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Die 8 wichtigsten Kategorien generativer KI-Tools für 2024
Benötigt ein Unternehmen ein generatives KI-Tool für ein Entwicklungsprojekt, ist die Auswahl mittlerweile groß. Wir stellen die wichtigsten Anwendungen vor.
Die Popularität von generativen KI-Diensten wie ChatGPT hat das Interesse an der Anwendung der neuen Tools auf praktische Unternehmensanwendungen geweckt. Heutzutage wird praktisch jede Unternehmensanwendung mit generativen KI-Funktionen erweitert.
Die meisten KI-, Data Science und Machine Learning Tools für Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb unterstützen generative KI-Anwendungen. Verschiedene Varianten dieser Tools unterstützen dabei, den Lebenszyklus der KI-Entwicklung zu verwalten, Daten für die KI-Entwicklung zu verwalten und Sicherheits- und Datenschutzrisiken zu minimieren. Obwohl diese Funktionen auch zur Verbesserung der generativen KI-Entwicklung genutzt werden können, konzentriert sich dieser Artikel auf generative KI-spezifische Tools.
Es gibt auch viele neu entstehende Arten von generativer KI, die keine großen Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) für Aufgaben wie die Generierung von Bildern, Videos, Audio, synthetischen Daten und die Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen verwenden. Dazu gehören Modelle, die mit Generative Adversarial Networks (GAN), Diffusion, variativen Auto-Encodern und multimodalen Techniken erstellt werden.
Vor diesem Hintergrund finden Sie hier weitere Einzelheiten zu den wichtigsten Kategorien generativer KI-Entwicklungswerkzeuge und deren Fähigkeiten sowie einige der führenden Anbieter sowie Open-Source-Implementierungen. Es ist auch erwähnenswert, dass viele der führenden Anbieter beginnen, ihr Kernangebot zu erweitern, um mehrere Kategorien durch Akquisition oder Entwicklung zu unterstützen. Auch wenn viele bestehende Tools eine bestimmte Kategorie unterstützen, sollten Unternehmen bei der Planung ihrer generativen KI-Strategie prüfen, welche Top-Plattformfunktionen diese Funktionen direkt oder über integrierte Marktplätze unterstützen.
1. Grundlegende Modelle und Dienste
Die neuen generativen KI-Tools haben sich größtenteils darauf konzentriert, die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz von LLMs zu vereinfachen, die mit Transformator-Ansätzen erstellt wurden, welche Google-Forscher 2017 veröffentlichten. Neue Basismodelle, die auf LLMs aufbauen, können oft direkt verwendet werden, um bestehende Anwendungen zu verbessern. In anderen Fällen entwickeln die Anbieter domänenspezifische Modelle für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle. Beispiele für die besten Basismodelle und Services sind Claude von Anthropic, Ernie von Baidu Research, Generate von Cohere, die Llama-Serie von Facebook, Palm von Google, Orca von Microsoft, die GPT-Serie von OpenAI und das Falcon LLM des Technology Innovation Institute. Zu den führenden domänenspezifischen LLMs gehören C3 AI, Deci, DeepMind AlphaCode, Google Med-Palm, Nvidia NeMo, BioNeMo und Picasso sowie OpenAI Codex.
2. Generative Cloud-KI-Plattformen
Die großen Cloud-Plattformen führen ebenfalls eine Reihe von generativen KI-Funktionen ein, um Unternehmen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von generativen KI-Modellen und -Funktionen zu unterstützen. Zu den generativen KI-Plattformen der Cloud-Anbieter gehören unter anderem AWS Generative KI, Google Generative KI und IBM Watsonx. Zu den beliebten Entwicklungsplattformen für generative KI von Drittanbietern zur Entwicklung generativer KI in der Cloud gehören Angebote von Hugging Face und Nvidia.
3. Tools zur Optimierung von Anwendungsfällen
Allzweck-Grundlagenmodelle können aussagekräftig klingende und gut artikulierte Texte erzeugen. Sie neigen aber auch dazu, zu halluzinieren und ungenaue Informationen zu erzeugen. Generative KI-spezifische Entwicklungs-Tools können Unternehmen auch dabei unterstützen, ihre eigenen LLMs zu entwickeln, die auf ihre individuellen Bedürfnisse und ihr Fachwissen abgestimmt sind. Retrieval-augmented Generation (RAG) kann die Grundmodelle optimieren, um die Genauigkeit zu verbessern. Tools für die Feinabstimmung unterstützen Unternehmen bei der Kalibrierung von Basismodellen. RAG- und Feinabstimmungs-Tools werden manchmal gemeinsam eingesetzt, um die Vorteile beider Ansätze auszugleichen.
