Einleitung

Mit dem Potenzial, etwas hinzuzufügen $ 2.6 Billion bis $ 4.4 Billion Generative KI wächst jährlich in die Weltwirtschaft und hat in fast allen Branchen Einzug gehalten. Es revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen an Problemlösung, Erfindungsreichtum und Innovation herangehen. Daher sind Unternehmen ständig auf der Suche nach Kandidaten mit generativen KI-Kenntnissen, die ihnen helfen könnten, an der Spitze des technologischen Fortschritts zu bleiben. 

Überraschen Sie Ihre Kollegen, Mentoren und Arbeitgeber mit Ihrer Innovationsfähigkeit? Ist es für Sie eine Leidenschaft, mit KI zu spielen, um ihre Anwendung auf eine gewünschte Aufgabe auszurichten? Wenn Sie alle diese Fragen mit „Ja“ beantworten, ist es jetzt an der Zeit, mit fundierten Fähigkeiten in das Berufsfeld einzusteigen.  

Mit Fachwissen in generativer KI werden Sie zum Kapitän, der ein Schiff durch unbekannte Gewässer steuert. Sie fragen sich, wie? Willkommen! Lassen Sie sich von uns durch die Reise begleiten. 

Wachstum im Bereich der generativen KI

Die außergewöhnlichen Fähigkeiten der generativen KI, eine Vielzahl von Aufgaben zu erleichtern und auszuführen, haben eine Revolution ausgelöst. Dies wird durch die große Anzahl von Unternehmen deutlich, die dieses Spezialgebiet der KI in der Inhaltserstellung, der Verarbeitung natürlicher Sprache einsetzen, beispielsweise bei der Entwicklung von Chatbots für Kundensupport und -interaktion, Bildsynthese, komplexe Problemlösung, Datenerweiterung, Kreativitätssteigerung, Personalisierung, Forschung usw mehr.

Es hat zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten für Fachkräfte geschaffen. Laut dem Global Workforce of the Future Report 2023 sind es rund 70% der Arbeitnehmer arbeiten derzeit an ihrem Arbeitsplatz an generativer KI. Davon verfügt etwa die Hälfte über keinerlei Fachkenntnisse in diesem Bereich. Darüber hinaus freuen sich sogar 57 % auf eine Schulung, um ihre Arbeit effizient ausführen zu können. 

Aus Arbeitgebersicht wird sich die generative KI durchsetzen 7% des globalen BIP (laut Goldman Sachs). Es ist in der Lage, das Produktivitätswachstum innerhalb von 1.5 Jahren um 10 % zu steigern. 

Darüber hinaus glauben Arbeitgeber, dass die Ära der neue Arbeitsplätze erfordert Fachwissen in generativer KI, um innovative Herausforderungen mit einer kreativen Einstellung anzugehen. Ganz gleich, auf welchem ​​Fachgebiet Sie tätig sind: Wenn Sie über die nötigen Fähigkeiten verfügen, um mit den neuen Anforderungen Schritt zu halten und so das Unternehmenswachstum voranzutreiben, sind Sie genau der Richtige für Ihr Fachgebiet.

Fördern Sie Ihren Übergang zur generativen KI, unser Kurs GenAI-Programm wird Ihnen weiterhelfen. Aber wie? Anstatt bloßen Worten zu glauben, vermitteln wir Ihnen verschiedene Fähigkeiten, die zu Ihrer Entwicklung beitragen und die in unserem Kurs zusammen mit vertieftem Wissen vermittelt werden. 

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Die 6 wichtigsten generativen KI-Fähigkeiten  

Schauen wir uns die wichtigsten generativen KI-Fähigkeiten an, die Sie benötigen, um in diesem Bereich Karriere zu machen:

Schnelles Engineering

Generative KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber wie jedes Werkzeug benötigt sie die richtigen Anweisungen, um effektiv zu arbeiten. Hier kommt Prompt Engineering ins Spiel. Schauen wir uns die Gründe an, warum man bei Prompt Engineering gut sein sollte, wenn man eine Karriere in der generativen KI machen möchte:

Potenzial freisetzen

Generative KI-Modelle sind komplex und ihre Ergebnisse können stark variieren. Prompt Engineering fungiert als Brücke und ermöglicht es Ihnen, Anweisungen zu erstellen, die die KI zum gewünschten Ergebnis führen, unabhängig davon, ob es sich um kreative Textformate, spezifische künstlerische Stile oder informative Datenzusammenfassungen handelt.

