LLM Humanoid Robots
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Zu den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich gehört die beträchtliche Investition von OpenAI in das kalifornische KI-Roboterunternehmen Figure. OpenAI hat im Rahmen einer Serie-B-Finanzierungsrunde 675 Millionen US-Dollar investiert, was die Bewertung von Figure auf 2,6 Milliarden US-Dollar erhöht hat. An der Finanzierungsrunde haben sich mehrere prominente Investoren beteiligt, darunter Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos über Bezos Expeditions, Parkway Venture Capital, Intel Capital, Align Ventures und ARK Invest. Diese Investition soll den Zeitplan von Figure für den kommerziellen Einsatz von humanoiden Robotern beschleunigen.
Zusätzlich zu der finanziellen Investition haben Figure und OpenAI eine Kooperationsvereinbarung zur Entwicklung von KI-Modellen der nächsten Generation für humanoide Roboter geschlossen. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die Fähigkeiten humanoider Roboter bei der Verarbeitung von Sprache und der Erstellung von Schlussfolgerungen zu verbessern. Dabei wird das Fachwissen von OpenAI im Bereich generativer KI und Figures Verständnis von Robotik-Hardware und -Software genutzt. Die Zusammenarbeit sieht auch die Nutzung der Azure-Cloud-Dienste von Microsoft für KI-Infrastruktur, Training und Speicherung vor.
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Die BitHawk AG beschäftigt rund 230 Mitarbeitende. Der Hauptsitz von BitHawk ist in Sursee, weitere Standorte befinden sich in Basel und Winterthur.
Die Kernkompetenzen der BitHawk liegen in den Bereichen Consulting, Engineering und Operations von IT-Infrastrukturen sowie in IT- und Enterprise Service Management Lösungen. Das Lösungsportfolio umfasst die Themen Netzwerk, Unified Communications und Collaboration, Unified Computing, Workplace und Public- Hybrid und Privat Clouds . Speziallösungen wie IT- Security und Digital Signage Solution runden das Portfolio ab. Qualifizierte Spezialisten beraten Kunden im Hinblick auf eine langfristig sinnvolle und anpassungsfähige IT-Umgebung. Ein umfassender Service Desk, ein eigenes Rechenzentrum und Repair Center garantieren höchste Verfügbarkeit und schnelle Reaktionszeiten.
BitHawk AG
Allee 1A
CH6210 Sursee
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LLM Benchmarks: AI & LLMs entmystifiziert für Entscheidungsträger
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Was bedeutet es, wenn AI die menschliche Intelligenz übertrifft, und wie kann dies gemessen werden? Menschliche AI, oft als AGI (Artificial General Intelligence) oder ASI (Artificial Super Intelligence) bezeichnet, wurde traditionell anhand des Turing-Tests definiert. Dieser Test, vorgeschlagen von dem englischen Mathematiker und Computerwissenschaftler Alan Turing im Jahr 1950, zielt darauf ab, festzustellen, ob eine Maschine Intelligenz auf einem menschenähnlichen Niveau zeigen kann. Der Test beinhaltet eine Situation, in der ein menschlicher Richter entscheiden muss, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine interagiert, ohne dies im Vorfeld zu wissen. Wird die Maschine nicht vom Menschen unterschieden, gilt sie als bestanden.
In den vergangenen 12 Monaten dürfte der Turing-Test inoffiziell bestanden worden sein, dennoch behauptet niemand, dass AGI oder ASI bereits erreicht worden sind. Es bedarf also differenzierterer Messmethoden.
Mit der Entwicklung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 werden neue Tests verwendet, um deren Leistungsfähigkeit zu messen. Dabei ist es wichtig, dass die Testfragen nicht bereits im Trainingsmaterial der LLMs enthalten waren.
