KI-Produkte & Anwendungen
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren, Produkte entwickeln und Prozesse optimieren.
Mit unseren maßgeschneiderten KI-Lösungen unterstützen wir Sie dabei, innovative und intelligente Produkte zu entwickeln, die Ihnen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Ob es um die Integration von KI-basierten Chatbots, die Entwicklung von Avataren, die Bilderzeugung mittels KI oder die Entwicklung individueller KI-Anwendungen geht – unser erfahrenes Team begleitet Sie von der Konzeption bis zur Umsetzung.
Zudem bieten wir die Möglichkeit, eigene KI-Modelle zu trainieren und maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Anwendungsfälle zu entwickeln.
Mehr als ChatGPT
Künstliche Intelligenz ist dabei, die Geschäftswelt nachhaltig zu verändern. Mit leistungsstarken KI-Modellen wie ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney und StabilityAI bieten sich völlig neue Möglichkeiten für innovative Produkte und Anwendungen.
Wir unterstützen Sie dabei, diese fortschrittlichen Technologien nahtlos in Ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, um Ihre Effizienz zu steigern und Ihren Kunden einzigartige Erlebnisse zu bieten.
Ob Chatbots, Bilderzeugung, die Integration von KI-Schnittstellen oder das Training eigener Modelle – wir entwickeln individuelle KI-Lösungen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Wir verbinden kreative Visionen mit technischer Exzellenz, um digitale Erlebnisse zu schaffen, die nachhaltig begeistern.
Matthias Dorn
Dipl. Informatiker & CEO
Das Geheimnis hinter den KIs
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude, Gemini und andere basieren auf fortschrittlichen maschinellen Lernverfahren, insbesondere einer Methode namens Transformer-Architektur, die erstmals im Jahr 2017 von Google eingeführt wurde. Diese Architektur hat die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert und den Weg für die leistungsstarken Modelle geebnet, die wir heute verwenden.
Die Transformer-Architektur
Im Kern basiert die Transformer-Architektur auf zwei wesentlichen Konzepten: Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) und Parallelisierung. Vorherige Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, waren oft auf sequentielle Datenverarbeitung angewiesen, was sie langsamer und weniger effizient machte, besonders bei großen Datenmengen.
Transformers umgehen dieses Problem, indem sie es dem Modell ermöglichen, sich auf verschiedene Teile eines Satzes gleichzeitig zu konzentrieren, unabhängig von ihrer Position.
Dies geschieht durch Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die den Kontext eines Wortes in Bezug auf alle anderen Wörter in einem Satz analysieren. So kann das Modell sprachliche Muster und Abhängigkeiten über große Textabschnitte hinweg erkennen und erfassen.
Trainingsprozesse
LLMs wie ChatGPT werden durch ein Verfahren namens überwachtes Lernen trainiert, bei dem das Modell große Mengen an Textdaten durchläuft und lernt, Muster, Bedeutungen und Beziehungen innerhalb dieser Daten zu erkennen. Dabei werden Milliarden von Parametern – im Wesentlichen die „Gewichte“, die die Bedeutung der Wörter und deren Zusammenhänge darstellen – optimiert.
Diese Parameter steuern, wie das Modell Eingaben versteht und darauf reagiert. Der Trainingsprozess ist extrem rechenintensiv und erfordert spezialisierte Hardware wie GPUs (Graphics Processing Units) oder TPUs (Tensor Processing Units), um die massiven Berechnungen durchzuführen. Um den Lernprozess zu verbessern, kommt auch Transfer Learning zum Einsatz. Dabei wird das Modell zunächst mit riesigen allgemeinen Datensätzen vortrainiert und dann in einem zweiten Schritt auf spezifische Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt.
Kontextfenster und Token
Ein zentrales Element bei der Arbeit mit LLMs ist das Konzept des Kontextfensters. Das Kontextfenster gibt an, wie viele Tokens (Worteinheiten) das Modell auf einmal verarbeiten kann.
Ein Token kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder sogar ein Satzzeichen sein. Bei Modellen wie GPT-4, das von OpenAI entwickelt wurde, kann dieses Fenster über 8.000 oder mehr Tokens groß sein, was bedeutet, dass das Modell in der Lage ist, lange Texte und komplexe Dialoge auf einmal zu verarbeiten und darauf zu antworten.
Diese Fähigkeit, große Textmengen gleichzeitig zu analysieren, ist entscheidend für die kohärente und präzise Erzeugung von Sprache.
