Microsoft 365 Co-Pilot Notebooks.
Das bedeutet Arbeit.
Your Copilot.
Der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden.
Mit eurem Co-Piloten Michael Greth.
Na, 40 Folgen habe ich jetzt auch noch schneller drauf.
Ja, es ist auch schon mal schön.
So, okay, ja, wir knüpfen nahtlos an die letzte Ausgabe an.
Da habe ich ja euch ausführlich über meine Erfahrung mit Notebook LM berichtet.
Und ich bin dann im Nachgang.
hergegangen und habe mir gesagt, okay, jetzt musst du dir aber auch mal dieses Microsoft 365 Co-Pilot Notebook anschauen, was es ja auch schon seit
Ich glaube seit sechs Monaten gibt es ja das schon und im Rahmen des großen Updates im Herbst, im November ist dann auch
Dieses Notebook abgedatet worden mit einem neuen UI, mit neuen Funktionen und so weiter und so fort.
Und ich hatte es bisher immer so, ja, mal reingeguckt und gesagt, okay, das wird alles noch, aber
Die letzte Folge des Podcasts hat mich motiviert zu sagen, mach mal das, was du deinen Hörern vorschlägst, mach das mal selber.
Und zwar erkunde mal diesen neuen Werkzeugskasten mal etwas genauer.
Und
Bevor wir jetzt darauf einsteigen, diese Technik ist, glaube ich, eine sehr hilfreiche aktuell, weil viele Dinge, die wir jetzt oder viele neue Tools und Funktionen
die wir in CruPilot, aber auch in anderen Bereichen sehen, sind immer mittlerweile ziemlich mächtige Werkzeugkästen, die wir da zur Verfügung gestellt bekommen
Also beim Notebook RM habe ich unheimlich viele Möglichkeiten, mit den Informationen, die ich dem Notebook zur Verfügung stelle, zu arbeiten, zu analysieren und es dann in mittlerweile 15 verschiedene Output-Formen umzugehen.
Umzusetzen.
Aber um das wirklich gut zu machen und nicht nur zu sagen, oh, das sieht ja toll aus, aber eigentlich.
Ist es dann auch so nicht das, was ich eigentlich so richtig haben wollte?
Um das wirklich richtig zu machen, muss man sich mit diesem Werkzeugkasten beschäftigen, sehen, was funktioniert da, wie funktioniert der, wie geht das.
Und dann auch die entsprechenden Anweisungen dem geben.
Und dann erreicht das Output-Level dort ein völlig anderes Niveau und wird richtig gut zum Assistenten.
Aber das kriegt man nicht geschenkt.
Und ich kann das auch im Microsoft-Co-Pilot-Umfeld aus eigener Erfahrung nochmal mit dem Researcher, habe ich das selber ja erlebt, als der Researcher rauskam,
War ja gleichzeitig ein Demo, die ich damit gemacht habe, dieses Kopalle Control Center
Event von Microsoft, wo sie in einer Woche zehn verschiedene Sessions gemacht haben von Experten, die sich komplett mit diesem Copilot Control Center System beschäftigt haben.
Ihr wisst, was ich meine.
Das, womit man die Einrichtung und Konfiguration und Monitoring und alles.
im Co-Palette automatisiert, nicht automatiert, aber wie man das vernünftig macht.
Da habe ich ja dann diese zehn Transkripte der Videos genommen, habe sie alle
In den Researcher reingeschmissen.
Das waren fast zehn Stunden Material, die da drin waren.
Und habe dann gesagt: So, du bist jetzt hier ein technischer Redakteur, erstell mir mal ein Handbuch für den Entscheider.
der ihm im kompletten Überblick gibt, was mit diesem Copalet-Controlsystem machbar ist.
Dann klickt man darauf und nach acht, neun Minuten kam dann das Ergebnis exportiert nach Word und ich hatte
Eine Word-Datei, die war 58 Seiten lang.
Und hat dann das, was in diesen 10-Stunden-Videos ist, davon reingepackt.
Und da ist man natürlich, wenn man da raufschaut, war ich wirklich verblüfft.