Dr. Alan D. Thompson hat 2020 seine Position als Vorsitzender der «Gifted Families» bei Mensa International aufgegeben, nachdem er die Fähigkeiten von GPT-3 im Vergleich zu seinen hochbegabten Klienten gesehen hatte. Er ist ein Beispiel für jemanden, der sich intensiv mit diesem Thema beschäftigt hat.
Weitere Informationen zu seiner Arbeit und seinen Beobachtungen findest du hier: https://lifearchitect.ai/iq-testing-ai/
Insgesamt zeigt sich, dass die Messung von AI-Intelligenz ein komplexes und sich ständig weiterentwickelndes Feld ist, das über den traditionellen Turing-Test hinausgeht.
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Die BitHawk AG beschäftigt rund 230 Mitarbeitende. Der Hauptsitz von BitHawk ist in Sursee, weitere Standorte befinden sich in Basel und Winterthur.
Die Kernkompetenzen der BitHawk liegen in den Bereichen Consulting, Engineering und Operations von IT-Infrastrukturen sowie in IT- und Enterprise Service Management Lösungen. Das Lösungsportfolio umfasst die Themen Netzwerk, Unified Communications und Collaboration, Unified Computing, Workplace und Public- Hybrid und Privat Clouds . Speziallösungen wie IT- Security und Digital Signage Solution runden das Portfolio ab. Qualifizierte Spezialisten beraten Kunden im Hinblick auf eine langfristig sinnvolle und anpassungsfähige IT-Umgebung. Ein umfassender Service Desk, ein eigenes Rechenzentrum und Repair Center garantieren höchste Verfügbarkeit und schnelle Reaktionszeiten.
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Der Billionen-Dollar Boost
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Laut einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2023 könnte Generative AI jährlich einen beeindruckenden Mehrwert von 2,6 bis 4,4 Billionen Dollar über 63 Anwendungsfälle generieren – eine Summe, die das BIP grosser Volkswirtschaften wie dem Vereinigten Königreich übersteigt. Die Integration von Generative AI in Softwareanwendungen könnte das Potenzial dieser Zahlen sogar noch verdoppeln und unterstreicht damit den enormen Einfluss künstlicher Intelligenz.
Interessanterweise geht aus der Studie hervor, dass etwa 75 % des Werts von Generative AI aus vier Hauptbereichen stammen: Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung & Entwicklung (R&D). Diese Technologie revolutioniert diese Sektoren, indem sie Kundeninteraktionen verbessert, kreative Marketinginhalte erstellt und die Softwareentwicklung durch AI-Unterstützung vereinfacht.
Diese Beobachtungen bestätigen Sam Altmans Aussage, dass kreative Bereiche zuerst von AI unterstützt werden und erst viel später Arbeiter in Produktionslinien. Generative AI ist branchenübergreifend einsetzbar. Insbesondere in Sektoren wie dem Bankwesen, Hightech und Life Sciences ist mit einem erheblichen Umsatzwachstum zu rechnen. Im Bankensektor könnte die Technologie bei vollständiger Implementierung der Anwendungsfälle jährlich einen zusätzlichen Wert von 200 bis 340 Milliarden Dollar generieren. Auch im Einzelhandel und in den Konsumgütern ist das Potenzial beträchtlich.
Die BitHawk AG beschäftigt rund 230 Mitarbeitende. Der Hauptsitz von BitHawk ist in Sursee, weitere Standorte befinden sich in Basel und Winterthur.
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RAG Modelle: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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Das RAG-Modell (Retrieval-Augmented Generation) in der AI ist ein hybrider Ansatz, der die Leistungsfähigkeit grosser Sprachmodelle mit der Fähigkeit kombiniert, Informationen aus einer Datenbank abzurufen. Dazu werden zunächst relevante Dokumente oder Daten aus einer Wissensquelle abgerufen und dann mithilfe eines LLM Antworten erstellt, die sowohl auf der Eingabeanfrage als auch auf den abgerufenen Informationen basieren. Dieser Ansatz verbessert die Fähigkeit des Modells, genauere, sachkundigere und kontextrelevante Antworten zu geben.
