Generative KI: Nicht mehr nur ein 'stochastischer Papagei'

Die ursprüngliche Charakterisierung früher generativer KI-Modelle als „stochastische Papageien“, die Sprache lediglich durch Vorhersage des statistisch wahrscheinlichsten nächsten Wortes basierend auf Trainingsdaten erzeugten, ist überholt. Diese Modelle haben sich erheblich weiterentwickelt.

Jüngste Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz haben Techniken hervorgebracht, die über einfache autoregressive Vorhersagen hinausgehen. Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht Modellen den Zugriff auf und die Einbeziehung externer Informationen, was die sachliche Genauigkeit und Aktualität verbessert. Neurosymbolische KI bietet einen strukturierteren Berechnungsrahmen, der es den Modellen ermöglicht, komplexe Regeln und Bedingungen systematisch zu interpretieren und anzuwenden.

Darüber hinaus ermöglicht die „Chain of Thought“-Prompting-Methode großen Sprachmodellen (LLMs), komplexe Probleme in kleinere, handhabbare Schritte zu zerlegen und damit menschliches Schlussfolgern nachzuahmen, ohne die Kernparameter des Modells zu verändern. Entscheidungsmodelle, die mittels bestärkenden Lernens trainiert werden, können nun ihre Antworten in Echtzeit selbst korrigieren und verfeinern, was eine Abkehr von früheren Einschränkungen darstellt.

Diese Fortschritte bedeuten, dass heutige generative KI-Modelle weit über die Fähigkeiten von vor wenigen Jahren hinausgehen. Sie wiederholen nicht mehr nur Muster aus ihren Trainingsdaten, sondern verarbeiten aktiv Informationen und schlussfolgern, um zuverlässigere und differenziertere Ergebnisse zu erzielen.