Präzision und Kontrolle

Ohne entsprechende Eingabeaufforderungen kann generative KI irrelevante oder ungenaue Ergebnisse liefern. Mit Prompt Engineering können Sie Ihre Anforderungen genau abstimmen und sicherstellen, dass die KI genau das liefert, was Sie benötigen.

Effizienz und Klarheit

Effektive Eingabeaufforderungen können den Trial-and-Error-Prozess erheblich reduzieren. Indem Sie Ihre Absicht klar kommunizieren, erzielen Sie mit weniger Versuchen die gewünschten Ergebnisse und sparen so Zeit und Ressourcen.

Voreingenommenheit angehen

Generative KI-Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die manchmal Verzerrungen enthalten können. Mit Prompt Engineering können Sie diese Vorurteile abmildern, indem Sie die KI von unerwünschten Ausgaben fernhalten und zu fairen und ausgewogenen Ergebnissen auffordern.

Lesen Sie diesen Blog, um alles über Prompt Engineering zu erfahren!

Feintuning

Feintuning ist aus mehreren Gründen eine entscheidende Fähigkeit in der generativen KI:

Spezialisierung

Generative vorab trainierte Modelle sind leistungsstark, aber universell einsetzbar. Durch die Feinabstimmung können Sie ein Modell für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne spezialisieren. Stellen Sie sich ein vorab ausgebildetes Modell als talentierten Künstler vor, der verschiedene Dinge malen kann. Bei der Feinabstimmung geht es darum, ihnen konkrete Anweisungen und Beispiele zu einem bestimmten Stil, wie zum Beispiel der Porträtmalerei, zu geben, um ihre Ergebnisse in diesem Bereich zu verbessern.

Verbesserte Leistung

Eine Feinabstimmung kann die Genauigkeit und Qualität der von einem Modell generierten Ergebnisse erheblich verbessern. Durch die Fokussierung des Modells auf einen bestimmten Bereich lernt es die Feinheiten und Nuancen dieses Bereichs kennen, was zu relevanteren und wirkungsvolleren Ergebnissen führt.

Reduzierte Trainingszeit

Das Training eines generativen KI-Modells von Grund auf kann äußerst zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein. Die Feinabstimmung nutzt das vorab trainierte Wissen eines großen Modells und passt es an Ihre spezifischen Bedürfnisse an. Dadurch wird die Trainingszeit, die zum Erzielen guter Ergebnisse erforderlich ist, erheblich verkürzt.

Flexibilität

Der Bereich der generativen KI entwickelt sich ständig weiter. Durch die Feinabstimmung können Sie bestehende Modelle an neue Aufgaben und Herausforderungen anpassen, sobald diese entstehen. Diese Agilität ist unerlässlich, um in diesem sich schnell entwickelnden Bereich immer einen Schritt voraus zu sein.

Analogie in der Feinabstimmung

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Rennwagen. Sie können einen leistungsstarken Motorblock (das vorab trainierte Modell) kaufen, aber um Rennen zu gewinnen, müssen Sie ihn mit speziellen Teilen (Feinabstimmungsprozess) wie einem Hochleistungsgetriebe und einer aerodynamischen Karosserie verfeinern. Diese Anpassung ermöglicht es dem Motor, für die spezifischen Anforderungen des Rennsports Höchstleistungen zu erbringen.

In der generativen KI ist Feinabstimmung die Anpassung, die das wahre Potenzial eines vorab trainierten Modells für Ihre spezifischen Anforderungen freisetzt.

