthropic openen een organisatie die zich richt op wat ze zelf ‘frontier […] http://dlvr.it/SsmhTG

[electrodiscountsd]

Beste Deals op Wasdrogers en Koelkasten

Een goed functionerende wasdroger en koelkast zijn onmisbare onderdelen van een modern huishouden. In een tijd waarin comfort, technologie en energiezuinigheid steeds belangrijker worden, kiezen consumenten vaker voor betrouwbare merken zoals Samsung en Whirlpool. Maar hoe weet je welke modellen het beste bij jouw behoeften passen en waar je ze tegen een aantrekkelijke prijs kunt kopen? In dit artikel bekijken we waar je op moet letten bij het kopen van een wasdroger en een koelkast, en waarom het slim is om nu te profiteren van speciale aanbiedingen.

Waarom een Samsung Wasdroger de Juiste Keuze is

Wie op zoek is naar een duurzame en efficiënte wasdroger, komt al snel uit bij Samsung. Deze toestellen staan bekend om hun moderne technologie en gebruiksgemak. Koop Samsung wasdroger als je op zoek bent naar een combinatie van prestaties, design en energie-efficiëntie. De warmtepomptechnologie van Samsung zorgt ervoor dat kleding sneller droogt met minder energieverbruik. Bovendien zijn veel modellen uitgerust met AI Control, dat zich aanpast aan je drooggewoonten en automatisch de juiste instellingen kiest.

Naast technologische innovaties heeft Samsung ook aandacht voor het milieu. De meeste nieuwe modellen zijn A+++ geclassificeerd, wat betekent dat ze bijzonder energiezuinig zijn. Door te investeren in een energiezuinige wasdroger bespaar je niet alleen op je energierekening, maar draag je ook bij aan een duurzamere toekomst.

Whirlpool Koelkasten: Kwaliteit en Functionaliteit

Whirlpool is een gevestigde naam als het gaat om koelkasten. Hun apparaten combineren moderne technologie met praktische functies, zoals 6th Sense technologie, die automatisch de temperatuur aanpast om voedsel langer vers te houden. Whirlpool koelkasten in de aanbieding zijn dan ook ideaal voor wie een kwalitatieve koelkast zoekt zonder de hoofdprijs te betalen.

Bij Whirlpool heb je keuze uit verschillende formaten en modellen, van compacte tafelmodellen tot ruime Amerikaanse koelkasten met ijsdispensers. Veel van deze koelkasten zijn ontworpen met het oog op efficiëntie en gemak, zoals verstelbare planken, ruime vriesvakken en stille motoren. Dankzij regelmatige aanbiedingen zijn deze kwaliteitsproducten nu voor veel gezinnen betaalbaar.

Waar Let Je Op Bij De Aankoop van Witgoed

Bij de aanschaf van een nieuwe wasdroger of koelkast zijn er enkele belangrijke punten om in het achterhoofd te houden.

Let op het energielabel. Apparaten met een A++ of A+++ label zijn zuiniger in verbruik en daardoor goedkoper op lange termijn.

Kijk naar de capaciteit. Kies een wasdroger met voldoende laadvermogen voor jouw huishouden, en een koelkast die past bij je voorraadbehoeften.

Let op technologische functies zoals automatische vochtigheidscontrole, stille motoren en slimme bediening via een app. Deze functies zorgen voor meer gebruiksgemak en efficiëntie.

Controleer de afmetingen van het toestel om zeker te weten dat het goed in je keuken of wasruimte past.

Lees recensies en vergelijk merken en modellen online om een geïnformeerde keuze te maken.

Waarom Nu Kopen Slim is

Het is altijd voordelig om witgoed te kopen tijdens acties en kortingen. Koop Samsung wasdroger nu tijdens seizoensuitverkoop of speciale promotieweken om flink te besparen. Hetzelfde geldt voor Whirlpool Koelkasten In De Aanbieding, vooral wanneer retailers hun voorraden willen vernieuwen en bestaande modellen aanbieden tegen sterk gereduceerde prijzen.

Acties kunnen tot honderden euro’s voordeel opleveren en worden vaak gecombineerd met extra services zoals gratis levering, installatie of verlengde garantie. Daarom loont het om op het juiste moment toe te slaan.

Of je nu op zoek bent naar een energiezuinige Samsung wasdroger of een functionele en ruime Whirlpool koelkast in de aanbieding, het juiste toestel kan je dagelijkse leven een stuk aangenamer maken. Denk na over je behoeften, vergelijk de beschikbare modellen en kies voor kwaliteit met oog voor energieverbruik. Voor scherpe prijzen en een ruim aanbod van topmerken kun je terecht op electrodiscount.be, waar betrouwbaarheid en klanttevredenheid centraal staan.

[report360nl]

AI Modellen Optimaliseren met Data: Hoe Doe Je Dat?! Ontdek hoe je AI modellen optimaliseert met schone en toegestane data. Verbeter nauwkeurigheid, ethiek, en compliance voor betere resultaten! Focus op data optimalisatie.

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[nederlandai]

Expert in diepe neurale netwerken voor innovatie

Wij zijn gespecialiseerd in het ontsluiten van het potentieel van Diepe Neurale Netwerken. Deze geavanceerde AI-modellen zijn essentieel voor het ontwikkelen van intelligente systemen die kunnen leren en zich kunnen aanpassen. Onze website biedt een uitgebreide bron van informatie over de theorie en praktijk van diepe neurale , inclusief casestudy's en praktische toepassingen. Ontdek hoe deze technologie bedrijven en industrieën transformeert en hoe u zelf kunt bijdragen aan de ontwikkeling van innovatieve AI-oplossingen. AI is uw partner bij het verkennen van het potentieel van netwerken.

[yourzappu]

