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Der dritte Teil meines Blog-Beitrags zum Thema „Maschinenerstellte Zusammenfassung von Texten mit Aleph Alpha Luminous über R“ ist der letzte meiner Blog-Serie. Hier werde ich anhand eines Beispiels auf High-Level-Ebene die verschiedenen Schritte in einer Transformationspipeline erläutern und die Zwischenergebnisse zeigen.

Große Sprachmodelle über eine bereits zur Verfügung gestellte und schicke Oberfläche zu bedienen, erhöht die Zugänglichkeit für viele Menschen – auch für diejenigen, die keine Programmiersprachen beherrschen. Im zweiten Teil meiner Blog-Serie geht es um die technischen Aspekte wie die Spezifikation des Umfangs der Zusammenfassung, Prompt Engineering und Qualitätsfaktoren.

Die automatische Textzusammenfassung erleichtert die Arbeit erheblich, da solche Aufgaben zeitaufwendig sind und im Wesentlichen Datentransformation darstellen. Dieser Blog-Beitrag konzentriert sich auf das Prompt Engineering und die entsprechende Vorbereitung für die maschinelle Zusammenfassung von Texten mithilfe großer Sprachmodelle wie Aleph Alpha Luminous. Der erste Teil behandelt die Zusammenfassungsanforderungen und die technischen Herausforderungen mit LLMs.

Große Sprachmodelle über eine bereits zur Verfügung gestellte und schicke Oberfläche zu bedienen, erhöht die Zugänglichkeit für viele Menschen – auch für diejenigen, die keine Programmiersprachen beherrschen. In meinem Blog-Beitrag möchte ich mich auf die Backend-Komponente in R konzentrieren und zeigen, wie mit R die Schnittstellenintegration zu Aleph Alpha bewerkstelligt wird.

Künstliche Intelligenz (KI) wird als Schlüsseltechnologie die kommende industrielle Revolution maßgeblich bestimmen. Mit der EU-KI-Verordnung nimmt die EU eine weltweit führende Position ein. Doch wie sieht es mit anderen Großmächten wie den USA und der Volksrepublik China aus? In meinem Blog-Beitrag möchte ich die Unterschiede und Gemeinsamkeiten aufzeigen.

In diesem Blog-Beitrag wollen wir uns nicht in philosophischen Fragen verlieren, sondern beleuchten, welche konkreten Möglichkeiten die Google Cloud im Bereich der generativen KI bereits bietet. Wir zeigen, was sich out of the box etablieren lässt und warum nicht jeder um seinen Job fürchten muss.

Im Zeitalter der KI-getriebenen Innovationen entbrennt zwischen Microsoft und Google eine erbitterte Rivalität, um die Produktlandschaft zu revolutionieren. In diesem Blog-Beitrag möchte ich euch eine kurze Einführung in die AI Wars geben. Ich werde euch zeigen, wie diese KI-Giganten unsere Online-Erfahrung verändern, die Art und Weise, wie wir suchen, umgestalten und die Zukunft der Informationsbeschaffung neu definieren.

ChatGPT hat Ende 2022 einen regelrechten Hype ausgelöst. Doch lässt sich ChatGPT noch toppen? Google sagt ganz klar „Ja“ und hat mit Bard ein eigenes KI-Modell auf den Markt gebracht. Doch wer kann mehr, ChatGPT oder Bard? Der Frage gehen wir in unserem Blog-Beitrag nach. Seid gespannt, wer am Ende die Nase vorn hat.

Was verbirgt sich hinter dem Begriff Open Source und warum sind Open-Source-Sprachmodelle eigentlich so wichtig? In meinem Blog-Beitrag beantworte ich diese Fragen und stelle euch drei wichtige Open-Source-Large-Language-Modelle näher vor.