Der Weg in die Zukunft der KI: Eine Einführung in die Fähigkeiten von Azure OpenAI

Microsoft Azure OpenAI, ein herausragendes Beispiel moderner Spitzentechnologie, ist ein Cloud-basierter Dienst, der Zugang zu einer breiten Palette an hochentwickelten KI-Modellen bietet. Dazu zählen unter anderem generative KI-Modelle wie GPT-3, GPT-4 und ChatGPT sowie weitere Modellfamilien für Aufgaben wie zum Beispiel Codegenerierung und Einbettung. In diesem Blogartikel wollen wir eine praktische und vereinfachte Einführung in das Konzept von ChatGPT und InstructGPT geben. Wir erklären, worum es bei generativer KI geht, beschreiben, wie KI-Modelle definiert werden, und legen dar, welche Modelle von Azure OpenAI verwendet werden, und gehen auf das Thema Prompt Engineering ein. Abschließend erfahren Sie, wie wir Ihr Unternehmen dabei unterstützen können, Anwendungsfälle für generative KI zu identifizieren und zu implementieren, Azure OpenAI einzurichten und GPT-Modelle in Ihre Data Science-Projekte und bestehenden Anwendungen zu integrieren.

Es gibt einen signifikanten Unterschied zwischen dem Chat-Modell, das wir alle als ChatGPT kennen, und den Modellen, die Sie vielleicht gern in Ihre Geschäftsanwendungen integrieren würden, um sie auf ein neues Level zu heben. Wir stellen Ihnen nun ChatGPT und InstructGPT vor. Beides sind GPT-basierte Modelle mit eigenständigen Trainings- und Anwendungsschwerpunkten. ChatGPT dient dem Generieren von Gesprächsantworten, die unter Verwendung eines Dialogdatensatzes trainiert wurden, der transformierte Daten und neue Dialoge enthält, in denen die Trainer:innen sowohl die Rolle eines Nutzenden als auch die einer KI spielen. Im Gegensatz dazu ist InstructGPT für die Erstellung lehrtextartiger Sprachübersetzungen oder die Generierung von Inhalten konzipiert und wird interaktiv mit menschlichen Instruktor:innen trainiert, die korrigierendes Feedback geben. Trotz ihrer Unterschiede demonstrieren beide Modelle die Vielseitigkeit von GPT (Generative Pretrained Transformer) bei der Generierung kontextbewusster Texte für diverse Anwendungszwecke.

Generative KI-Modelle, wie zum Beispiel GPT-3 und GPT-4, sind so ausgelegt, dass sie auf der Grundlage einer bestimmten Eingabe Inhalte, wie zum Beispiel Text oder Code, generieren. Diese Modelle werden anhand riesiger Datenmengen vortrainiert und können einer Feinabstimmung unterzogen werden, um Inhalte in einem bestimmten Bereich zu generieren. Generative KI-Modelle sind in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen, menschenähnliche Reaktionen zu erzeugen und sogar Code auf der Grundlage von Anweisungen in natürlicher Sprache zu generieren.

Wie die folgende Abbildung zeigt, bieten die Large Language Models (LLM) von Open AI die Möglichkeit, verschiedene Fähigkeiten zur Lösung von Aufgaben des maschinellen Lernens (ML) in einem einzigen Modell zu kombinieren. Auf diese Fähigkeiten kann ganz einfach mittels natürlicher Sprache zugegriffen werden.

Beide Modellfamilien (InstructGPT und ChatGPT) sind in Microsofts Azure OpenAI Service verfügbar. Azure OpenAI ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen Modelle einzusetzen und dasjenige auszuwählen, das Ihre Geschäftsanforderungen am besten erfüllt. Darüber hinaus bietet die Entscheidung für Microsoft Azure OpenAI eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen:
 