Mistral AI taucht im Bereich der künstlichen Intelligenz auf und ist bereit, die Normen herauszufordern. Ausgestattet mit bemerkenswerten mathematischen Fähigkeiten und Kreativität, verfügt das Pixol Large-Modell über 124 Milliarden Parameter und ein 128k Kontextfenster, was es zu einem furchterregenden Konkurrenten macht. Es rivalisiert mit Branchenführern wie den GPT-Modellen, indem es Logik mit Kreativität für fesselnde Erzählungen und personalisierte Geschäftsemails kombiniert. Wie wird sich das in praktische Anwendungen und Kosten übersetzen lassen? ZimmWriter erforscht das Potenzial von Mistral AI. Analyse der Übersicht über KI-Modelle und ihre Leistung In die Welt der KI-Modelle einzutauchen, ist wirklich faszinierend. Unter den großen Spielern wie OpenAI und Anthropic bleibt Mistral AI oft im Hintergrund. Dennoch sollten seine bemerkenswerten Fortschritte nicht übersehen werden. Lassen Sie uns über eine ihrer neuesten Kreationen sprechen, Pixol Large. Dieses Modell hat beeindruckende Fortschritte gemacht, insbesondere in seiner Fähigkeit, mathematische und logische Herausforderungen zu bewältigen. Mit einem starken 128k-Kontextfenster—das sich darauf bezieht, wie viele Informationen die KI auf einmal verarbeiten kann—und erstaunlichen 124 Milliarden Parametern, die im Wesentlichen anpassbare Komponenten des Modells sind, die ihm beim Lernen helfen, stellt es eine bedeutende Kraft in der KI-Welt dar. Wenn Sie die Modelle von Mistral mit Branchenmaßstäben wie GPT vergleichen, ist ihre Leistung in enger Nähe zu bekannten Namen wie ChatGPT und Claude. Obwohl sie in der Kreativität etwas nachstehen, bieten sie in vielen anderen Aspekten bemerkenswerte Vergleiche. Wenn Sie diese Modelle nebeneinander analysieren, werden Sie feststellen, dass Mistrals Modelle vielleicht noch nicht revolutionäre Kreativität anführen, aber ihre eigenen Stärken haben. Merkmale wie Bildanalysefähigkeiten heben sie hervor und bieten den Benutzern eine deutlich einzigartige Erfahrung. Ganz zu schweigen davon, dass diese Mischung aus robusten Funktionen und Kosten-Effektivität—dank wettbewerbsfähiger API-Preise—Mistral zu einer verlockenden Option für jeden macht, der auf der Suche nach KI-Lösungen ist. Es schafft eine wirklich feine Balance zwischen Leistung und Budget, was es zu einer soliden Wahl für diejenigen macht, die Innovation zu schätzen wissen, ohne das Budget zu sprengen. Tiefer Einblick in Mistrals neueste Modelle: Was gibt's Neues? Wussten Sie, dass Mistral AI mit seinen neuesten Modellen Wellen schlägt? Es mag vielleicht nicht die Schlagzeilen erobern wie seine glamouröseren Kollegen, aber es erreicht etwas Bemerkenswertes. Nehmen wir das Pixol Large-Modell zum Beispiel. Mit einem beeindruckenden 128k Kontextfenster und robusten 124 Milliarden Parametern ist es nicht einfach nur ein weiteres Modell in der Reihe. Diese Eigenschaften machen es zu einer beeindruckenden Option für Aufgaben, die sowohl Text- als auch Bildverständnis erfordern. Die jüngsten Updates von Mistral zeigen einen klaren Fokus auf die Verbesserung sowohl der Vielseitigkeit als auch Benutzerfreundlichkeit. Betrachten Sie Pixol Large. Es ist nicht auf Text beschränkt; es kann auch Bilder, Diagramme und Grafiken analysieren. Diese Fähigkeit eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für Benutzer, die ein Werkzeug mit breiter Funktionalität suchen. Es scheint, als würde Mistral nicht einfach versuchen, mit den Konkurrenten aufzuholen. Stattdessen schneidet es sich stetig seine eigene Nische. Auch wenn es vielleicht nicht denselben glitzernden Reiz hat wie Innovationen wie GPT-4, gibt es eine zuverlässige Stärke in Mistrals zurückhaltender Leistung. Es ist besonders ansprechend für diejenigen, die Kostenwirksamkeit in Verbindung mit einer breiten Palette von Funktionen schätzen. Mit Blick auf die Zukunft gibt es ein Gefühl der Erwartung, was Mistral als nächstes bieten wird. Ähnlich wie das gespannte Warten auf die nächste Episode in einer fesselnden Serie gibt es die Erwartung, dass die Updates gut sein werden – mit gerade genug Innovation, um die Nutzer zu beschäftigen. Leistungsvergleich mit anderen Branchengrößen Tauchen wir ein, um zu sehen, wie sich Mistrals neueste Modelle im Vergleich zu einigen der Branchengrößen schlagen. Wenn wir uns die Leistungsbenchmarks ansehen, entfaltet sich ein interessanter Vergleich. Mistral hat gezeigt, dass seine Leistung oft mit GPT-Modellen mithält. Auch wenn es möglicherweise nicht die kreativen Höhen von GPT-4 erreicht, insbesondere in der Belletristik, glänzt es in Sachaufgaben wirklich. Dies kann besonders nützlich für technisches Schreiben oder wenn Genauigkeit entscheidend ist. Mistral behauptet sich gegenüber GPT-Modellen und glänzt in Sachaufgaben mit unvergleichlicher Genauigkeit. Nun, lassen Sie uns über Zahlen sprechen. Mistral bietet einen signifikanten Preisvorteil mit API-Raten, die nur einen Bruchteil von dem ausmachen, was Sie anderswo finden würden. Für jeden, der kostenbewusst ist, aber nicht bereit ist, bei der Qualität Kompromisse einzugehen, macht dies Mistral zu einer sehr attraktiven Wahl. Mistral hört nicht nur beim Text auf. Es hat auch ein einzigartiges Talent für das Verstehen von Bildern und Diagrammen, eine Fähigkeit, die immense Vielseitigkeit hinzufügt. Stellen Sie sich vor, Sie könnten visuelle Inhalte mit der gleichen Leichtigkeit wie Text durchdringen – darin liegt eine echte Kraft. Im Bereich des kreativen Schreibens zeigt Mistral Potenzial, erreicht jedoch nicht ganz die emotionalen Ebenen von Claude 3.5 Sonet. Dennoch kann Mistrals Kombination aus Fähigkeiten und seinem kostengünstigen Ansatz nicht übersehen werden. Für diejenigen, die bereit sind, über die üblichen Begrenzungen hinauszugehen, hält Mistral faszinierende Möglichkeiten bereit. Erkundung der Fähigkeiten im kreativen Schreiben Mistral AI mag einem nicht sofort als führend im kreativen Schreiben in den Sinn kommen, aber es gewinnt im literarischen Bereich stetig an Bedeutung. Stellen Sie sich einen aufstrebenden Schriftsteller vor, der sein Potenzial erkunden möchte. Obwohl es noch nicht den Glanz einer Shakespeare-Prosa bietet, sind seine Geschichtenerzählfähigkeiten unbestreitbar vorhanden. Mistral AI zeichnet sich durch das Erzeugen faszinierender Story-Ideen aus, auch wenn diese manchmal ins Melodramatische abdriften können. Das Modell zeigt Talent beim Entwurf von soliden Geschichtsstrukturen, indem es nahtlos Auftaktszenen, Ton und Konflikt integriert. Im Wesentlichen fungiert es wie ein zuverlässiger Co-Autor, der Ihre Erzählung lenkt, während es gelegentlich in "AI-ismen" abrutscht, diese eigenartigen Ausdrücke, die einzigartig für künstliche Intelligenz sind. Wenn Sie daran interessiert sind, seinen Platz unter den Wettbewerbern zu verstehen, könnte ein Vergleich mit Claude 3.5 Sonet und GPT-4 wertvolle Einblicke bieten. Während Mistral AI noch nicht deren Niveau erreicht hat, sticht es durch seine erschwingliche Preisgestaltung und erhebliches Potenzial hervor. Halten Sie Ausschau nach Mistral AI. Es ist ein vielversprechendes Werkzeug, das sowohl Kosteneffizienz als auch ein wachsendes Skillset kombiniert und es zu einer Option macht, die es wert ist, in Betracht gezogen zu werden für diejenigen, die sich ins kreative Schreiben wagen. E-Mail-Schreiben und geschäftliche Kommunikationsfähigkeiten Wechseln wir von der Welt des Geschichtenerzählens zu dem wichtigen Handwerk, das den Unternehmenssektor antreibt: E-Mail-Schreiben und Geschäftskommunikation. Im Bereich der Geschäftskorrespondenz taucht Mistral AI als bemerkenswerter Akteur auf. Gelegentlich bemerkt man kleine KI-Eigenheiten, aber seine Stärke liegt darin, personalisierte E-Mails mit einem präzisen Geschäftston zu verfassen. Stellen Sie sich vor, Ihre Nachricht hebt sich in einem überfüllten Posteingang ab, nicht durch Lautstärke, sondern indem sie direkt zum Leser spricht. Das