Microsoft Copilot M365 verwendet ein RAG-Modell (Retrieval-Augmented Generation), das sowohl intelligente Suchtechnologien als auch Datenschutz effektiv integriert. Das System beginnt mit einer intelligenten Suche im eigenen Tenant, um die Anfrage oder den Prompt zu erweitern. Diese angereicherten Informationen werden dann an GPT-4 gesendet, um eine Antwort zu generieren, die wiederum im eigenen Tenant empfangen wird.
Dieser Ansatz ist aus technischer Sicht besonders vorteilhaft für den Datenschutz, da die Suche ausschliesslich innerhalb des eigenen Tenants und basierend auf den Berechtigungen des jeweiligen Benutzers stattfindet. Die Ergebnisse, die auch der Benutzer selbst hätte finden können, verlassen nie die eigene Umgebung. Die relevanten und wichtigen Suchergebnisse werden verschlüsselt an GPT-4 von Microsoft übermittelt, und die Antwort wird ebenfalls verschlüsselt zurückgesendet. Vorausgesetzt, dass Microsoft die Eingabe- und Ausgabedaten jeweils löscht, sollten aus technischer Sicht datenschutzrechtlich keine Bedenken bestehen. Aus juristischer Sicht müssen natürlich die nötigen Verträge vorhanden sein.
Ein sehr guter Blog über dieses Thema findet man bei den Vischer Anwälten.
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Mit Wörtern rechnen: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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Ohne zu sehr ins Detail zu gehen, möchte ich doch einiges dazu erklären, wie man mit Wörtern Berechnungen anstellt und Vorhersagen treffen kann.
Zunächst wird ein Textblock aus dem Lernmaterial in Tokens zerlegt. Um die Bedeutung eines Wortes zu erfassen, beobachten LLMs diese Trainingsdaten und beachten die umliegenden Wörter. Das Modell verarbeitet diese Wörter und erstellt einen Vektor, bekannt als «Word Embedding», der auf der Nähe der Wörter in den Trainingsdaten basiert. Ein Word Embedding kann Hunderte Werte haben, wobei jeder Wert einen anderen Aspekt der Bedeutung eines Wortes repräsentiert. Genauso wie du ein Haus anhand seiner Merkmale beschreibst – Typ, Standort, Schlafzimmer, Badezimmer, Stockwerke –, quantifizieren die Werte in einem Embedding die sprachlichen Eigenschaften eines Wortes.
Die Art und Weise, wie diese Charakteristika abgeleitet werden, bedeutet, dass wir nicht genau wissen, was jeder Wert darstellt. Aber Wörter, von denen wir erwarten, dass sie auf vergleichbare Weise verwendet werden, haben oft ähnlich aussehende Embeddings. Im nachfolgenden Beispiel sieht man, dass die Wörter «Sea» und «Ocean» sowie «football» und «soccer» oder «I» und «we» sehr ähnliche «Word Embeddings» haben.
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Welt der Token: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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In unserem letzten Blogbeitrag hast du einen ersten Einblick in die Welt der
Parameter bei AI-Modellen bekommen. Jeder dieser Parameter ist ein Schlüsselelement, das während des Trainingsprozesses feinjustiert wird, um die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit des Modells zu optimieren. Die Anzahl dieser
Parameter spielt eine entscheidende Rolle für die Komplexität und Fähigkeit des
Modells.
Ein weiteres wichtiges Element sind die Tokens. Stell dir einen Token als einen digitalen Baustein vor – die kleinste Einheit von Daten, die ein Modell verarbeiten
kann. Bei Sprachmodellen wie GPT-3 und GPT-4 kann ein Token ein Wort oder ein
Teil eines Wortes sein. Diese Zerlegung des Textes in Tokens ermöglicht es dem Modell, Sprache effektiv zu «verstehen» und zu verarbeiten.
