Innovative KI-Strategien für Unternehmen: Prompt Management, Mixture of Agents und die "reflektierte" KI (Teil 1)
07.08.2024 17 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 30: Innovative KI-Strategien für Unternehmen: Prompt Management, Mixture of Agents und die "reflektierte" KI (Teil 1)
Im ersten Teil dieser Folge von "Der Weg nach KAI" erkunden wir die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen. Wir setzen uns kritisch mit der Tatsache auseinander, dass viele Führungskräfte das transformative Potenzial von KI unterschätzen und sie lediglich als Werkzeug zur Prozessoptimierung betrachten, anstatt ihre disruptive und schöpferische Kraft anzuerkennen.
Wir erläutern den historischen Kontext der beeindruckenden Kostenentwicklung im Bereich der generativen KI, denn die Nutzungskosten für große Sprachmodelle sind in den letzten Jahren um 99% gesunken, was neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnet.
Wir vertiefen das Konzept der Tokenisierung und untersuchen die Auswirkungen der Erweiterung der sogenannten Kontextfenster in KI-Systemen sowie deren Auswirkungen auf die Mensch-Maschine-Interaktion. Hier deutet sich an, wie diese Entwicklung zu einer kontinuierlichen, sich selbst verbessernden Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI führen wird.
Auch die Fortschritte bei der Optimierung kompakter KI-Modelle werden vorgestellt. Wir erklären Techniken wie "Knowledge Distillation" und die automatische Modellauswahl, die es ermöglichen, ressourcenschonende und effiziente KI-Lösungen für spezifische Aufgaben zu entwickeln.
Im ersten Teil dieser Folge von "Der Weg nach KAI" erkunden wir die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen. Wir setzen uns kritisch mit der Tatsache auseinander, dass viele Führungskräfte das transformative Potenzial von KI unterschätzen und sie lediglich als Werkzeug zur Prozessoptimierung betrachten, anstatt ihre disruptive und schöpferische Kraft anzuerkennen.
Wir erläutern den historischen Kontext der beeindruckenden Kostenentwicklung im Bereich der generativen KI, denn die Nutzungskosten für große Sprachmodelle sind in den letzten Jahren um 99% gesunken, was neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnet.
Wir vertiefen das Konzept der Tokenisierung und untersuchen die Auswirkungen der Erweiterung der sogenannten Kontextfenster in KI-Systemen sowie deren Auswirkungen auf die Mensch-Maschine-Interaktion. Hier deutet sich an, wie diese Entwicklung zu einer kontinuierlichen, sich selbst verbessernden Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI führen wird.
Auch die Fortschritte bei der Optimierung kompakter KI-Modelle werden vorgestellt. Wir erklären Techniken wie "Knowledge Distillation" und die automatische Modellauswahl, die es ermöglichen, ressourcenschonende und effiziente KI-Lösungen für spezifische Aufgaben zu entwickeln.