Ich habe gesagt, Donnerwetter.
Und dann liest man sich das dann durch, fängt an, mal die einzelnen Seiten sich anzuschauen.
Und das klingt zunächst mal alles ganz gut.
Das hört sich auch ganz gut an.
Ja, aber je länger man liest und je weiter man liest, merkt man auch, ja, eigentlich schon.
Aber ist es eigentlich das, was ich jetzt da erwartet habe oder ist es irgendwie so
Naja, es ist halt zusammengestellt, aufbereitet, es gibt irgendwie einen Sinn, der Flow hat sich, der in diesem ganzen Dokument herrscht.
In dieser Analyse herrscht, hat sich halt der Copilot ausgedacht und ist das denn so, was ich haben wollte?
Man kommt letztlich zu der Erkenntnis.
Also, da muss ich jetzt noch ganz schön viel Arbeit reinstecken, um das so aufzubehalten, wie es meiner persönlichen Anforderungen entsprechen würde und so, wie ich es dann publizieren würde, denn ich publiziere das ja nicht
einfach so auf Knopfdruck und sagt hier, habe ich jetzt gemacht, sondern es soll ja meine Arbeit, die da heißt,
Ich möchte meinen Entscheidern ein entsprechendes, ausführliches Handbuch zur Verfügung stellen, mit dem sie arbeiten können und das auch auf meine Erfahrung mit einbindet?
Ja, ist es das.
Nein, und das war es natürlich nicht.
Was man dann aber eben machen kann, ist, dass man sagt, okay, habe ich eben
bei der Research-Anfrage denn die richtige Information gegeben?
Habe ich Ihnen meine persönlichen Einschätzungen mitgeben?
Habe ich das gemacht?
Was mir letztlich daraus
Aus dem ganzen Ergebnis ist dann als Erfahrung herausgegangen, okay, man muss sich das angucken und muss dann mit dem Researcher in den Dialog eintreten oder mit einem weiteren Chat in den Dialog eintreten und sagen: Okay, guck mal hier, Kapitel 2.
Ist ja schon ganz gut, aber ich hätte, glaube ich, hier würde ich den Fokus mal auf dieses Thema lenken und hier an der Ecke, da hätte ich gerne mal ein praktisches Beispiel dazu, was du mir aufarbeiten könntest.
Und all diese, dass ich ihnen, dass ich den Agenten oder den Researcher hier intensiv steuere und ihm sage, wohin er
in welche Richtung er gehen soll und was er machen soll.
Aber das lernt man erst dann, wenn man mit dem System arbeitet.
Und dann bekommt man auch wieder Antworten und sagt sich, okay, das war eine ganz gute Idee.
Diese Idee hat hier nicht funktioniert, muss ich was anderes probieren.
Mit anderen Worten, ja, diese Systeme oder diese Tools, Researcher, Analyst oder eben auch Notebook-LM oder auch Copilot-Notebook,
Ich schmeiße da meine Quellen rein, drücke auf den Knopf, sag hier, mach eine Infografik, mache eine Präsentation, mach einen Audio-Podcast, dann kommt der raus und ja, schon mal ganz ordentlich, aber
Ist es wirklich das, was ich haben kann?
Beziehungsweise kann ich da noch noch viel, viel mehr rauskriegen, indem ich das Ganze fokussiere und die einzelnen Tools
besser ausnutze und das hat aber den sozusagen die das setzt aber voraus, dass ich weiß, wie die Tools funktionieren und wie man damit arbeiten kann.
Mit anderen Worten
Deshalb habe ich gesagt am Anfang, das Ganze bedeutet dort Arbeit.
Ihr müsst euch mit diesen Tools intensiv beschäftigen, damit ihr wisst, wie sie funktionieren und wie sie in eure Richtung mit euch arbeiten können.
Und dann sind die Ergebnisse auch gar nicht so schlecht.
So, und deshalb habe ich mir dann nach dem letzten Podcast gesagt, okay, jetzt guckst du dir mal das Notebook an.
im Microsoft 365 Co.
Palette, hab dort ein paar Quellen hochgeladen.
Das heißt ja da Verweise.
