Innovative KI-Strategien für Unternehmen: Prompt Management, Mixture of Agents und die "reflektierte" KI (Teil 2)
10.08.2024 18 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 31: Innovative KI-Strategien für Unternehmen: Prompt Management, Mixture of Agents und die "reflektierte" KI (Teil 2)
Im zweiten Teil dieser Episode betrachten wir, wie kleinere KI-Modelle durch präzise Instruktionen und Antwortbeispiele bestmögliche Leistungen erzielen können. Ein besonders interessantes Beispiel dafür ist der GPT-Prompt-Engineer, ein Tool, das die Zusammenarbeit zwischen einem größeren und einem kleineren KI-Modell nutzt, um die Leistung des kleineren Modells zu optimieren. Es automatisiert den Prozess des Prompt-Engineerings, indem es eine Vielzahl von Eingabe-Varianten erstellt und systematisch testet. Das größere Modell arbeitet dabei als Lehrer, der kontextrelevante Beispiele und Vorgaben erstellt, die das kleinere Modell dann verwendet, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Wir diskutieren auch die Vorteile von Open-Source-Modellen wie Metas neuester Llama 3.1 KI-Modellfamilie, die eine bemerkenswerte Alternative zu geschlossenen Systemen darstellt. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die unabhängig von externen Anbietern sind. Dies ist besonders wichtig, um die Kontrolle über sensible Unternehmensdaten zu behalten und die Abhängigkeit von externen Diensten zu minimieren.
Zum Abschluss werfen wir einen Blick auf fortschrittliche Konzepte wie "Mixture of Agents" und "Route LLM", die es erlauben, die Leistungsfähigkeit verschiedener KI-Modelle optimal zu nutzen. Diese Ansätze zeigen, wie spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten können, um komplexe Aufgaben zu lösen. Die zunehmende Autonomie von KI-Systemen in Unternehmen unterstreicht die Notwendigkeit, die Kontrolle über die Basistechnologie zu behalten, um die Sicherheit und den Schutz von Geschäftsgeheimnissen zu gewährleisten.
Im zweiten Teil dieser Episode betrachten wir, wie kleinere KI-Modelle durch präzise Instruktionen und Antwortbeispiele bestmögliche Leistungen erzielen können. Ein besonders interessantes Beispiel dafür ist der GPT-Prompt-Engineer, ein Tool, das die Zusammenarbeit zwischen einem größeren und einem kleineren KI-Modell nutzt, um die Leistung des kleineren Modells zu optimieren. Es automatisiert den Prozess des Prompt-Engineerings, indem es eine Vielzahl von Eingabe-Varianten erstellt und systematisch testet. Das größere Modell arbeitet dabei als Lehrer, der kontextrelevante Beispiele und Vorgaben erstellt, die das kleinere Modell dann verwendet, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Wir diskutieren auch die Vorteile von Open-Source-Modellen wie Metas neuester Llama 3.1 KI-Modellfamilie, die eine bemerkenswerte Alternative zu geschlossenen Systemen darstellt. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die unabhängig von externen Anbietern sind. Dies ist besonders wichtig, um die Kontrolle über sensible Unternehmensdaten zu behalten und die Abhängigkeit von externen Diensten zu minimieren.
Zum Abschluss werfen wir einen Blick auf fortschrittliche Konzepte wie "Mixture of Agents" und "Route LLM", die es erlauben, die Leistungsfähigkeit verschiedener KI-Modelle optimal zu nutzen. Diese Ansätze zeigen, wie spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten können, um komplexe Aufgaben zu lösen. Die zunehmende Autonomie von KI-Systemen in Unternehmen unterstreicht die Notwendigkeit, die Kontrolle über die Basistechnologie zu behalten, um die Sicherheit und den Schutz von Geschäftsgeheimnissen zu gewährleisten.