1. Referenzklasse für Unternehmen: Azure OpenAI Service bietet hochentwickelte KI-Modelle mit der Sicherheit, der Zuverlässigkeit, der Rechtskonformität (oder „Compliance“) und dem Datenschutz, wie man es von Microsoft Azure erwartet. Microsoft fühlt sich seinem eigenen Compliance-Anspruch verpflichtet, eine Anzahl von Ressourcen bereitzustellen, die unsere Kunden bei der Erfüllung ihrer Compliance-Verpflichtungen unterstützen (zum Beispiel die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) | Microsoft Learn).
2. KI-optimierte Infrastruktur: Azure bietet eine speziell entwickelte Infrastruktur für konkurrenzlose Leistung und Skalierbarkeit bei rechenintensiven KI-Workloads.
3. Integrierte verantwortungsvolle KI: Microsoft implementiert Schutzmaßnahmen, die auf den Prinzipien verantwortungsvoller KI basieren und den ethischen Einsatz von KI-Technologien sicherstellen.
4. Erfolg und Partnerschaft: Führende KI-Unternehmen entscheiden sich für Azure, weil Azure für Innovation steht. Und die laufende Partnerschaft mit OpenAI bietet Unternehmenskunden Zugang zu den neuesten KI-Modellen.

Azure OpenAI bietet Zugang zu einer Vielzahl hochentwickelter Modelle, die jeweils auf spezielle Aufgaben und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. In diesem Abschnitt werfen wir einen genaueren Blick auf die Modelle und untersuchen ihre Fähigkeiten und idealen Anwendungen.

Die GPT-3-Modelle sind darauf ausgelegt, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es gibt sie in vier Leistungsstufen. Diese sind - in absteigender Reihenfolge:

ChatGPT wurde speziell für Gesprächsschnittstellen entworfen und besitzt eine „Conversation-in-Message-out“-Struktur. Das Modell erwartet ein Chat-artiges Transkriptformat als Eingabe und generiert eine modell-geschriebene Nachricht als Ausgabe. ChatGPT eignet sich ideal für die Erstellung von Chatbots und anderen Gesprächsanwendungen.
 

Die GPT-4-Modelle bauen auf dem Erfolg von GPT-3.5 auf und bieten erweiterte Fähigkeiten zum Verstehen und Generieren von natürlicher Sprache und Code. Diese Modelle befinden sich derzeit in der Preview-Phase und umfassen:

• gpt-4: Dieses Modell ist ideal für die Bewältigung komplexer Aufgaben beim Verstehen und Generieren natürlicher Sprache sowie zur Codegenerierung. Insbesondere ist dieses Modell in der Lage, multimodale Eingaben wie Bilder zu verstehen.
   

Codex-Modelle sind darauf ausgelegt, Code zu verstehen und zu generieren. Sie sind sogar in der Lage, natürliche Sprache in Code zu übersetzen. Das leistungsstärkste Codex-Modell ist code-davinci-002, das hochentwickelte Fähigkeiten zum Verstehen und Generieren von Code bietet. Zu möglichen Anwendungsbereichen gehören ein persönlicher Assistent für Ihre Entwickler:innen, wie zum Beispiel das Star Coder LLM, oder die Implementierung eines Codegenerierungs-LLM als Middleware zum automatischen Erstellen von Software-Inkrementen, wie zum Beispiel Anwendungen, Berichte oder andere Automatisierungsskripte.

Einbettungsmodelle sind darauf ausgelegt, Einbettungen zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten. Dabei handelt es sich um dichte Darstellungen der semantischen Bedeutung eines Textes. Mit Hilfe von Vektoreinbettungen werden Wörter in Zahlen umgewandelt, die Maschinen verstehen können. Zum Beispiel könnte das Wort „Apfel“ als eine Liste von Zahlen in einem hochdimensionalen Raum dargestellt werden, wobei jede Zahl einen anderen Aspekt seiner Bedeutung erfasst, wie zum Beispiel seine Assoziation mit „Obst“, „rot“ und „gesund“. In Azure OpenAI gibt es drei Familien von Einbettungsmodellen für unterschiedliche Funktionalitäten: Ähnlichkeit, Textsuche und Codesuche. Diese Modelle werden in der Regel verwendet, um Ihre unstrukturierten Daten, wie zum Beispiel PDF oder PowerPoint-Berichte, zu analysieren und eine maschinenlesbare Form zu generieren. Die Ausgabe wird in Datenbanken gespeichert und kann für ein weiteres LLM genutzt werden, um Ihre internen Wissensdatenbanken transparenter und leichter zugänglich zu machen und damit den Entscheidungsprozess in Ihrer Organisation zu beschleunigen.