Ich muss mal ganz kurz gucken.
Ja, genau.
Hab die hochgeladen, hab dann mal angefangen.
zu sehen, okay, was kann ich denn jetzt damit machen, wie kriege ich eine Zusammenfassung, was kann ich im Chat machen, hab mir dann aus
Ich habe dort Informationen über ein Thema Notebooks reingestellt und habe gesagt, mach mir doch mal einen
einen 30-minütigen Vorschlag für ein entsprechendes Video oder erstelle mir mal einen Fachartikel, in dem die wichtigsten Themen drin sind.
Da hatte mir auch einen Fachartikel erstellt.
Und dann kann man ja auch nochmal zum Beispiel sagen, okay, aus dem Fachartikel speichere ich den mal als PDF.
Nun gut, dann gucke ich mir dieses PDF an und stelle fest,
Das, was er vorher im Chat schön ausführlich gemacht hat, hat er in dem PDF zwar von den Überschriften her gemacht, aber.
Die Inhalte, die Texte, die da drin sind, die hat er dann nochmal eigenwilligerweise gekürzt.
Das ist mir jetzt in Vorbereitung zu diesem Podcast, jetzt anderthalb Wochen später aufgefallen.
Und da bin ich in den Chat wieder reingegangen und hab gesagt, pass mal auf.
Du hast ja hier bei dem PDF, was du mir erzeugt hast, das und das vergessen.
Bitte mach das bitte mal vollständig.
Ende an dem Text, den du mir für dieses Dokument ausgearbeitet hast, nichts weiter.
Mach da nur ein PDF draus.
Ja, und jetzt lande ich bei meinem Copilett immer dem Bogen.
Er kann es nicht bearbeiten.
Punkt.
Ja, und da endet mein Chat an der Stelle.
So.
Das ist jetzt die praktische Erfahrung, die man mit diesem Tool hat.
Es geht jetzt nicht darum, dass da jetzt ein Fehler aufgetreten ist.
Den kann man natürlich jetzt überlegen, warum passiert der?
Hat der nach zwei Wochen
wo ich mit diesem Chat nicht mehr gearbeitet habe, den Kontext verloren, müsste ich jetzt nochmal das Dokumentar.
Ich könnte mir jetzt schon verschiedene Dinge
überlegen, wie ich das doch noch hinbekomme, da ein vernünftiges PDS zu kriegen.
Aber das bedeutet eben, man muss auf die Ausgaben
die das System macht oder der Co-Palter dieser Stelle macht, muss man reagieren und versuchen, mit Hilfe des Werkzeugkassens, den man hat, also entweder mit Möglichkeiten, die in dem Tool geboten werden oder halt mit entsprechenden Prompts.
ihn darauf hinzuweisen, was er machen soll.
So, das ist jetzt unabhängig von diesem Einzelfall hier
Ist das aber das, was ich festgestellt habe, ihr müsst euch wirklich damit beschäftigen und zu sehen?
Dann habe ich mich, wie gesagt, mit dem Copalet
Notebook intensiver beschäftigt, das alles mal ausprobiert.
Ich hatte ja auch gesagt, ein großer Vorteil dieses Microsoft 365 Q-Palette Notebooks ist es
dass ich die Dokumente, die ich in dieses Notebook einbinde, die muss ich nicht in das Notebook hochladen, sondern ich kann sie auf bestehende Dokumente
innerhalb von SharePoint und OneDrive verlinken, sodass das Dokument an sich nicht im Notebook ist, sondern nur die Verlinkung.
Und wenn ich in der Originalquelle das Dokument ändere,
Ändert es sich auch gleichzeitig in meinem Notebook.
Ich habe da also immer die aktuelle Version.
Das habe ich dann mal tatsächlich auch ausprobiert.
Und die ersten zwei, drei Proben waren eher frustrierend, weil sich komischerweise, ich habe das Dokument in der SharePoint-Bibliothek geändert.
bin in mein Notebook reingegangen, habe gefragt nach der Information, die ich jetzt in dieses Dokument reingepackt habe und wollte wissen, kennt er das schon?
