LLMs beherrschen Sprache, aber nicht Schreiben: Trotz enormer technischer Fortschritte erzeugen große Sprachmodelle Texte, die formal korrekt, aber stilistisch flach, repetitiv und emotional leer bleiben. Kreative Tiefe, Perspektive und echte Stimme fehlen. Training optimiert auf Muster, nicht auf Bedeutung: Modelle lernen aus riesigen Mengen mittelmäßiger Internettexte und werden auf „hilfsbereit, harmlos, korrekt“ getrimmt. Diese Optimierung…
Gartner prognostiziert: Bis 2027 werden Unternehmen dreimal häufiger kleine, auf spezielle Aufgaben ausgerichtete KI-Modelle einsetzen als allgemeine Sprachmodelle. Der Bedarf an kontextualisierten, zuverlässigen und kosteneffizienten Lösungen treibt den Trend hin zu spezialisierten KI-Modellen. Laut einer Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner werden Unternehmen bis 2027 kleine, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene KI-Modelle einsetzen – und das mit einem…
Große Sprachmodelle und die Frage der Data Security – Sicherheitsfragen rund um LLMs. Angesichts der rasanten KI-Entwicklung wird immer deutlicher, dass die grundlegenden Leitplanken, Plausibilitätsprüfungen und prompt-basierten Sicherheitsmaßnahmen, die derzeit gelten, durchlässig und unzureichend sind. Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und…
Generative KI verbraucht Strom, sogar sehr viel Strom. Vor allem das Training der großen Sprachmodelle erfordert aufgrund der benötigten Rechenleistung eine enorme Menge an Energie. Dell Technologies nennt wichtige Maßnahmen, um den Verbrauch und die Umweltauswirkungen zu reduzieren. Stattliche 1.287 Megawattstunden soll 2020 das Training des Sprachmodells GPT-3 laut Forschern von Google und der Universität…