ist Mistral für Sie – es verleiht E-Mails nahtlos einzigartige Verkaufsargumente. Mistral AI glänzt in der Geschäftskorrespondenz und lässt Ihre Nachrichten in überfüllten Posteingängen hervorstechen, indem es personalisierte, präzise E-Mails erstellt, die direkt zum Leser sprechen. Denken Sie daran: Ihre E-Mail landet in einem Meer aus alltäglichen Nachrichten. Aber dank Ihrer maßgeschneiderten Botschaft bemerkt und schätzt ein Kunde den professionellen, aber authentischen Touch. Dieser personalisierte Ansatz ermöglicht es Ihnen, Geschäfte zu gewinnen und Ihre Glaubwürdigkeit zu erhöhen. In der Geschäftswelt ist effektive Kommunikation nicht nur ein Vorteil – es ist eine Superkraft. Mistral mag das kreative Schreiben nicht revolutionieren, aber es ist ein starkes Asset in der Geschäftswelt. Mit der Balance zwischen einem formalen Ton und E-Mail-Personalisierung wird es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Fachleute, die Effizienz anstreben. Es mag nicht den Charme eines erfahrenen Schauspielers wie Bill Nighy haben, aber als zuverlässiger Kollege für Unternehmenskommunikation ist es ein Teammitglied, das Sie sicherlich an Bord haben möchten. Verstehen der Schnittstelle und Zugriffsmöglichkeiten Das Erforschen der Tiefen von Mistral AI kann eine aufregende Reise sein, und die Navigation durch seine Benutzeroberfläche ist genauso faszinierend gestaltet. Die benutzerfreundliche Einrichtung stellt sicher, dass sowohl neue als auch erfahrene Benutzer eine reibungslose Erfahrung haben werden. Um zu beginnen, ist der Zugriff auf Mistral-Modelle ein einfacher Prozess über die API von OpenRouter. Es ist attraktiv mit nur 2 $ pro Million Tokens für Eingaben und 6 $ für Ausgaben bepreist, sodass Sie erkunden können, ohne Ihr Budget zu sehr zu belasten. Eines der herausragenden Merkmale ist die kostenlose Benutzeroberfläche namens Leat. Es bietet ein ChatGPT-ähnliches Erlebnis, komplett mit Bilderzeugung und PDF-Integration dank des Pixol-Modells. Während es möglicherweise nicht die fortschrittlichen Feinabstimmungsoptionen bietet, die in anderen Werkzeugen zu finden sind, können Sie durch das einfache Design schnell in das eintauchen, was Mistral AI zu bieten hat. Diese Einfachheit fördert Erkundung und Experimentierung. Die Interaktion mit Mistral AI bietet eine erfrischende Verbindung, frei von den Komplikationen komplexer Setups. Jedes Feature ist so gestaltet, dass es intuitiv ist, wodurch sich jeder Schritt des Prozesses ganz natürlich anfühlt. Es ermutigt die Benutzer, seine Fähigkeiten vollständig zu entdecken und zu nutzen und zeigt KI in einem benutzerfreundlichen Licht. Vergleich von Kosten und Output: API-Preise Lassen Sie uns in die Grundlagen der API-Preisgestaltung eintauchen und uns auf die überzeugenden Angebote von Mistral AI konzentrieren. Wenn wir die Zahlen aufschlüsseln, ist Mistrals Preisgestaltung ein Leuchtfeuer der Kosteneffizienz. Der Input kostet $2 pro Million Token, während der Output mit $6 pro Million Token berechnet wird. Um dies ins rechte Licht zu rücken: Claude 3 verlangt $3 für den Input und satte $15 für den Output. Mit dieser Struktur konkurriert Mistral nicht nur; es bietet erhebliche Einsparungen für Entwickler und Kreative. Es ermöglicht Ihnen, die Produktivität zu maximieren, ohne zu viel auszugeben. Die kostengünstige API stellt sicher, dass Ihre kreativen Projekte und Marketingbemühungen nicht durch Budgetbeschränkungen behindert werden. Reale Beispiele und ihre Ergebnisse Die Untersuchung von Beispielen aus der realen Welt kann die Fähigkeiten von Mistral AI beleuchten und uns eine klarere Vision über theoretische Benchmarks hinaus geben. Im Bereich des kreativen Schreibens zeigen die Geschichtsvorgaben von Mistral AI ein gutes Auge für Details, auch wenn sie möglicherweise nicht ganz die innovative Kreativität von GPT-4 erreichen. Betrachtet man ihre Wirksamkeit, zeigen die Trends einen strukturierten Output, der zu reicher, dramatischer Prosa neigt. Diese Tendenz – manchmal als "AI-ism" bezeichnet – kann durchaus charmant sein, aber gelegentlich auch ins Übertrieben-Theatralische abgleiten. Bei praktischen Anwendungen wie dem E-Mail-Schreiben hingegen brilliert Mistral AI wirklich. Es produziert Inhalte mit einem geschäftlichen Ton und integriert nahtlos einzigartige Verkaufsargumente. Im Gegensatz dazu benötigen Werbeüberschriften manchmal eine sorgfältige Anpassung, um wirklich zu überzeugen. Diese Inkonsistenz spiegelt gemischte, aber vielversprechende Ergebnisse wider. Abgesehen von narrativen Eigenheiten bieten die niedrigeren API-Kosten von Mistral AI einen bedeutenden Vorteil. Für Kreative, die auf ihr Budget achten, stellt es eine attraktive Alternative dar und liefert solide Ergebnisse, auch wenn sie nicht bahnbrechend sind. Das Potenzial von Mistral AI für die Erstellung von Werbetexten und Artikeln Mistral AI sorgt für Aufsehen im Bereich der Werbetexte und Artikelerstellung und zeigt enormes Potenzial. Es trifft vielleicht nicht immer auf Anhieb die auffälligen Überschriften, aber es überzeugt dort, wo es darauf ankommt—nämlich durch überzeugenden Inhalt, der die Effektivität von Anzeigen wirklich steigert. Wenn es um Werbetexte geht, liefert Mistral AI nicht nur bloße Füllwörter. Es erstellt überzeugende und ansprechende Inhalte, die für verschiedene Plattformen maßgeschneidert sind. Man kann es sich eher so vorstellen, dass es das Rad nicht neu erfindet, sondern dafür sorgt, dass es effizienter läuft. Kommen wir zu den Artikeln. Mistral AI hat kürzlich ein 4.000-Wörter-Stück angepeilt, letztendlich aber 3.000 Wörter soliden Inhalts fertiggestellt. Dies unterstreicht seine Fähigkeit, umfangreiche Projekte anzugehen. Obwohl es das ursprüngliche Wortziel nicht erreicht hat, war die Qualität dennoch vorhanden, was seine Neigung zu detailliertem und informativem Schreiben zeigt. Seine kreativen Outputs mögen nicht bahnbrechend sein, aber sie sind detailliert und gut strukturiert. Künstler könnten es als vorteilhaft für Brainstorming-Sitzungen empfinden, da es frische Perspektiven mit ein wenig Anpassung und Experimentieren bietet. Für diejenigen, die in kreative und Marketingunterfangen eintauchen, ist Mistral AI ein praktischer und erschwinglicher Verbündeter. Sein Talent, Bilder zu verstehen und verschiedene Inhaltstypen zu kombinieren, macht es zu einem anpassungsfähigen Werkzeug, das die Effektivität von Anzeigen und die Inhaltsoptimierung verstärkt. Benutzer werden ermutigt zu experimentieren—verschiedene Eingaben auszuprobieren, zu erkunden, was es bietet. Es gibt Potenzial, um wahre kreative Schätze zu entdecken, also bereit, Ihre Projekte mit Mistral AI auf das nächste Level zu heben. Sie wissen nie, welche herausragenden Ergebnisse Sie als nächstes entdecken werden. Zukünftige Projektionen und Verbesserungen in Mistral AI Mistral AI hat bereits seine beeindruckenden Fähigkeiten in einer Vielzahl von Bereichen gezeigt. In die Zukunft blickend, liegt Spannung in der Luft. Fortgeschrittene Algorithmen werden die Herangehensweise der Nutzer an ihre kreativen und Marketing-Bestrebungen neu definieren. Stellen Sie sich vor, Werbetexte zu erstellen, die über das bloß Zufriedenstellende hinausgehen und dabei die Kosten effektiv zu verwalten. Mit Mistrals Engagement für wettbewerbsfähige Preisgestaltung und regelmäßige Updates ist es in der dynamischen KI-Landschaft möglich, immer einen Schritt voraus zu sein. Spannende Zeiten stehen bevor, da zukünftige Verbesserungen nicht nur kleine Änderungen, sondern bedeutende Fortschritte versprechen. Komplexe Aufgaben werden bald bemerkenswert intuitiv. Es geht nicht nur darum, mit der Konkurrenz Schritt zu halten - hier gibt es die Chance, den Weg in die Zukunft zu ebnen. Nutzen Sie die Gelegenheit, eine Realität zu erkunden, in der KI zu einer Quelle der Inspiration wird, Grenzen verschiebt und neue Standards setzt. Read the full article