Und im Chat hat er das
Nicht erkannt, habe ich immer ganz gezielt gefragt, ob es in einem Dokument drin steht, hat er es doch erkannt.
Habe ich am nächsten Tag nochmal probiert und dann ging es plötzlich.
dann hat er das automatisch auch verstanden.
Also vielleicht gibt es da eine zeitliche
Verschiebung da drin, dass bevor der Index im Hintergrund das alles wieder oder der Semantik-Index im Hintergrund das alles aufgedrödelt hat, dass es dann auch in den ganzen Antworten drin ist.
Und der erste Blick ist halt, man geht rein und sagt, da kann das ja gar nicht, das funktioniert ja gar nicht.
Und dann mittlerweile, nachdem das einmal jetzt eingerichtet ist, wenn ich heute in dieses Dokument
Anpassung mache und dann in meinen Kopale 365 ein Notebook gehe und gezielt nach dieser neuen Information in diesem Dokument frage, dann findet er es auch sofort und bindet es auch in allgemeine Anfragen, die ich mache.
Wo ich weiß, dass diese Information, die im Dokument drin ist, für diese Anfrage relevant ist, kommt das auch mit rein.
Ist übrigens für mich, war das so die Idee, die da als Anwendungsszenario hintersteht, ist, dass ich in dem Notebook, wo ich bestimmte Themen habe.
Wo ich ein bestimmtes Thema habe, dass ich dort ein Dokument haben will, was ich zum Beispiel auf meinem Smartphone relativ leicht öffnen kann.
Und schreibe in dieses Dokument, was in meiner SharePoint-Bibliothek reinlebt, schreibe ich Ideen, die mir zu dem Thema gerade kommen.
Oder irgendwas, was ich irgendwo gelesen habe und packe das einfach da rein.
Und packe es einfach nur in dieses Dokument rein, was ich hier auf meinem Smartphone geöffnet habe.
Und dann ist es nachher, wenn ich mich ins Notebook reinbegebe und dort wieder aktualisieren will, ist diese Information drin, weil sich ja
Dieses Dokument aus der SharePo-Blies mit dem Notebook synchronisiert hat.
Schon sehr detaillierter Vorgang, aber ich sage euch, super hilfreich, ja.
Super hilfreich, wenn man sowas einbaut.
Mit Notebook LM, daher kommt auch diese Idee, da geht es halt mit Google Docs, funktioniert das wie geschnitten Brot.
Also richtig
Und das sind so diese Profi-Tipps, mit denen man dann wirklich auch die Power dieses Tools ausnutzen kann.
Ja, und wie gesagt, so bin ich also weiter in dieses Notebook eingestiegen und man kann ja dann auch PDF-PowerPoints erzeugen.
Man kann in die, wobei die PowerPoints einfach nur verlinkt mittlerweile, also automatisch hingekriegt habe ich es auch noch nicht.
Man kann ja was kann man noch machen?
Ja, man kann dieses ganze Thema Studienanleitung und so weiter.
Flashcard, das funktioniert bei mir tatsächlich auch noch nicht.
Er legt zwar immer die Pages an, aber die sind alle immer noch leer.
funktioniert noch nicht.
Und aber die Idee ist ja schon da.
Und ja, also mit anderen Worten
Dieses muss man sich auch erarbeiten.
Es geht dann aber mit dem Copilot-Notebook, sagen wir mal so Basissachen, dass die Quellen da drin sind und ich habe bestimmte Fragen an meine Quellen.
Und sage mir, ich habe folgendes Thema, kannst du mir mal das und das machen?
Das, was im Chat rauskommt, das funktioniert schon richtig gut.
Also dafür kann ich es nehmen.
Ich kann wirklich mit diesen Quellen ganz gezielt arbeiten.
Da kommt auch jetzt kein, das ist ja der Vorteil von solchem Notebook, dass die Quellen
auf die der Kopale zugreift, hier eben entsprechend kuratiert, sprich fokussiert sind, weil er weiß, er soll nur die nehmen, die hier in den sogenannten Verweisen drin steht.
Und das fokussiert auch schon ganz gut.
