🤼‍♂️ Kampf der Titanen - OpenAI vs. Microsoft vs. Meta vs. Google ...

AI-HOI und guten Morgen AInauten!

Willkommen zum AI-Newsletter mit den neusten News, Tools & Hacks rund um das Thema AI. Wie immer verständlich auch für Menschen ohne Mathe-Studium, und in weniger als 3 Minuten.

Ready? Wir haben ein paar spannende Themen!

Das haben wir für dich zusammengestellt:

• 💬 OpenAI zieht mit ChatGPT Enterprise in die Unternehmensarena, Microsoft ist schon da!

• 📉 AI Hype: Ist da doch was dran an der Blase?

• 🏷️ Cleveres Tool: AI-Nährwert Kennzeichnungen

• 🦾 So kannst du dein eigenes GPT-3.5 Turbo Modell tunen - aber solltest du auch?

Los geht’s!

💬 OpenAI zieht mit ChatGPT Enterprise in die Unternehmensarena, Microsoft ist schon da!

Die Spatzen pfeifen es von den Dächern: ChatGPT Enterprise steht ab sofort für Unternehmen zur Verfügung! Doch was bedeutet das nun?

Es handelt sich dabei um eine spezielle Version von ChatGPT, die für große Unternehmen maßgeschneidert ist.

Kurz die wichtigsten Features von ChatGPT Enterprise:

• Viel schneller und effizienter: Es basiert natürlich auf dem GPT-4-Modell, hat aber ein 32.000 Token-Kontextfenster, sprich: 4-mal längere Eingaben- und Speichermöglichkeiten als bei der Standard-Version. Zudem ist die Ausgabe bis 2x so schnell!

• Hochsicherheitszone: Die Daten sind immer verschlüsselt, und OpenAI kann nichts über die Unternehmen oder ihre Kunden lernen. Natürlich werden diese Daten auch nicht zum Training verwendet.

• Analyse wie ein Profi: Die Advanced Data Analysis ermöglicht es, dass technische als auch nicht-technische Nutzer Daten analysieren, Diagramme erstellen etc. können. (=Code Interpreter on Steroids)

• Sharing is Caring: Es gibt gemeinsam nutzbare Chat-Vorlagen zur Zusammenarbeit und zum Aufbau von Arbeitsabläufen, zum Beispiel im Bereich Kundenservice, Vertrieb, Administration, Data Analysis etc.

• Admin-Konsole für volle Kontrolle: Und nicht zu vergessen, auch eine Admin-Konsole mit Tools zur Verwaltung der Chatbot-Nutzung innerhalb der Firma steht zur Verfügung.

Namhafte Beta-Nutzer und vielfältige Anwendungen

Große Namen wie Unternehmensberater pwc, Canva, Zapier, Estée Lauder etc. waren bereits als Beta-Nutzer an Bord und zeigen, dass ChatGPT Enterprise in verschiedenen Branchen querbeet Anwendung findet.

Von Kundenservice-Automatisierung im Einzelhandel bis hin zur Datenanalyse im Finanzwesen – die Möglichkeiten sind endlos.

Achtung: Rollout von OpenAI Enterprise und Microsoft 365 Copilot startet!

OpenAI hat ja kürzlich eine Finanzspritze von $10 Milliarden US-Dollar von Microsoft erhalten. Die Einführung eines Enterprise-Level-Dienstes ist ein kluger (und erwarteter) Schachzug, um auf diesem Schwung aufzubauen und einen Anspruch im lukrativen Geschäftsmarkt für AI geltend zu machen.

Auch Google versucht sich in der AI-rena, und zieht wie aufeinander abgestimmt mit dem Rollout von Duet für Workspace User nach. Irgendwie werden wir das Gefühl nicht los, dass Alphabet dabei immer einen Schritt hinten nach hinkt. Vielleicht ändert sich das dann mit Gemini, dem neuen multimodalen Modell, dass GPT-4 das Wasser reichen kann - heißt es zumindest…

Nicht zu vergessen: Meta spielt auch noch eine Rolle in diesem Corporate Umfeld mit dem Open Source Llama 2 Modell, wenngleich eine untergeordnete.

