Chatbots sind im Zeitalter von KI auf einem neuen Level angekommen. Sehen wir uns das näher an.
Der Artikel wurde mit Informationen aus dem Kurs "Chatbots meistern" von Arnold Oberleiter erstelt.
Die erste Übung von Arnie: Er stellt ein Tool vor, um erstmal ein Gefühl dafür zu bekommen, wie Chatbots überhaupt funktionieren.
Man hat in der Free-Version 10 Links von einer Webseite zur Verfügung. Einfach durchklicken durch die Menüpunkte, es ist ziemlich selbsterklärend.
Hier das Ergebnis meines kleinen Tests:: https://ki-nutzen.funnelcockpit.com/chatbot_karin_schwaer
Anmerkung: Die Gratis-Version kommt sehr schnell an Grenzen, danach wird es kostenintensiv. Es ist eine coole Übung, um zu verstehen, was eigentlich so passieren muss, um einen Chatbot zu bauen.
Es gibt sehr, sehr viele LLM. Nahezu jedes Tech-Unternehmen hat eigene Modelle.
Der Siegeszug wurde im November 22 angetreten, als ChatGPT mit einem Interface jedem zur Verfügung stand. Und sich damit eine Vorreiterrolle gesichert hat. GPT steht für "generated pretrained transformer."
D. h., das Modell wurde mit viel Text bestückt und ist in der Lage, Fragen zu diesem Content zu beantworten. Je häufiger das geschieht, desto besser wird das Modell. Zusätzlich kann das Modell auch noch "händisch-menschlich" trainiert werden.
Wörter werden dabei in sogenannte Token umgerechnet (deswegen ist Rechtschreibung nicht so wichtig). 1 Token sind dabei ca. 4 Buchstaben auf Englisch. Wenn die Token-Anzahl eines Modells überschritten wird, kann sich das Modell nicht mehr merken, worüber gesprochen wurde.
Ein spezifischer Bot muss also mit entsprechenden Daten trainiert werden. Und da stellt sich die Frage, wie viele Token für diese Trainingsdaten benötigt werden.
Was sind Token:; https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them
Tokenizer:https://platform.openai.com/tokenizer
LLM Artikel: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
OpenAI Artikel: https://openai.com/blog/gpt-3-5-turbo-fine-tuning-and-api-updates
Github zu SPR von David:
https://github.com/daveshap/SparsePrimingRepresentations
Colab Notebook zum Fine-Tuning: https://colab.research.google.com/drive/16e_HJwCHNsATFVtljZTMg0JydrHAhO8A
LongNet Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.02486.pdf
MemGPT: https://memgpt.ai/ MemGPT auf Github: https://github.com/cpacker/MemGPT
OpenAI Playground dein Modell zu verwenden: https://platform.openai.com/playground?
YT Transcript: https://youtubetranscript.com/
GPT-V Studie: https://browse.arxiv.org/pdf/2309.17421.pdf
Autogen:
Microsoft Artikel: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-enabling-next-generation-large-language-model-applications/
Colab Notebooks: https://microsoft.github.io/autogen/docs/Examples/AutoGen-AgentChat/
ÜBER DEN AUTOR
Karin Schwaer
Als Wirtschaftsjuristin, Wirtschaftsmediatorin, Negotiator und Gehaltscoach für Fach- und Führungskräfte unterstütze ich qualifizierte und im Job erfolgreiche Menschen dabei, mit einer maßgeschneiderten Strategie gut gelaunt und bestens vorbereitet in Gehaltsverhandlungen und Mitarbeitergespräche zu gehen.
Ausführliche Infos dazu gibt es hier: GEHALTSSPRUNG für "Sie"!
Bereits Anfang 2022 habe ich begonnen, mich mit verschiedenen Tools zu beschäftigen, die versprachen, mithilfe von "Künstlicher Intelligenz" Texte schneller und besser zu verfassen. Zu dem Zeitpunkt - damals (!) - war das ganze allerdings nur ein bisschen Spielerei ...
Doch dann kam Ende 2022 ChatGPT. Und die Welt war "plötzlich" eine andere. Inzwischen gibt es in rasender Geschwindigkeit täglich neue Tools und Anwendungsgebiete.
Ich bin sicher, KI wird künftig in allen Jobs eine (immer größere) Rolle spielen. Somit wird es immer wichtiger werden, hier den Anschluss nicht zu verpassen. Das gilt besonders für qualifizierte und (bislang auch ohne KI) im Job erfolgreiche Menschen.
Inzwischen beschäftigen sich unzählige Online-Kurse, Youtube-Kanäle und Newsletter mit dem Thema. Doch das führt auch schnell mal zum "Overload".
Daher habe ich beschlossen, hier einfach mal meine eigenen Erfahrungen mit KI zu dokumentieren und die meiner Ansicht nach guten Ideen zu teilen. Das hilft natürlich auch mir, die Informationen zu sortieren und zu konservieren.
Mal sehen, wohin es führen wird. Ich bin selbst sehr gespannt. Und ich freue mich, wenn es auch für andere hilfreich wird.
Hinweis zur Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten:
Von KI gelieferte Ergebnisse werde ich wie hier mit hellblauem Hintergrund kennzeichnen.
Nicht blau hinterlegt heißt also: in meinem Kopf generiert - was hauptsächlich der Fall sein wird ;-).
Künstliche Intelligenz
wird künftig im Arbeitsleben immer wichtiger werden. Kenntnisse darüber lassen sich ganz sicher auch für einen GEHALTSSPRUNG nutzen:
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Die lukrativsten und wichtigsten Gespräche im Job sind: GEHALTSVERHANDLUNGEN.