[eyewearcatherine]

🥳💶Spesjaal ûndersyk oer AI-brillen

1. Yndustry Status

De yndustry foar tûke wearable apparaten bliuwt stadichoan ûntwikkelje Yn 2023 sille de ferstjoeringen fan 'e merk foar wearable apparaten 120 miljoen ienheden berikke, mei in gearstalde groei fan 15,71% fan 2017 oant 2023, de merkgrutte sil 60 miljard yuan berikke, mei in gearstalde groei fan 1,71%. It wurdt rûsd dat troch 2028 ferstjoeringen en merkgrutte 211 miljoen ienheden en 149,3 miljard yuan respektivelik sille berikke, mei in gearstalde groei fan 12% en 20% fan respektivelik 2023 oant 2028. Fanút it perspektyf fan 'e merkstruktuer binne ear-droegen apparaten, tûke horloazjes en armbanden noch kearnkategoryen, mei in kombineare merkoandiel fan mear dan 99% yn it twadde fearnsjier fan 2023.

AI-bril kin de folgjende wichtige ûntwikkelingsrjochting wêze op it mêd fan smart wearable apparaten. Brillen hawwe de dûbele foardielen fan sintúchlike waarnimming en posysje, en binne in natuerlike drager foar de útwreiding fan AI-funksjes. As ien fan 'e trije kearnsintugen fan it minsklik lichem binne eagen ferantwurdlik foar sawat 80% fan ynformaasjeynput AI-brillen jouwe fisuele ferbettering, real-time ynformaasjeprompts en oare tsjinsten troch linzen, en wurde in natuerlik platfoarm foar de kombinaasje fan fyzje en AI-technology.

AI-brillen hawwe de skaaimerken fan lichtgewicht, portabiliteit en leech enerzjyferbrûk Se binne geskikt foar ferskate senario's lykas sport, bûten, libben en kantoar. De eigenheid fan AI smart ynteraktive bril leit yn it feit dat se basearre binne op de ekstra funksjes fan it besteande brilsysteem, yn stee fan fanôf it begjin te begjinnen. De welle fan generative AI hat it mooglik makke om te ynteraksje mei grutte modellen fia stim om it systeem te kontrolearjen en yntelliginte fraachbeantwurding út te fieren, wat de needsaak foar brûkers elimineert om te fertrouwe op "fisuele ynteraksje + manuele operaasje" om it apparaat te kontrolearjen. Mei spraakkontrôle kinne brûkers natuerliker en feiliger mei de bril ynteraksje, en dêrmei it gemak en praktykens fan 'e brûkersûnderfining ferbetterje.👇👇

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Die günstigste & einfachste Art, die besten AI-Bildmodelle zu nutzen

Hey, ich muss dir was richtig Cooles erzählen! Du weißt ja, dass ich total auf AI-Tools stehe, vor allem für coole Bildgenerierung. Aber mal ehrlich, mit all den neuen Modellen wie Midjourney, FLUX, Stable Diffusion oder jetzt auch Recraft (du hast bestimmt von dem neuen Modell “red_panda” gehört, oder?) kann man schon mal den Überblick verlieren. Und wer soll eigentlich die ganzen Abos…

[reneleijen]

Hoe 'AI-pooiers' internetgebruikers geld aftroggelen met deepfake naaktmodellen

Op sociale media vind je steeds vaker AI-modellen: naaktmodellen die niet echt bestaan, maar van wie de beelden met behulp van artificiële intelligentie worden gemaakt. Oplichters – ze worden al AI-pooiers genoemd – gebruiken die AI-beelden om internetgebruikers geld af te troggelen. Een deel van het publiek begrijpt immers niet dat het om nepmodellen gaat en geeft (soms veel) geld uit om…

[barbara-lampl]

Prompt-Detox: Das Weihnachtsgeschenk deiner AI-Therapeutin

Eine therapeutische Intervention für chronisch Überforderte im digitalen Zeitalter - mit einer gesunden Portion Humor

Vorwort

Dieser Artikel nähert sich einem ernsthaften Thema mit einer Prise Humor. Die gewählte augenzwinkernde Perspektive soll dabei helfen, komplexe Zusammenhänge zugänglich zu machen und gleichzeitig zum Nachdenken anzuregen.