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RAG-Gebäude

RAG-Building, das für Retrieval-Augmented Generation steht, ist eine wachsende Fähigkeit, die in der Welt der generativen KI aus mehreren Gründen wichtig ist:

Stärken Sie Ihre KI mit realen Informationen

Stellen Sie sich vor, Ihre generative KI ist ein Autor mit einer lebhaften Vorstellungskraft, aber manchmal braucht sie eine sachliche Grundlage. Der RAG-Aufbau überbrückt diese Lücke, indem er Ihnen ermöglicht, den Informationsabruf aus der Praxis in den Generierungsprozess zu integrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Kreationen Ihrer KI nicht nur fantastisch, sondern auch realitätsnah sind.

Steigern Sie Genauigkeit und Relevanz

Ohne RAG-Aufbau können KI-generierte Inhalte aus der Bahn geraten. Durch die Integration relevanter Informationsabrufe steuern Sie Ihre KI in Richtung genauerer und punktgenauerer Ergebnisse. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie Ihrem Autor Zugang zu einer riesigen Bibliothek für Recherchen gewähren – seine Geschichten werden dadurch umso reicher!

Mehr kreative Freiheit

RAG-Bau kann Türen zu neuen kreativen Möglichkeiten öffnen. Durch die Kombination von Faktenrecherche und fantasievoller Generierung können Sie einzigartige Inhaltsformate erstellen, etwa Gedichte, die auf historischen Ereignissen basieren, oder fiktive Nachrichtenartikel. Es ist, als würden Sie Ihrem Autor eine Schachtel mit historischen Leckerbissen und fantastischen Elementen geben, mit denen er spielen und seiner Kreativität freien Lauf lassen kann!

Effizienz und Personalisierung

Der RAG-Aufbau kann den Generierungsprozess rationalisieren. Durch die Bereitstellung relevanter Informationen im Voraus können Sie die KI in die richtige Richtung lenken und so die Notwendigkeit mehrerer Versuche und Bearbeitungen reduzieren. Es ist so, als würden Sie Ihrem Autor ein klares Briefing geben, anstatt dass er raten muss, was Sie wollen – schnellere Ergebnisse und Inhalte, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind!

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LLMOps

LLMOps, kurz für Large Language Model Operations, ist die Praxis der Verwaltung und Wartung großer Sprachmodelle (LLMs) in einer Produktionsumgebung. Es handelt sich im Wesentlichen um die Boxenmannschaft Ihres KI-Rennwagens, die dafür sorgt, dass er reibungslos läuft und Spitzenleistungen in der Welt der generativen KI erbringt. Schauen wir uns die Bedeutung von LLMOps als generative KI-Fähigkeit an:

Sorgen Sie dafür, dass Ihre KI reibungslos läuft

LLMOps vermittelt Ihnen die Fähigkeiten zur Überwachung, Wartung und Fehlerbehebung von LLMs. Sie können Probleme wie Verzerrungen bei den Ausgaben, Leistungsengpässe oder Datenfehler erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, um den optimalen Betrieb Ihrer KI sicherzustellen. Stellen Sie sich vor, Ihr LLM ist ein komplexes Rennauto – LLMOps sorgt dafür, dass es immer gut eingestellt ist und Ausfälle vermieden werden.

Leistung optimieren

LLMOps hilft Ihnen bei der Feinabstimmung Ihres LLM für höchste Effizienz und Genauigkeit. Sie können die Ressourcennutzung analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und Konfigurationen anpassen, um sicherzustellen, dass das LLM seine Leistung effektiv nutzt. Es ist, als würde man den Motor Ihres Rennwagens optimieren, um die Rundenzeit um Millisekunden zu verkürzen.

Datenmanagement

LLMs sind datenhungrige Tiere. LLMOps unterstützt Sie bei der Verwaltung und Optimierung von Datenpipelines. Sie können sicherstellen, dass das LLM mit hochwertigen, relevanten Daten trainiert wird, und so Ineffizienzen und Ressourcenverschwendung vermeiden. Es ist so, als ob Sie dafür sorgen würden, dass Ihre Boxencrew den Rennwagen effizient betankt und keinen Tropfen verschüttet!

Bias-Erkennung und -Minderung

LLMs können Vorurteile aus den Daten erben, auf denen sie trainiert werden. LLMOps stattet Sie mit den Tools aus, mit denen Sie diese Vorurteile erkennen und abmildern können, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Ergebnisse fair und ethisch sind. Es ist so, als würde man dafür sorgen, dass sein Rennwagen sauber läuft und keine unfairen Wettbewerbsvorteile hat.