Kurz gesagt, bietet Azure OpenAI eine diverse Palette von Modellen, die jeweils für spezielle Aufgaben und Herausforderungen entwickelt wurden. Sobald Sie die Fähigkeiten der einzelnen Modelle und die Aufgaben, für die sie am besten geeignet sind, verstehen, können Sie das volle Potenzial von generativer KI nutzen, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und kosteneffektive Lösungen zu implementieren.

Um das volle Potenzial der Azure OpenAI-Modelle ausschöpfen zu können, ist es unverzichtbar, Prompt Engineering zu verstehen. Prompt Engineering ist der Prozess des Erstellens von Prompts, die KI-Modelle anleiten, um gewünschte Ergebnisse hervorzubringen. Auf der Grundlage unserer Erfahrung empfehlen wir die folgenden einfachen Tipps und Beispiele, um Ihnen den Start zu erleichtern:

Prompt Engineering wird eine entscheidende Fähigkeit für die Zukunft sein, da LLMs für viele Menschen immer mehr zu einem Partner in ihrer täglichen Arbeit werden. Daher sollte diese Kernkompetenz allen Nutzenden, die mit diesen neuen Assistenten zu tun haben, beigebracht werden. Aus diesem Grund haben wir begonnen, unsere Kunden zu schulen, wie sie ihren Prompt für eine effiziente Interaktion mit dem Assistenten gestalten können.

Bei Campana & Schott ist es unsere tägliche Aufgabe, unseren Kunden zu helfen, ihre Fähigkeiten beim Projektmanagement durch die Automatisierung von Projektmanagementprozessen zu verbessern. Ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI ist die Auflistung potentieller Risiken, ihre Analyse sowie die Ableitung von Maßnahmen zur Risikominderung.

Das ist aber längst nicht alles. Wir befassen uns auch mit der Erstellung eines Projektplans gemäß ihrer Guidelines. Eine initiale Version des Projektplans kann mithilfe von KI innerhalb weniger Sekunden erstellt werden. Dies hat das Potenzial, den manuellen Aufwand der Projektmanager:innen beträchtlich zu reduzieren. Oder ein anderes Beispiel: Wir haben einen integrierten Projektmanagement-Assistenten entwickelt, der Projektmanager:innen bei der Planung ihrer Projekte hilft und sie bei ihren täglichen Aufgaben, wie zum Beispiel Lageberichte oder Lageerfassung, unterstützt.

Azure OpenAI bietet eine diverse Palette an leistungsstarken KI-Modellen, die jeweils für die Bewältigung spezieller Aufgaben und Herausforderungen entwickelt wurden. Sobald Sie die Fähigkeiten dieser Modelle, wie zum Beispiel InstructGPT und ChatGPT, verstehen und das Prompt Engineering beherrschen, können Sie das volle Potenzial von generativer KI ausschöpfen, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.

Unsere Berater:innen verstehen das enorme Potenzial generativer KI und den Wert, den sie für Ihr Unternehmen schöpfen kann. Unser Expertenteam kann Ihnen helfen, Anwendungsfälle für generative KI zu finden, sie effektiv zu implementieren, Azure OpenAI einzurichten und GPT-Modelle nahtlos in Ihre bestehenden Anwendungen zu integrieren.

Beginnen Sie mit einer Veranschaulichung eines AI-Anwendungsfalls für allgemeine Nutzungsszenarien. Während unseres Workshops werden wir gemeinsam herausfinden, wie Ihr Unternehmen in einem 7-Schritte-Prozess das nächste Level erreichen kann:

Nutzen Sie unsere Expertise! Holen Sie sich die Power von Azure OpenAI in Ihr Unternehmen, um Aufgaben zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und neue Wachstumschancen zu ergreifen. Ob Sie einen Chatbot erstellen, ein System zur Codegenerierung entwickeln oder KI für die Inhaltserstellung nutzen möchten: Wir begleiten Sie Schritt für Schritt auf diesem Weg.

Passend dazu ist in der Frankfurter Allgemeine Metropol (Ausgabe 5/2023, S.18) der Beitrag "Trendscout und Telefonassistent: So nutzen Unternehmen ChatGPT" erschienen, in dem sich Dr. Eric Schott und unser Kunde SMA zu konkreten Anwendungsfällen äußern.

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