Aber einige Unternehmen werden es schätzen, die volle Kontrolle zu haben. Am besten noch Hosted by Amazon, denn dort findet man praktisch alle Modelle, die Rang und Namen haben.

Aber entscheidend ist vor allem, dass Microsoft selbst den Microsoft 365 Copiloten ausrollt! Boss Satya Nadella hat dazu letzten Monat an der Partner Conference die Details und Preise verraten - ab $30 US-Dollar pro User und Monat ist man dabei.

Unser Take: Der Vorstoß von OpenAI und Microsoft wird dafür sorgen, dass einige der 40% an Jobs, die sich neu orientieren müssen, sehr bald die Gelegenheit dazu bekommen werden ... Panta rhei, alles fließt.

📉 AI Hype: Ist da doch was dran an der Blase?

Wir haben vor Kurzem bereits aufgezeigt, warum dass OpenAI nicht bankrottgehen wird, allen Unkenrufen zum Trotz. Mit dem Launch der Enterprise Version bestätigt sich das noch deutlicher.

Doch die Unkenrufe wollen nicht abnehmen … ist da etwa doch mehr dran, an der AI-Blase? Wir wollten es wissen, und sind der Frage nachgegangen.

Let’s dive in! Dieses Chart zeigt die Adoptionsrate wichtiger Technologien.

ChatGPT müsste also einem ähnlichen Verlauf folgen, sollte man meinen.

Doch tut es das? Aktuell verliert OpenAI’s Chatbot laufend Nutzer. Ein aufmerksamer Leser wird jetzt sagen: „Ja, aber in der Grafik oben hat es auch oftmals Einbrüche …“

Korrekt, aber der Unterschied dabei ist, dass alle Technologien im obigen Chart einen stattlichen Preis kosten – und ChatGPT jedem umsonst zur Verfügung steht. Und auch Bing Search kommt trotz massivem Push nicht über einen marginalen Marktanteil von 3% hinaus.

Sollten wir uns also Sorgen machen, dass wir bald mit einem AI-Kater aus dem schönen Traum aufwachen?

Wir selbst leben so in dieser Bubble, dass es darauf nur eine deutliche Antwort gibt: Nein!

Der AI-Hype und die Realität

Wo stehen wir also gerade? Laut Gartner überschreiten wir aktuell den gerade den Zenit des Hype Cycles. Das heißt, dass wir bald im Mainstream etabliert sein werden. Und künstliche Intelligenz hat in nur 9 Monaten die Spitze dieses Hype Cycles erreicht, anstatt der prognostizierten 2–5 Jahre.

Das hat dazu geführt, dass die Schwächen der aktuellen Modelle schnell aufgedeckt wurden, was auch zu Ernüchterung und Enttäuschung geführt hat.

Sprich: der Hype ist real, aber es ist deshalb keine Bubble - jetzt zeigt sich einfach, was wirklich bereits geht und was demnächst kommt.

Der Moment ist gekommen, die generative AI für das zu sehen, was sie wirklich ist und kann, und nicht für das, was der Hype uns weismachen will.

Dabei würde uns interessieren: wie siehst du das, wie nimmst du das in deinem Umfeld war? Lass mal ein Rating mit Kommentar da, damit wir deinen Puls spüren.

🏷️ Cleveres Tool: AI-Nährwert Kennzeichnungen

Hast du dich jemals gefragt, wie transparent die AI-Modelle wirklich sind? Twilio bringt jetzt einen spielerischen Ansatz, um mit einem AI-Nährwert-Etikett einen klaren Einblick in die Funktionsweise zu geben.

Das Etikett enthält eine Fülle von Informationen, von der Art des Modells bis hin zu Datenschutzdetails. Es ist wie eine Zutatenliste, die dir sagt, was da alles drin ist und wie es funktioniert.

Wir finden https://nutrition-facts.ai eine clevere Sache, um verschiedene Modelle und Tools transparenter miteinander vergleichen zu können.