Skalierbarkeit und Kostenmanagement

Wenn Ihr Einsatz von LLMs zunimmt, hilft Ihnen LLMOps dabei, Ihre Abläufe effizient zu skalieren. Sie können Kosten verwalten, die Ressourcenzuteilung optimieren und sicherstellen, dass Ihre KI reibungslos wächst, ohne Ihr Budget zu sprengen. Es ist so, als würden Sie Ihre Boxenmannschaft erweitern, um ein Team mit mehreren Fahrzeugen zu betreuen und dabei das Budget im Auge zu behalten!

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Quantisierung

In der generativen KI ist Quantisierung eine Technik zur Optimierung leistungsstarker generativer Modelle, um sie effizienter und zugänglicher zu machen. Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über eine riesige, leistungsstarke Maschine, die erstaunliche Kunstwerke schaffen kann (das generative Modell), aber sie ist zu sperrig und zu teuer, um sie überall einzusetzen (große Dateigröße und hohe Anforderungen an die Rechenleistung). Quantisierung ist so, als würde man diese Maschine nehmen und eine kompaktere, effizientere Version erstellen, die dennoch schöne Ergebnisse liefern kann.

Schauen wir uns die Bedeutung der Quantisierung als generative KI-Fähigkeit an:

Die Quantisierung reduziert die Größe eines generativen KI-Modells, indem es seine internen Berechnungen von komplexen, hochpräzisen Zahlen in einfachere, weniger genaue Zahlen umwandelt. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie die sperrige Maschine in eine tragbarere Version verkleinern.

Schneller beim Draw

Durch einfachere Berechnungen laufen quantisierte Modelle schneller auf Geräten mit weniger Rechenleistung. Dadurch können Sie generative KI auf Mobiltelefonen, Laptops und sogar mit dem Internet verbundenen Geräten am Rande des Netzwerks einsetzen und so den Zugriff auf diese in Echtzeit erleichtern. Stellen Sie sich vor, die Kunstmaschine könnte auf einem kleineren Tisch oder sogar draußen im Feld arbeiten, nicht nur in einer riesigen Fabrik.

Effizienz steigern

Reduzierte Modellgröße und schnellere Verarbeitung führen zu einem geringeren Stromverbrauch. Dies ist von entscheidender Bedeutung für batteriebetriebene Geräte und für groß angelegte Einsätze, bei denen die Energieeffizienz ein wichtiges Anliegen ist. Stellen Sie sich vor, dass die Kunstmaschine zum Betrieb weniger Strom benötigt, Kosten spart und umweltfreundlicher ist.

Türen für neue Anwendungen öffnen

Indem sie generative KI-Modelle kleiner und schneller macht, öffnet die Quantisierung Türen zu neuen und aufregenden Anwendungen. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden eine tragbare Kunstmaschine, um im Handumdrehen individuelle Designs zu erstellen, Bilder für Social-Media-Beiträge in Echtzeit zu generieren oder sogar Videospielcharaktere auf Ihrem Telefon zu personalisieren.

Es gibt jedoch einen Kompromiss

• Qualität und Effizienz in Einklang bringen: Die Quantisierung kann manchmal zu einer leichten Verschlechterung der Qualität der generierten Ausgaben führen. Der Schlüssel liegt darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Effizienz und Genauigkeit für Ihre spezifische Anwendung zu finden. Stellen Sie sich vor, dass die kompakte Kunstmaschine möglicherweise nicht in der Lage ist, Kunstwerke mit der gleichen Detailgenauigkeit wie die ursprüngliche Maschine zu erstellen, aber dennoch beeindruckende Ergebnisse liefern kann.

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KI-App-Erstellung

Bei der KI-App-Erstellung in der generativen KI geht es darum, leistungsstarke generative Modelle in benutzerfreundliche Anwendungen umzuwandeln. Es ist, als würde man den komplexen Motor eines Rennwagens nehmen und ein Auto um ihn herum entwerfen, um diese Leistung für den Alltagsmenschen zugänglich und nutzbar zu machen.