Nicht zu vergessen ist das Lernmaterial des Modells, welches ebenfalls in Tokens ausgedrückt wird. Die Menge des Lernmaterials, die ein AI-Modell während seines
Trainings verarbeitet, ist ausschlaggebend für seine Entwicklung und Leistung. Diese Grösse, ausgedrückt in der Anzahl von Tokens, ist ein spezifisches Attribut jedes Modells und verrät dir viel über die Vielfalt der Informationen, die es während des Trainings aufnimmt.
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Welt der Parameter: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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Um den Hype um ChatGPT besser zu verstehen, ist es wichtig, die technischen Prinzipien hinter LLMs zu kennen. Es geht nicht darum, ein Experte zu werden, sondern die Konzepte zu verstehen, um Aussagen von Herstellern hinterfragen zu können.
Stell dir ein Tiefes Neuronales Netzwerk wie ein komplexes Netz aus unzähligen Knöpfen vor, die feinjustiert werden müssen, ähnlich den Neuronen im menschlichen Gehirn. Diese «Knöpfe», unsere Parameter, sind mit Ein- und Ausgängen versehen und operieren auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten. Um sinnvolle Ergebnisse zu liefern, müssen sie sorgfältig während des Trainings eingestellt werden. Dabei wird dem Model beigebracht, welche Ausgaben es zu bestimmten Eingaben liefern soll, ein bisschen wie das Einstellen eines riesigen Mischpults bei einem Konzert, um die perfekte Harmonie zwischen der Performance der Band und dem Genuss der Zuhörer zu erreichen.
Stell dir vor, du möchtest einem Netzwerk beibringen, die Ziffern 0-9 zu erkennen. Zuerst werden Bilder der Ziffern in Vektoren umgewandelt, wobei jeder Pixel entweder eine 0 oder eine 1 darstellt. Diese Vektoren sind dann mit Parametern und mehreren Schichten verbunden, die einschätzen, um welche Zahl es sich handelt. Durch das Training mit zahlreichen Bildern lernt das Modell, seine Parameter fein abzustimmen. Aber sei vorsichtig: Zu langes Training kann zu einer Überanpassung führen und die Genauigkeit des Modells verringern.
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Copilot für M365: Erfahrungen und Mehrwerte
Microsoft hat am 15.01.24 überraschend die freie Verfügbarkeit von Copilot für M365 angekündigt. Die BitHawk AG beschäftigt sich schon länger intensiv mit den neuen Möglichkeiten und möchte hiermit von den eigenen Erfahrungen berichten.
Dieser Blogbeitrag soll keine Auflistung von Use Cases darstellen, sondern Erfahrungen aus erster Hand wiedergeben. Aufgrund dieser Erfahrungswerte muss besonders hervorgehoben werden, dass für die Einführung von Copilot für M365 neben den technischen Voraussetzungen deutlich jene Themenaspekte, die für die Endanwender relevant sind, einen nicht zu unterschätzenden Stellenwert einnehmen müssen.
Seit der Einführung in unserer Organisation spüren wir einzelne Verbesserungen in verschiedenen Fachbereichen (z. B. Marketing, HR, Sales, Projektmanagement und Finanzen) im Hinblick auf Effizienz, Produktivität und Zusammenarbeit. Bereits jetzt ist erkennbar, dass Copilot für M365 sich als wertvolles Tool erweist. Die Unterstützung des «AI-Assistenten bei der Arbeit» ist immer nur einen Klick entfernt und hilft dabei, spezifische Tätigkeiten zu übernehmen. Unter anderem sind spürbare Verbesserungen vor allem in folgenden Punkten bemerkbar:
- Organisation von wichtigen Dokumenten
- Aufarbeiten von Kommunikation und Meetings
- Vergleichen von Inhalten
- Kreieren von Entwürfen jeglicher Art
Dies zeigt eine bemerkbare Stossrichtung, welche Art von Tätigkeiten zum jetzigen Zeitpunkt zielgerichteter und schneller umgesetzt werden können.