Jetzt sollte sich der Anbieter nur noch die Mühe machen, auch alle relevanten Modell und Tools zu klassifizieren - oder eine AI dafür trainieren 😉 …

🦾 So kannst du endlich dein eigenes GPT-3.5 Turbo Modell tunen - aber solltest du auch?

Es gab vor Kurzem weitere aufregende Neuigkeiten aus dem Hause OpenAI, das Finetuning von GPT-3.5 Turbo ist endlich da! Finetuning? Einige LeserInnen haben uns danach gefragt, und deshalb schauen wir uns das nun genauer an.

Was ist “Finetuning”?

Also, diese Feinabstimmung ist wie das Einstellen eines 08/15-Radios auf deinen Lieblingssender. Man kann damit den Chatbot mit spezifischen Informationen aus dem eigenen Business füttern, oder diesem eine ausgeprägte Persönlichkeit verleihen, um ihn sozusagen zum “Fachidioten” zu machen.

Und das hat den Vorteil, dass bei einem finegetunten Modell kürzere Prompts genutzt werden können, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird - sogar bis zu 90% kürzere Prompts als ohne Finetuning!

Und wann macht Finetuning Sinn?

Finetuning von GPT-Modellen kann diese für spezielle Anwendungszwecke verbessern. Aber: man muss sich sorgfältig überlegen, ob der Aufwand den erwarteten Vorteil bringt!

OpenAI empfiehlt selbst, zuerst mit Prompt Engineering, Prompt Chaining (Aufteilung komplexer Aufgaben in mehrere Einzelprompts) und dem Aufruf von Funktionen zu schauen, ob man das gewünschte Resultat erreichen kann.

GPT-3, GPT-3.5 oder GPT-4? Alles eine Frage von Kosten, Qualität & Zeit

Bisher stand ja nur das Finetuning von simpleren GPT-3 Modellen wie DaVinci-002 oder Babbage-002 zur Verfügung. GPT-3.5 ist nun auf jeden Fall ein Upgrade.

“Aber warum dann nicht gleich GPT-4?” GPT-4 ist zwar großartig, aber GPT-3.5 Turbo könnte bei bestimmten Aufgaben sogar besser sein. Und es ist einiges schneller und preiswerter.

Die Preise variieren je nach Kontextfenstergröße, alle Details findest du hier. Wenn es dann doch unbedingt GPT-4 sein muss, dann solltest du später in diesem Jahr auf deine Kosten kommen.

Wie kannst du nun dein eigenes GPT finetunen?

Der erste und wichtigste Schritt ist die Sammlung und Formatierung deiner Trainingsdaten, denn alles muss als Interaktion zwischen einem Benutzer und dem Modell formatiert sein. Sprich: Alle deine Daten müssen in ein Konversationsformat umgewandelt werden.

Versuche also dir vorzustellen, wie ein typischer Nutzer mit deiner AI sprechen würde, und erstelle darauf basierend möglichst viele Beispielinteraktionen.

Klingt zu kompliziert? OpenAI empfiehlt dafür die Firma Scale mit ihrem "Data Engine"-Tool. Damit kannst du deine Daten automatisch in das richtige Format für die Feinabstimmung umwandeln. Ideal fürs Enterprise Umfeld.

Wenn du nur für dich selbst oder für ein kleines Unternehmen ein Modell finetunen willst, dann gibt es auch No Code-Möglichkeiten wie Riku, Demo siehe Video. Und auf YouTube gibt es jede Menge Tutorials, wie du dein eigenes Modell tunest.

Dabei nie vergessen: Chatbots erfinden nach wie vor Dinge oder vertreten Fehler so selbstbewusst, dass man es gar nicht bemerkt. Sei also wachsam 😉.

So, wir hoffen, dieser kleine Exkurs war für dich lehrreich! Man muss nicht immer alles “finetunen”. Oder um es mit einem alten IT-Supporter Sprichwort zu sagen: Never touch a running system!

Und schon wieder sind 3, 4, 5 Minütchen um. War aber gut investiert, oder?

Und kein Grund zum traurig sein. Die AInauten sind schon bald wieder zurück, mit neuem Futter für dich - frisch von der Nordsee!

Bis bald!

Deine AInauten

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