Das ist anders, als wenn ich mit, was ich mit dem Chat frage und sage, es gibt mir mal eine Information zu dem und dem Thema.
Dann geht er halt mit allen Informationen, die er hat, um und baut sich daraus was zurecht.
Hier mit dem Notebook habe ich es eben sehr fokussiert darauf.
Und das macht.
Die Arbeit natürlich wesentlich einfacher.
Und ich kann mir dann auch zum Beispiel Übersicht über meine Quellen erstellen, dass mit dem Chat schöne Tabellen, wo drin steht, ist das eine Primärquelle, ist das eine Sekundärquelle, was Zusammenfassung für die Quellen.
Also das funktioniert.
auch tatsächlich schon sehr gut.
Und aber wie gesagt, das erschließt sich wirklich allem erst, wenn man tatsächlich damit arbeitet und man merkt auch dann, wo die Grenzen liegen.
So, und damit können wir dieses Thema an der Stelle abschließen, weil das, was eigentlich meine Kernauslage heute sein sollte, ist, dass man
Diese Toolsets, die uns hier jetzt mittlerweile angeboten werden, und ich sag mal, im Microsoft 365 Co-Pilot fehlen nicht die Tools.
Da haben wir ganz, ganz viele.
Die Frage ist.
Was für einen Entwicklungsstand haben die?
Und B, habe ich mich schon damit so intensiv beschäftigt, damit ich weiß, wie sie funktionieren.
Habe ich auch schon ein paar Kniffe und Tricks gelernt.
um sie dann an ein neues Qualitätslevel zu führen und kann ich damit umgehen.
Und das wird eigentlich mit all den Dingen, wenn jetzt die ganzen Agenten kommen und diese autonomen Agenten und ich weiß nicht, was noch alles kommt,
oder auch dieses Vibe Working PowerPoint und Agenten und so weiter und so fort, das wird immer.
.
Wichtiger werden und das ist etwas, worauf ihr euch fokussieren solltet, diese Tools nicht einfach zu nehmen als okay, Tool aufgerufen.
einen Begriff reingeschmissen und dann erwarten, dass eine perfekte Antwort rauskommt.
Sondern es ist erforderlich, aus meiner Sicht heraus, aus meiner persönlichen Erfahrung heraus,
intensiv damit beschäftigen, wenn man es dann braucht.
Kann ja sein.
Also ich würde mich mit dem Excel-Tool nicht unbedingt Deep Time-mäßig beschäftigen, weil ich habe sehr wenig Excel-Anwendung.
Aber ich werde mich sicherlich mit PowerPoint beschäftigen.
Und ich werde mich sicherlich auch
Mit allgemeiner Textanalyse beschäftigen und sehen, was da funktioniert.
Aber da kann man sich eben drauf fokussieren und gräbt sich dort praktisch ein.
Und die Zeit solltet ihr ja haben, weil
Wenn ihr den Copilot ja schon einsetzt, das war ja die ursprüngliche Versprechung, die wir seit Anfang, von Anfang an mal von Satya gehört haben, die hat uns ja mittlerweile das ganze Drudgery weggeschafft.
Wir haben jetzt nur noch, wir haben hier ganz viel Zeit bekommen und können uns jetzt mit anspruchsvollen Aufgaben beschäftigen.
Und das ist der bunte Blumenstrauß der anspruchsvollen Aufgaben.
So
Und da in dem Sinne werde ich auch hier noch weiter, wie bin ich wie gesagt weiter daran im Thema.
Ich habe mich auch noch mal
intensivst mit weiteren Erweiterungen rund um Notebook LM beschäftigt und dazu wird es auch nochmal ein separates Video geben.
Und auch hier zum Microsoft 365 Co-Pilot.
Da warte ich noch ein bisschen ab.
bis dann mal diese Studienanleitung und so weiter bei mir im Tenant funktioniert und dann mache ich auch nochmal ein richtiges Video dazu.
Und zwar mit praktischer Erfahrung, dass man sehen kann, was kann man denn wirklich damit machen.
So, das war es eigentlich für heute.