Zu den wichtigsten RAG-Tools gehören das ChatGPT Retrieval Plugin, das Hugging Face Transformers Plugin und Open Source Tools wie Farm, Haystack und Realm. Die Feinabstimmungsfunktionen sind in die Dienste integriert, um auf die meisten kommerziellen Basismodelle zuzugreifen. Weitere Tools von Drittanbietern zur Feinabstimmung sind Entry Point und SynthFlow (früher Fine-Tuner) sowie Produkte von Hugging Face, die mit Open-Source-Modellen arbeiten.
4. Qualitätssicherung und Tools zur Reduzierung von Halluzinationen
Neue Tools zur Erkennung von Halluzinationen können dabei unterstützen, die Prävalenz von Halluzinationen für verschiedene Anwendungsfälle zu identifizieren und zu reduzieren. Zu den wichtigsten Tools zur Verringerung von Halluzinationen gehören LLM Studio von Galileo Labs, Gleen von Helix3 Labs, TruLens von TruEra und die Vectara-Plattform von Vectara. Neue Forschungstechniken, wie zum Beispiel der Woodpecker-Algorithmus, können Unternehmen unterstützen, eigene Arbeitsabläufe zur Vermeidung von Halluzinationen zu entwickeln. Viele dieser Anbieter haben Open-Source-Varianten davon veröffentlicht, darunter ChainPoll von Galileo Labs und das Hughes Hallucination Evaluation Model von Vectara.
5. Prompt Engineering Tools
Prompt Engineering Tools unterstützen bei der Verwaltung von Interaktionen mit LLMs und beim Testen von LLMs. Benutzerorientierte Varianten dieser Tools erleichtern die Entwicklung und Verwaltung von Bibliotheken mit nützlichen Prompts. Technisch orientierte Varianten unterstützen bei der Automatisierung von Testprozessen zur Identifizierung von Verzerrungen, Toxizität oder Halluzinationen. Zu den führenden Prompt Engineering Tools gehören BetterPrompt, OpenPrompt, PromptAppGPT, Prompt Engine und Promptimize.
6. Tools zur Datenaggregation
Frühe Basismodelle unterstützten begrenzte Kontextfenster, die kennzeichnen, wie viele Daten ein LLM in einer Abfrage verarbeiten kann. Obwohl diese Modelle immer besser mit größeren Kontextfenstern umgehen können, haben die Entwickler verschiedene Arten von Tools entwickelt, um mit größeren Datensätzen zu arbeiten.
Tools zur Datenverkettung, wie LangChain, können den Prozess der Eingabe mehrerer Dokumente in LLMs automatisieren. Vektordatenbanken speichern Daten in einem Zwischenformat, dem sogenannten Embedding Space, um mit LLMs arbeiten zu können. Zu den wichtigsten Vektordatenbanken gehören Chroma, Faiss, Pinecone, Qdrant und Weaviate.
7. Agentenbasierte und autonome KI-Tools
Entwickler erforschen auch Möglichkeiten zur Automatisierung von Interaktionen zwischen einem oder mehreren Basismodellen und den Backend-Diensten, auf die sie sich beziehen könnten. Langfristig könnte dies die Entwicklung von agentenbasierter KI oder autonomer KI ermöglichen.
Zu den autonomen und agentenbasierten KI-Tools gehören Open Source Tools wie AgentGPT, AutoGPT, BabyAGI und das Framework für selbständig arbeitende Computer von OthersideAI. Plattformanbieter bieten auch neue Dienste zur Integration von Arbeitsabläufen über mehrere LLM-Modelle und -Dienste hinweg an.
8. Generative KI-Kostenoptimierungsanwendungen
KI-Kostenoptimierungswerkzeuge unterstützen dabei, das beste Gleichgewicht zwischen Leistung, Genauigkeit und Kosten zu finden. Diese Tools befinden sich noch im Anfangsstadium ihrer Entwicklung, aber ein frühes Beispiel ist der Model Router von Martian. Bestehende Marktführer im Bereich der Cloud-Kostenoptimierung werden wahrscheinlich auf lange Sicht ebenfalls entsprechende Angebote entwickeln.