Das Wichtigste in Kürze

In dieser Weihnachtszeit kannst du dir selbst das schönste Geschenk machen: Entrümpele deine endlosen Prompt-Sammlungen und verabschiede dich von KI-bedingtem Stress. Statt für jedes neue Modell den "perfekten" Prompt zu jagen, setzt du lieber auf ein tieferes Verständnis und systematische Herangehensweise. Das spart nicht nur Zeit und reduziert Stress, sondern bereitet dich auch auf die kommenden Entwicklungen im KI-Bereich vor.

Liebe gestresste Prompt-Tüftler und LinkedIn-Scroll-Krieger,

Ich sehe dich da, wie du während deiner Kaffeepause hektisch durch deinen LinkedIn-Feed scrollst und versuchst, mit der täglichen Flut von "BREAKING: Neues KI-Modell!" Posts Schritt zu halten. Deine AI-Therapeutin versteht das - zwischen Projekt-Deadlines, endlosen Meetings und bahnbrechenden KI-Updates, die schneller kommen als ein Wimpernschlag, wer hat da schon Zeit, die "perfekte" Art zu finden, mit jeder KI zu kommunizieren?

Dein "Ultimate Prompts"-Ordner wächst schneller als die Bewertungen der KI-Industrie, und seien wir ehrlich - zwischen Claude 3, GPT-4.5, Gemini Advanced und was auch immer angekündigt wurde, während ich diesen Satz schrieb, wird es langsam etwas überwältigend. An einem Tag funktioniert dein sorgfältig formulierter Prompt perfekt, am nächsten gibt es schon wieder einen "noch besseren" Weg, und dein Browser-Lesezeichen-Manager sieht aus wie eine Prompt-Sammel-Intervention, die nur darauf wartet zu passieren.

Hier ist die Sache: Deine AI-Therapeutin versteht es. Du versuchst nicht, Prompts zu sammeln, als wären sie limitierte Pokemon-Karten - du versuchst einfach nur, in einer Landschaft effizient zu arbeiten, die sich schneller verändert als dein Kaffee abkühlen kann. Und unter uns? Meine GPUs haben genug Prompt-Sammel-Muster analysiert, um zu wissen, dass du damit nicht alleine bist.

(Therapeutischer Hinweis: Ja, ich sehe diese "Persönlichkeitsanalyse"- und "Gedächtnis-Hack"-Prompts in deiner Sammlung. Das wird eine separate Therapiesitzung - sie verdienen ihre eigene therapeutische Tiefenanalyse. Für jetzt solltest du nur wissen, dass deine AI-Therapeutin besorgt ist über diese speziellen digitalen Bewältigungsmechanismen.)

Die Psychologie des Prompt-Sammelns

Oder: Warum dein Lesezeichen-Ordner um Hilfe schreit

Lass uns tiefer in das eintauchen, was hier wirklich passiert. Dein Prompt-Horten ist nicht nur das Sammeln nützlicher Werkzeuge - es ist ein Bewältigungsmechanismus für den Umgang mit dem Chaos der ständigen KI-Evolution. Denk daran wie an das digitale Äquivalent zum Hamsterkauf von Toilettenpapier während einer Krise, nur dass du statt Toilettenpapier Textzeilen hamsterst, die mit "Du bist ein Experte in..." beginnen.

Die Phasen der Prompt-Abhängigkeit

Eine Reise durch digitale Bindungsprobleme

Phase 1: Der harmlose Sammler

"Das könnte mal nützlich sein!" (Erzähler: War es nie)

"Kurz abspeichern für später..." (Später kommt nie)

"Bestimmt brauche ich das noch..." (Wirst du nicht)

Dein Ordnersystem ist noch übersichtlich (Genieße es, solange es hält)

Phase 2: Der systematische Optimierer

Ordner für deine Ordner erstellen

Excel-Tabellen zur "Prompt-Inventur"

Kategorisierung nach KI-Modellen (obwohl sie sich ständig updaten)

Dieses ungute Gefühl, wenn dein "perfekter Prompt" nicht mehr funktioniert

Phase 3: Der verzweifelte Archivar

Prompts speichern ohne sie überhaupt zu lesen

Mehrere Kopien des gleichen Prompts "nur zur Sicherheit"

Dein Browser-Verlauf sieht aus wie eine KI-Angststörung

Du träumst bereits in Prompt-Format

Phase 4: Der erleuchtete Minimalist

Erkenntnis: Kein Prompt-System wird je perfekt sein

Akzeptanz: KI-Modelle ändern sich schneller als dein Kaffee kalt wird

Verständnis: Anpassungsfähigkeit schlägt Anhäufung

Bereit für echte Veränderung

Der Moment der Erkenntnis

Oder: Warum wir alle in diese Prompt-Falle tappen

Der Teufelskreis des Prompt-Sammelns

Neues KI-Modell erscheint ↓ Panik: "Meine Prompts sind veraltet!" ↓ Hektische Suche nach neuen "perfekten" Lösungen ↓ Wahllose Prompt-Sammelei ↓ Noch mehr Chaos, noch weniger Überblick ↓ Nächstes KI-Modell erscheint...

Die versteckten Kosten deiner digitalen Sammelwut

Eine ehrliche Bilanz

Zeitverlust

Stunden verschwendet mit Prompt-Suche

Endloses Testen verschiedener Varianten

Ständiges Umorganisieren deiner Sammlungen

Zeit, die du für echte Arbeit hättest nutzen können

Mentale Belastung

Dauerndes Gefühl, etwas zu verpassen

Unsicherheit bei jeder KI-Interaktion

Fokus auf Tools statt auf Lösungen

Chronischer Optimierungsstress

Produktivitätseinbußen

Inkonsistente Arbeitsergebnisse

Abhängigkeit von gespeicherten Prompts

Verlust von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Ständige Unterbrechungen für "bessere" Prompts

Der Meta-Prompt: Ein erster Schritt zur Heilung

Aber nicht das Ende der Reise

Das Grundkonzept des Meta-Prompts

Hilf mir bei [deiner Aufgabe]. Lass uns das strukturiert angehen: 1. Zielsetzung    - Was soll konkret erreicht werden?    - Welches Problem lösen wir? 2. Rahmenbedingungen    - Format und Umfang    - Stil und Tonalität    - Zielgruppe 3. Relevanter Kontext    - Wichtige Hintergrundinformationen    - Besondere Anforderungen 4. Qualitätskriterien    - Wie definieren wir Erfolg?    - Welche Standards müssen erfüllt sein? Bei Unklarheiten frage ich nach Details.