Ach, ich habe hier noch zwei Sachen aufgeschrieben.
Ich habe heute irgendwo auf LinkedIn gelesen.
Da hat jemand geschrieben.
2024, 2025 und nicht 2023, 24, 25, Prompt Engineering, Prompt Engineering, Prompt Engineering, 2026
Prompt Engineering als Begriff wird beerdigt.
Und ich sage, naja, meine lieben Hörer, ihr habt das von mir im Prinzip auch schon seit der allerersten Folge dieses Podcasts gehört.
dass Prompt Engineering ja ganz niedlich ist, aber eigentlich geht es darum, Aufgaben zu delegieren.
Und das, was ich euch gerade erzählt habe mit diesen Tools und mit dem Notebook oder ähnlichem, das ist nichts weiteres
Als vernünftige Delegation.
Ihr müsst immer mehr Führungsaufgaben übernehmen und zwar nicht nur die Aufgabe definieren können, die ihr weitergebt, sondern ihr müsst auch diesen Prozess mit eurem Assistenten
monitoren und managen können, dass, wenn die Antwort nicht richtig war, eben eine ergänzende Information gibt.
Das wird die Fähigkeit sein.
die dann diejenigen, die nur einfach mit der KI umgehen, von denen unterscheidet, die damit wirklich produktiv umgehen.
Und dafür mache ich ja diesen Podcast, damit ihr hier ein paar Anregungen kriegt und das machen könnt.
So, und unabhängig davon möchte ich euch nochmal auf LinkedIn habe ich
letzte Woche mal im Rahmen dieser Small Language Models einen ganz netten Use Case ausprobiert, denn Google hat mit Met Gamma, Gamma heißt das,
eine Sammlung von Modellen, die speziell auf medizinische Belange getrainiert sind.
Und dazu sollen so Mediziner und medizinische Anwendungen mit Hilfe von KI zu unterstützen.
Und im Rahmen dieses Medgammer 1.
5 Updates
Ist ein kleines Modell rausgekommen, was auch lokal läuft auf meinem Mac, das in der Lage ist, Bilddaten, also medizinische Bilddaten, sprich Röntgenbilder, CRTs und alles, was es da gibt, auszuwerten und zu analysieren.
Natürlich nicht als Arzt, sondern da steht auch immer ganz groß drüber an allen Ecken und Innen, Achtung, das ist ein Assistenzsystem zu Forschungszwecken.
Guckt da rein und die Ergebnisse herauskommt.
Die sind keine Diagnosen, sondern die müssen halt alle validiert werden und können nur Anregung sein für Fachkräfte, sich damit auseinanderzusetzen.
Also auf dem Level sollte man das auch entsprechend nehmen.
Aber ich bin dann mal hergegangen und habe gesagt, kleine Sprachmodelle kann ich von mir auch laufen lassen, habe mir da schnell mal mein LM Studio reingeholt.
Und habe dann gedacht, was kann ich denn mal?
Ich habe ja keine Röntgenbilder hier und keine CT-Bilder hier, aber ich dachte mir, hier, Dermatologe, das geht doch.
Da erinnert sich mich an einen.
alten Vortrag von Günter Dück auf der Republika, ich weiß nicht, vor vielen Jahren hat er mal eine Keynote gehalten und hat gesagt.
warum man die Fotos von Hautläsionen oder Muttermalen einfach mal in die Cloud schicken soll an einen Dienst, der dann sofort eine Analyse macht
Und der Hintergrund war folgender.
Er wohnt irgendwie, ich rede erinnere, ich weiß nicht, im Bayerischen Wald, also in einer Gegend, hat einen sehr guten Hausarzt, wenn er zu dem geht und sagt, guck mal hier, ich habe hier so eine Hautveränderung, und der guckt sich das an, der hat vielleicht in seinem Leben
500, 600 verschiedene Hautänderungen gesehen, Veränderungen gesehen und kann sagen, ja, okay, sieht so und so aus.
Wenn er jetzt ein Foto davon macht und an einen Cloud-Dienst schickt,
der darauf trainiert ist, diese Bilder auszuwerten.
