Transformatoren
Transformatoren wie etwa GPT-3, LaMDA und Wu-Dao ahmen kognitive Aufmerksamkeit nach und messen die Bedeutung der Eingabedaten auf unterschiedliche Weise. Sie werden darauf trainiert, Sprachen oder Bilder zu verstehen, Klassifizierungsaufgaben zu erlernen und Text oder Bilder aus großen Datensätzen zu generieren.
Variational Autoencoder (VAE)
Variational Autoencoder ist eine Deep-Learning-Technik, mit der komplexe generative Datenmodelle entworfen und an große Datensätze angepasst werden können. Diese Technik kann etwa Bilder von fiktiven Gesichtern prominenter Personen und hochauflösende digitale Kunstwerke erstellen. Wie das GAN sorgt auch die VAE dafür, dass die Genauigkeit des Ausgabematerials verbessert wird.
Vom abstrakten Konzept zum täuschend echten Objekt
Laut Gartner geht es bei der generativen KI darum, Arbeitsabläufe gemeinsam mit Menschen zu verbessern. Generative KI kann etwa zur Entwicklung von Objekten oder Gegenständen eingesetzt werden, die den Menschen bei der Erfüllung kreativer Aufgaben unterstützen. Die KI kann jedoch keine völlig neuen Bilder oder Texte erstellen, weil die Tools ihr erlerntes Wissen auf bestmögliche Weise kombinieren. Generative KI unterstützt etwa ML-Modelle, befreit sie von Verzerrungen und realisiert abstraktere Konzepte durch Nachahmung der realen Welt. Per generativer KI erstellte Avatare können beispielsweise zum Schutz von Personen eingesetzt weren, die ihre Identität bei Vorstellungsgesprächen oder Interviews nicht preisgeben wollen. Die generative Modellierung ermöglicht, dass Modelle für maschinelles Lernen weniger voreingenommen sind, und Bots abstrakte Konzepte in Simulationen und in der realen Welt verstehen.