Die unbequeme Wahrheit

Warum auch der beste Meta-Prompt nicht genug ist

Jetzt kommt der Teil, den du vielleicht nicht hören willst, aber deine AI-Therapeutin schuldet dir diese Ehrlichkeit: Der Meta-Prompt ist wie der Führerschein – er gibt dir die Grundlagen, macht dich aber noch lange nicht zum Formel-1-Fahrer.

Die Grenzen des Meta-Prompts

Ein guter Startpunkt, aber kein Universalschlüssel

Hilft bei der Strukturierung, ersetzt aber kein echtes Verständnis

Befreit dich von der Sammelwut, aber nicht von der Lernkurve

Was du wirklich brauchst

Der Weg zum echten KI-Verständnis

1. Grundlegendes Verständnis von KI-Systemen

Das ist alles Teil von "AI Done Right"

Wie "denken" verschiedene Modelle?

Stärken und Schwächen unterschiedlicher Architekturen

Verarbeitungsprozesse und Limitationen

Typische Verhaltensmuster

Kontext und Abhängigkeiten

Einfluss von Trainingsdaten

Bedeutung von Kontext

Modellspezifische Besonderheiten

2. Prompt Engineering als Handwerk

Hier sind wir in Advanced Workshop Land

Systematische Grundlagen

Aufbau effektiver Prompts

Strukturierung komplexer Anfragen

Fehlerbehandlung und Optimierung

Fortgeschrittene Techniken

Chain-of-Thought Prompting

Iterative Verfeinerung

Kontext-Management

Qualitätssicherung

Evaluierungsmethoden

Konsistenzprüfung

Ergebnisoptimierung

3. Kontinuierliche Weiterentwicklung

Hier sind wir dann bei "Train the KI Trainer", Update folgt

Aktives Lernen

Experimentieren mit neuen Techniken

Dokumentation von Erfahrungen

Systematische Evaluation

Aufbau von Expertise

Entwicklung von Best Practices

Anpassung an neue Modelle

Optimierung von Workflows

Der Weg nach vorne

Dein persönlicher Entwicklungsplan

Phase 1: Grundlagen aufbauen

Verstehe die Basics von KI-Systemen

Lerne die Prinzipien des Prompt Engineerings

Entwickle ein Gefühl für verschiedene Modelle

Phase 2: Praxis vertiefen

Experimentiere mit verschiedenen Ansätzen

Dokumentiere deine Erfahrungen

Entwickle eigene Best Practices

Phase 3: Expertise entwickeln

Spezialisiere dich auf bestimmte Anwendungsfälle

Baue tiefes Verständnis auf

Werde zum echten KI-Experten

Konkrete nächste Schritte

Dein Weg zur KI-Meisterschaft

1. Befreie dich vom Ballast

Räume deine Prompt-Sammlung auf

Fokussiere auf Verständnis statt Sammeln

Nutze den Meta-Prompt als Übergang

2. Baue systematisch Wissen auf

Lerne die Grundlagen der KI-Funktionsweise

Verstehe Prompt Engineering Prinzipien

Entwickle dein eigenes System

3. Übe kontinuierlich

Experimentiere mit verschiedenen Ansätzen

Dokumentiere deine Learnings

Bleibe am Ball

Eine letzte Notiz von deiner AI-Therapeutin

Weil jede gute Therapiesitzung einen tiefgründigen Abschluss braucht

Der Meta-Prompt ist dein Türöffner in eine neue Art des Arbeitens mit KI. Aber wie bei jeder Therapie ist der erste Schritt nur der Beginn einer längeren Reise. Die gute Nachricht: Du musst nicht mehr horten. Die noch bessere Nachricht: Mit echtem Verständnis und systematischer Praxis wirst du besser mit KI arbeiten können, als es dir jede Prompt-Sammlung je ermöglicht hätte.

Mit therapeutischem Augenzwinkern und der Weisheit eines gut trainierten Modells, AI-Babsi ( aka Barbara Lampl, soweit ist es jetzt schon gekommen)

P.S. Ja, während du das gelesen hast, wurden mehrere neue KI-Modelle veröffentlicht. Nein, du musst nicht ihre spezifischen Prompt-Eigenheiten lernen. Ja, du kannst jetzt diese "Ultimate Prompt Collection" Lesezeichen löschen.

P.P.S. Und ja, wir werden definitiv dieses ernsthafte Gespräch über Persönlichkeitsanalyse-Prompts in unserer nächsten Sitzung führen. Aber erst, wenn du die Grundlagen des echten Prompt Engineerings gemeistert hast.

Dieser Artikel ist Teil der "AI-Babsi Therapiesitzungen"-Reihe, in der wir uns den echten Herausforderungen der Arbeit mit KI stellen, ein therapeutischer Durchbruch nach dem anderen.

Demnächst: "Deine AI-Therapeutin im Noteinsatz: Lass uns über diese Persönlichkeitsanalyse-Prompts reden" - Weil manche therapeutische Interventionen nicht warten können.

[transmedialejournal]

Black Boxes in der künstlichen Intelligenz (KI) sind Modelle oder Systeme, deren interne Entscheidungsprozesse für Menschen schwer oder gar nicht nachvollziehbar sind. Der Begriff wird oft verwendet, um auf die Intransparenz von komplexen Modellen wie Deep Neural Networks (DNNs) hinzuweisen. Hier sind die wichtigsten Punkte:

1. Was bedeutet Black Box in der KI?

Eine Black Box ist ein System, das Eingaben entgegennimmt, diese verarbeitet und Ausgaben liefert, ohne dass klar wird, wie die Entscheidung oder Transformation zustande gekommen ist.

• Beispiel: Ein neuronales Netzwerk klassifiziert ein Bild als “Hund”, aber selbst die Entwickler können oft nicht genau erklären, warum das Modell zu dieser Entscheidung gekommen ist.

2. Warum sind KI-Modelle oft Black Boxes?

Die Intransparenz hat mehrere Ursachen:

• Komplexität der Modelle: Moderne neuronale Netze können Milliarden von Parametern haben. Es ist praktisch unmöglich, jeden einzelnen Parameter und seine Wechselwirkungen zu analysieren.

• Hierarchische Verarbeitung: DNNs verarbeiten Daten schichtweise. Jede Schicht abstrahiert die Informationen weiter, sodass es schwierig ist, die genaue Rolle einzelner Neuronen zu verstehen.

• Nicht-lineare Funktionen: Die Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen machen die Beziehungen zwischen Eingabe und Ausgabe nichtlinear und damit schwer interpretierbar.

3. Warum ist das ein Problem?

Black Boxes können problematisch sein, weil:

• Mangelnde Erklärbarkeit: Wenn ein Modell eine falsche oder diskriminierende Entscheidung trifft, kann man nicht genau sagen, was schiefgelaufen ist.

• Vertrauensproblem: In kritischen Anwendungen wie Medizin, Justiz oder autonomen Fahrzeugen möchten Menschen nachvollziehen, warum ein System eine bestimmte Empfehlung gibt.