Und der hat vielleicht zwei, drei, vier, fünf, sechs Millionen Bilder im Hintergrund, die alle analysiert und verifiziert worden sind.
Dann ist das natürlich eine ganz andere Qualität.
Und das war damals so eine Idee, warum Cloud-Dienste irgendwann einfach besser sein können.
Und daran habe ich mich erinnert und dachte mir, okay, mach doch mal von einem Leberflecken ein Foto.
Lade das mal das Modell hoch und sag mal, du bist ein Dermatologe und gib mir mal eine Auswertung.
Und zwar am besten nach der abcDE-Methode, das ist so eine gängige Methode für die Klassifikation von entsprechenden Haut.
Ja, ich sag mal, Läsion, Veränderung, Muttermal, Leberflecken.
Und dann hat er das gemacht.
Und das macht das Kärlchen ganz gut.
Dann habe ich mir nochmal so von meiner Seite.
die sich mit diesem Themen beschäftigt und die auch ein paar Bilder hat und mit entsprechender Klassifikation, damit man sehen kann, okay, das hier ist gefährlich, das ist nicht gefährlich, das ist ungefährlich.
Und hab mal davon ein paar Bilder hochgeladen, habe gesagt, probier das mal aus und sag mir mal die Analyse.
Das kam jeweils immer die gleiche Analyse, also die genau die Analyse raus, also das heißt genau, aber
Genau die Bewertung raus, die auch in dieser Informationsseite stand.
Also wenn es gefährlich war, hat er es auch als gefährlicher Kannt.
Wenn es ungefährlich war, hat er es auch als ungefährlich klassifiziert.
Und das alles auf meinem MacBook lokal, ungetrennt von der Cloud, also völlig privat und mit einem kleinen MacBook M4, 32 Gigawatt RAM.
Das hätte es wahrscheinlich auf meinem alten Mac Mini auch noch gemacht.
McMini, scholar, beim alten McMini gemacht.
Das ist schon beeindruckend.
Könnt ihr euch gerne mal, da mache ich auch nochmal ein Video zu, um das zu zeigen.
Das ist auch nochmal.
Faszinierend.
Und auch da kann ich jetzt nochmal den kleinen Bogen zum Copilot schaffen.
Auch das, warum macht das Modell das so gut?
Weil das auf diese Dinge spezialisiert trainiert worden ist.
Also mit diesem Medizinmodell schreibt man keine Harry Potters, sondern mit dem analysiert man sich genau medizinische Bilder mit bestimmten medizinischen Sachverhalten, CD-Rundenbild.
Handyfoto und der kann das dann entsprechend analysieren, weil er darauf trainiert worden ist.
Das heißt, dieses Modell ist fokussiert.
Und wenn ich ihm jetzt fokussierte Fragen stelle,
Und das dann noch ein bisschen weiter fokussiere und ihm sage, du bist jetzt ein Dermatologe.
Oder ich könnte ihm ja auch sagen, du bist jetzt ein, wenn ich Remkenbälle hätte, du bist jetzt, weiß ich was, ein Internist mit Spezialisten, Spezialisierung auf
Herzkrankheiten oder ähnliches, dann hat er nochmal einen ganz anderes Fokus und kann auch nochmal die Auswertung machen.
Also dieses Fokussieren, dieses
Das Modell, mit dem man arbeitet, anleiten auf ein bestimmtes Thema, mit dem man arbeitet.
Das schärft ungemein
Den Fokus des Modells und damit gibt es auch wesentlich bessere Antworten.
Und das gilt nicht nur für so ein kleines Sprachmodell, das gilt auch für den Crewpilot.
So, das probiert mal aus und nehmt das mal einfach mit.
Wenn ihr diesen Podcast gerne mit anderen teilt, freue ich mich natürlich.
Ich freue mich auch gerne auf ein Feedback und eine positive Bewertung auf all den ganzen Plattformen, auf denen man sich das anhören kann.
In dem Sinne, bis zum nächsten Mal.
Und dann Happy Copiloting oder wie man sagt.
Your Copilot.
Der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden.
Mit eurem Kopiloten, Michael Grät.