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AI-Renaissance: AI & LLMs für Entscheidungsträger
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Warum erlebt das Feld der AI gerade jetzt einen solchen Boom?
Schliesslich wurde AI bereits vor 67 Jahren, im Jahr 1956, auf der Dartmouth-Konferenz diskutiert! Und die ersten deep-learning-ähnlichen Modelle wurden bereits 1965 beschrieben…
Hier sind drei Schlüsselfaktoren, die diesen Aufschwung erklären.
Der erste Grund ist die Rechenleistung: Obwohl sich die zugängliche Rechenleistung in den letzten über 50 Jahren alle 12 bis 24 Monate verdoppelt hat (Mooresches Gesetz), gab es erst seit etwa 2015 genug Rechenleistung, um die heutigen leistungsstarken Deep-Learning-Algorithmen zu betreiben. Vergleichbar leistete die weitreichende Verfügbarkeit von Bandbreite mit 3G im Jahr 2007 einen entscheidenden Beitrag zum Erfolg des ersten iPhones und der allgemeinen Verbreitung von Smartphones.
Der zweite Grund ist die massive Menge an «labeled data» (sorry, ich finde hier kein gutes Deutsches Wort. «Labled» ist zum Beispiel ein Bild einer Katze, welches zusätzlich als Katze angeschrieben ist.), die wir Menschen erstellt und hochgeladen haben. Die weltweiten Daten verdoppeln sich ungefähr alle zwei Jahre und sollen bis 2025 175 Zettabytes (also 175 Milliarden Millionen Megabytes) erreichen. Dies ist nicht nur eine grosse Menge an Daten, sondern vieles davon ist «labeled» und wurde genutzt, um das Training der heutigen grossen AI-Modelle zu ermöglichen. Grundsätzlich sanken die Kosten für das Training dieser AI-Systeme von 2017 bis 2022 um über 99%.
Der dritte und letzte Treiber für die heutige Dominanz der AI ist die massive Menge an Kapitalinvestitionen durch Venture-Fonds, Unternehmen und Regierungen. Laut dem AI Index Report der Stanford University investierten allein Unternehmen letztes Jahr 190 Milliarden Dollar in AI – eine 13-fache Steigerung gegenüber vor einem Jahrzehnt. PwC schätzt, dass AI bis 2030 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte.
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Grundlagen: AI & LLMs entmystifiziert – Einsichten für Entscheidungsträger
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Die Ursprünge der Grossen Sprachmodelle (LLMs) lassen sich bis auf das Jahr 1997 zurückverfolgen, als Hochreiter und Schmidhuber das LSTM (Long Short-Term Memory) Modell einführten. Diese Modelle, ein Teil der Familie der rekurrenten neuronalen Netze (RNNs), zeichnen sich besonders in der Sprachverarbeitung und Textgenerierung aus. Ein entscheidender Wendepunkt in der Entwicklung von LLMs war jedoch die Einführung des Transformer-Modells. Das Transformer-Modell selbst stellt einen innovativen Ansatz in der KI-Architektur dar und wurde ursprünglich von Forschern bei Google Brain entwickelt. Das wegweisende Paper mit dem Titel «Attention Is All You Need», verfasst von Ashish Vaswani und seinen Kollegen im Jahr 2017, präsentierte das Transformer-Modell und legte damit den Grundstein für die Entwicklung moderner Grosser Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini und anderen.
Was macht nun ein Transformer-Modell oder ein LLM generell aus? Es spielt das Spiel «Errate das fehlende Wort» auf einem beeindruckenden Niveau. Das Modell nutzt Wahrscheinlichkeiten, um basierend auf einer Eingabe (z.B. einer Frage) und den umfangreichen Daten, die es gelernt hat, das nächste Wort der Antwort zu erraten. Das Modell ist ebenfalls in der Lage, aus unstrukturierten und nicht gelabelten Daten zu lernen.
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