Warum ist die Erstellung von KI-Apps eine wesentliche generative KI-Fähigkeit?

Bridging the Gap

Generative KI-Modelle sind oft komplex und erfordern technisches Fachwissen. Mit AI App Building können Sie diese Lücke schließen, indem Sie Schnittstellen erstellen, die diese Modelle einem breiteren Publikum zugänglich machen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein leistungsstarkes Werkzeug versteckt in einer staubigen Werkstatt – AI App Building ist so, als würden Sie eine benutzerfreundliche Oberfläche erstellen, damit jeder damit erstaunliche Dinge erstellen kann.

Potenzial freisetzen

Generative KI-Modelle haben ein enormes Potenzial für verschiedene Anwendungen, aber ohne benutzerfreundliche Schnittstellen bleibt dieses Potenzial ungenutzt. Mithilfe von AI App Building können Sie dieses Potenzial freisetzen, indem Sie Apps erstellen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind. Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine neue wissenschaftliche Entdeckung mit endlosen Möglichkeiten, aber keine Möglichkeit, sie anzuwenden – AI App Building ist wie die Entwicklung von Werkzeugen und Geräten, um diese Entdeckung in verschiedenen Bereichen umzusetzen.

Spezialisierung und Kreativität

Mit AI App Building können Sie sich auf die Erstellung generativer KI-Apps für bestimmte Zwecke spezialisieren. Sie können Apps für kreative Aufgaben wie Musikgenerierung oder Bildbearbeitung oder für praktischere Anwendungen wie Datenanalyse oder personalisiertes Lernen entwerfen. Stellen Sie sich vor, Sie würden denselben Motor zum Bau eines Rennwagens, eines eleganten Sportwagens oder sogar eines leistungsstarken Lastwagens verwenden – die Möglichkeiten sind endlos!

Erhöhter Wert

Auf dem Arbeitsmarkt ist die Fähigkeit, generative KI nicht nur zu verstehen, sondern auch praktische Anwendungen damit zu entwickeln, ein viel wertvolleres Kapital. Stellen Sie sich vor, Sie wären Experte für Motoren, könnten aber auch verschiedene Fahrzeuge entwerfen. Das ist die Art von Vorsprung, die Ihnen KI-App-Building im Bereich der generativen KI bietet.

Machen Sie Ihre Fähigkeiten zukunftssicher

Da sich die generative KI weiterentwickelt, wird die Fähigkeit, Apps zu erstellen, von entscheidender Bedeutung sein, um relevant zu bleiben. Sie können Ihre Fähigkeiten an neue Modelle und Technologien anpassen und so sicherstellen, dass Ihre Karriere auf dem neuesten Stand bleibt. Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Mechaniker, der nicht nur alte Autos reparieren kann, sondern seine Fähigkeiten auch an die Wartung und Entwicklung zukünftiger Elektrofahrzeuge anpassen kann.

Zusammenfassung 

Die Bedeutung der generativen KI in der Industrie impliziert den Bedarf an effektiven Fähigkeiten bei Einzelpersonen, die sich für KI begeistern. Wenn man das Gleiche erreicht, erhöht sich tendenziell nicht nur die Beschäftigungsaussichten bei Spitzenunternehmen, sondern es besteht auch das Potenzial für Gehaltserhöhungen. 

Unsere Gen AI Pinnacle-Programm zeichnet sich dadurch aus, dass es die grundlegenden Kriterien der Wissensvermittlung von Branchenexperten erfüllt und Schlüsselelemente zur Personalisierung der Lernreise hinzufügt. Wir bieten 1:1-Mentoring mit den Experten für generative KI und bieten die Möglichkeit, mehr als 26 Gen-KI-Tools und -Bibliotheken kennenzulernen. Wir konzentrieren uns darauf, die Einschränkung zu beseitigen, bei einer bestimmten Fähigkeit oder Spezialisierung zu bleiben. Damit Sie die Weiten der generativen KI erkunden können, bieten wir Ihnen über 10 neue Projekte und über 15 Aufgaben für Ihr praktisches Training. 

Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf, um persönliches Feedback und einen Fahrplan für Ihren Weg zum neuen und besten Namen der Branche zu erhalten. 

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/