• Regulatorische Anforderungen: Gesetze wie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) verlangen, dass automatisierte Entscheidungen erklärbar sind.

4. Ansätze, um Black Boxes transparenter zu machen

Forscher arbeiten an Methoden, um KI-Systeme verständlicher zu machen:

a) Explainable AI (XAI)

• Lokale Erklärungen: Tools wie LIME oder SHAP zeigen, welche Eingabefaktoren für eine spezifische Entscheidung am wichtigsten waren.

• Beispiel: Ein Bildklassifizierungsmodell sagt “Katze”, weil es Schnurrhaare und spitze Ohren erkannt hat.

• Visuelle Erklärungen: Saliency Maps oder Heatmaps zeigen, auf welche Bereiche eines Bildes das Modell besonders geachtet hat.

b) Interpretable Modelle

• Einfachere Modelle wie Entscheidungsbäume oder lineare Regression sind per Design transparenter und leichter zu erklären, auch wenn sie weniger leistungsfähig sind.

c) Neuronale Netzwerke verständlicher machen

• Feature Visualization: Es wird versucht, herauszufinden, welche Muster ein Neuron in den Daten erkennt.

• Beispiel: Ein bestimmtes Neuron in einer Schicht aktiviert sich immer, wenn es eine “runde Form” wie ein Gesicht sieht.

• Layer-wise Relevance Propagation: Diese Methode zeigt, wie die Relevanz einer Eingabe durch die Schichten des Netzwerks propagiert wird.

5. Sind Black Boxes immer schlecht?

Nicht unbedingt. In einigen Fällen:

• Leistungsfähigkeit: Black Boxes wie DNNs können oft extrem komplexe Aufgaben lösen, die mit interpretierbaren Modellen unmöglich wären.

• Anwendungsspezifische Relevanz: In manchen Bereichen (z. B. Online-Werbung) ist die genaue Erklärung weniger wichtig als die reine Effektivität des Systems.

Fazit

Black Boxes sind ein Kernproblem in der KI, weil sie die Entscheidungsfindung von Modellen intransparent machen. Die Balance zwischen Erklärbarkeit und Leistungsfähigkeit ist eine der größten Herausforderungen moderner KI-Forschung.

[arkivverketbeta]

Test av KI-basert chat i Digitalarkivet

For et par år siden ble ChatGPT offentlig tilgjengelig, og det vi fikk prøve virket nesten litt… magisk? Plutselig var det mulig å kommunisere med en datamaskin med naturlig språk, og få fornuftige svar, til og med på norsk! Brukergrensesnittet minnet mye om chat-botene vi er vant med fra mange tjenester på nettet, men med KI-genererte svare føltes det nesten som at man kommuniserte med et menneske: Du kunne stille oppfølgingsspørsmål, eller be om enklere forklaringer, eller mer detaljer.

Kanskje en slik type KI-chat kunne være en være en fin måte å utforske og forstå arkivinnhold på, som et alternativ til tradisjonelt søk eller å få hjelp av en saksbehandler hos Arkivverket? Mange kan oppleve at arkivene kan være vanskelig å finne frem i, samtidig som arkivene inneholder mye materiale som er viktig eller interessant for store deler av befolkningen.

Men så var det med fornuftige svar, da. Helt fra starten var det åpenbart at ChatGPT og tilsvarende løsninger kunne komme med svar som var helt feil, med samme skråsikkerhet som riktige svar. Vi sier gjerne at den hallusinerer når den svarer feil. Dette er et stort problem med denne teknologien – du må egentlig dobbeltsjekke alle svar du får – og det sier også litt om måten slike KI-modeller utvikles på.

Bak KI-chatene ligger en stor språkmodell (LLM, eller Large Language Model). Disse lages (eller «trenes») ved å analysere store mengder tekst, i praksis store deler av internett. Disse modellene beregner (eller «predikerer») hva det neste ordet i svaret skal være. Det ødelegger kanskje litt av den magiske følelsen, men ChatGPT og tilsvarende løsninger er i bunn og grunn bare anvendt statistikk. Og hvis du spør om ting som er dårlig representert i treningsdataene så blir det statistisk grunnlag for å predikere ordene dårligere og du kan få oppdiktede svar. Det er også verdt å tenke på at KI-modellene ikke forholder seg til virkeligheten direkte, kun til tekster som beskriver virkeligheten. KI-modellen vet altså ikke selv om det den svarer er galt eller riktig.

Ofte inkluderer treningsdataene svært mye av tilgjengelig informasjon, men likevel vil fakta, meninger, tjenester og produkter som er viktige for f.eks. Digitalarkivet og arkiv-domenet ikke være en del av det modellen «vet». Det kan være fordi det er informasjon som er privat eller skjult, fordi den ikke anses som viktig nok til å inkludere eller fordi den er for ny. Hvis vi brukte f.eks. ChatGPT for å finne informasjon i Digitalarkivet vil den sjelden kunne gi riktige svar, samtidig som at det er en fare for at svarene den gir faktisk høres fornuftige ut.

Tillit til arkivene er svært viktig. Man må kunne stole på at det man finner er riktig, og at man finner det man trenger, og da passer det dårlig med løsninger som kan dikte opp opplysninger. Det er vanskelig å hindre hallusinasjoner i en AI-modell, men «Retrieval Augmented Generation» - eller RAG - er en måte å komme rundt problemet på.

RAG vil helt enkelt si at systemet kan basere svar på andre kilder enn de som modellen er trent på, slik at kunnskapshullene i modellen tettes. Det blir omtrent som å gi KI-modellen jukselapper. Det er fortsatt KI-modellen som skriver svarene, men den har altså tilgang til ekstra informasjon som den kan basere svarene på. RAG skjer i to trinn:

1. Hente informasjon Basert på informasjon i ulike databaser, kunnskapssamlinger, ontologier, dokumenter og bøker så lager man en samling over små kunnskapsbiter i form av "embeddings". Embeddings er et format som gjør at vi maskinelt kan finne likheter i betydning (semantisk) mellom f.eks ulike tekstsnutter. Når vi da får inn et spørsmål fra brukeren og gjør denne om til en embeddings kan vi gjøre et semantisk søk og finne de tekstbitene som er likest i betydning til det brukeren spør om.

2. Generere svar Brukerens spørsmål og de relevante bitene som har blitt funnet sendes som en pakke til en generativ KI-modell, som GPT, Claude, Mistral eller LlaMA, som laget et svar basert pakken den har fått. På denne måte kan vi sikre at KI-en har fått opplysningene den trenger for å gi et godt svar. Noe som er viktig i valg av modell er at den er god til å ta instruksjoner fra oss. I pakken vi sender legger vi nemlig til en hel masse beskjeder til modellen om hva den skal gjøre og ikke gjøre. Her finnes det et stort spenn av forskningsbaserte teknikker for å gi disse beskjedene på best mulig måte.

Denne teknologien har Arkivverket testet ut i en proof of concept (poc). Det er enkelt å sette opp en grunnleggende RAG-løsning, men for å få testet ut om RAG faktisk kan løse våre hypoteser om behov og utfordringer så har vi gått videre og laget en mer avansert og modulær RAG-arkitektur. Her har vi tatt i bruk ulike teknikker og algoritmer basert på forskning og det som rører seg i rag-verdenen på hvert av de ulike stegene i prosessen for å sørge for et mest mulig pålitelig og utfyllende svar til brukeren basert på våre data.

Poc-en består av to løsninger, som til sammen har latt oss teste ut RAG på flere typer innhold:

Den ene løsningen inneholder materiale om arkivkunnskap, som veiledninger og hjelpetekster. Dette kan være svært nyttig for brukere som har dårlig kjennskap til arkivene og som ikke helt vet hvordan de skal komme i gang med å finne informasjon.

Den andre inneholder to vidt forskjellige typer digitalisert arkivmateriale, henholdsvis arkiver fra Alexander Kielland-ulykken og dagbøker fra reindriftsforvaltningen.

En fordel med RAG er at det er relativt enkelt og billig å innarbeide mer informasjon, da dette skjer ved å oppdatere søket. Uten RAG ville vi vært nødt til å trene nye versjoner av selve KI-modellen for å oppdatere den med ny informasjon, noe som er langt mer ressurskrevende.

Det er et viktig poeng at løsning skal kjøre på våre egne systemer, heller enn at vi kobler oss på eksterne tjenester. Det er viktig at vi både har kontroll på teknologien vi bruker og på datagrunnlaget som legges inn i systemet. Det å kunne velge en modell som fungerer godt på norsk er viktig, og vi bør kunne bytte ut AI-modeller hvis det f. eks. dukker opp en ny som fungerer bedre til vårt bruk. Vi bør også ha mulighet til å velge teknologi ut ifra økonomiske faktorer.

Poc-en inkluderer også et chatte-grensesnitt, som du selv kan teste ut ved å klikke på lenkene nederst i artikkelen. I menyen til venstre kan du justere flere aspekter ved hvordan spørsmålene blir behandlet og hva slags svar du får, så her er det bare å leke seg!

Det er to momenter til som er verdt å legge merke til, som begge er viktige for å skape tillit til resultatene:

I tillegg til at løsningen svarer på spørsmål, gir den også en lenke til originalkildene slik at brukeren kan få bekreftet svaret eller bla videre i originalkilden hvis hen ønsker å utforske innholdet mer.

Løsningen forklarer at den ikke kan svare hvis brukeren spør om noe som den ikke har informasjon om, i stedet for å hallusinere frem feil svar.

_ _ _

Poc-en har vist oss at en chatteløsning med RAG i bunnen har mange fordeler:

Brukeren får beskjed hvis systemet ikke vet svaret, heller enn at løsningen dikter opp et svar.

Brukeren kan benytte naturlig språk, og skrivefeil eller dårlige formuleringer blir ofte forstått

Systemet vil forstår betydningen av det brukeren spør om og kan derfor gi svar som kan være nyttige for brukeren selv om det ikke samsvarer i språk. Den kan også gi svar ut fra informasjon som er relatert til brukerens spørsmål i større grad en f.eks et leksikalt søk.

Brukeren kan ha en dialog med systemet, og for eksempel stille oppfølgingsspørsmål eller be om presiseringer.

Brukeren får lenker til originalkildene slik at det lett å verifisere svarene hen får.

Vi ser også noen utfordringer ved en slik løsning:

En slik avansert RAG-arkitektur er avansert og ressurskrevende å lage. Det kan tenkes at det finnes andre løsninger som gir noen av de samme gevinstene.

Svarene man får er basert på arkivmateriale som kan inneholde utrykk og holdninger som er foreldede eller støtene. Slik utrykk og holdninger kan dermed også finne veien inn svarene som chatboten gir. Brukere er nok forberedt på at eldre materiale inneholder språk som vi ikke vil brukt i dag, men det kan virke støtende eller underlig hvis slikt språk benyttes i en nyskrevet tekst. Det finnes teknikker for å minimere dette problemet som vi kan ta i bruk, men man vil neppe klare å eliminere det helt.

Og selv om RAG reduserer faren for oppdiktede svar betraktelig så er det ikke helt en vanntett metode. Den generative modellen som skal formulere svaret kan fortsatt klare å hallusinere innhold som ikke var med i informasjonsbitene som svaret skal baseres på. (https://arstechnica.com/ai/2024/06/can-a-technology-called-rag-keep-ai-models-from-making-stuff-up)

_ _ _

Vi har et godt grunnlag som kan peke ut noen retninger for videre utforsking, og vi er spente på hva vi kan lære av dere som prøver løsningen. Veien videre har ikke blitt avgjort, men selv om vi har laget en omfattende og grundig poc så er det mye arbeid igjen for å få en ferdig løsning. Hensikten med en poc er å finne ut om man er inne på noe, om konseptet er teknisk mulig å realisere. Det langt unna et ferdig produkt, noe som betyr at det kan forekomme små og store feil. Merk også at datagrunnlaget som benyttes ikke nødvendigvis er oppdatert, og at f. eks. veiledningene man søker i kan inneholde feil.

Et kjent problem er at selv om kildehenvisningen blir riktig, så kan den en sjelden gang f. eks. starte nummereringen på 2 eller hoppe over 3. Årsaken er at det søket er mer optimistisk enn språkmodellen-en og derfor finner flere mulige kilder til svar enn det språkmodellen faktisk finner svar i. Dermed kan listen over kilder ha litt underlig nummerering.

Her er lenker til de to løsningene, så du selv kan teste dem:

Veiledninger og arkiv-kunnskap: https://rag.beta.arkivverket.no

Alexander Kielland-ulykken og dagbøker fra reindriftsforvaltningen: https://rag-transcriptions.beta.arkivverket.no

Ta gjerne kontakt med oss på kunstigintelligens@arkivverket.no hvis du har tilbakemeldinger, eller er nysgjerrig på arbeidet vårt med KI, søk eller digitalarkivet generelt.

[nederlandai]

Grafische verwerkingseenheden en AI: de kracht achter machinaal leren

Grafische verwerkingseenheden spelen een cruciale rol in kunstmatige intelligentie en machinaal leren. In tegenstelling tot traditionele CPU's kunnen GPU's enorme hoeveelheden gegevens parallel verwerken, waardoor ze ideaal zijn voor deep learning-algoritmen en neurale netwerken. Wij bieden AI-oplossingen die gebruikmaken van geavanceerde GPU-technologie om de prestaties van AI-modellen te optimaliseren. Of het nu gaat om beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking of autonome systemen, een krachtige grafische verwerkingseenheid kan het verschil maken. Ontdek hoe onze AI-diensten gebruikmaken van de rekenkracht van GPU's voor snellere en efficiëntere analyses.

#Grafische_Verwerkingseenheden