Generative AI Studio: Einführung in die kreative KI

Inhaltsverzeichnis

1. Was ist Generative AI?
2. Wie generiert KI neuen Inhalt?
3. Verwendung der Generative AI Foundation-Modelle
4. Verwendung des Generative AI Studio
   • Sprachfunktionen
   • Bildfunktionen
   • Sprachfunktionen
5. Erstellen von Anfragen in Generative AI Studio
   • Entwurf von Anfragen
   • Erstellung von Konversationen
6. Optimierung der Modellantworten
7. Tipps zur Anwendung von Generative AI Studio
8. Beispiele und Best Practices
9. Ressourcen und weitere Informationen
10. Hands-on-Lab

🤖 Einführung in Generative AI Studio

Die Generative AI Studio Course bietet Ihnen eine Einführung in die Welt der Generative AI und wie Sie das Generative AI Studio nutzen können. In diesem Kurs lernen Sie, was Generative AI ist und wie sie durch maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke Inhalte generieren kann. Sie werden auch mehr über die Verwendung von Generative AI Studio erfahren und lernen, wie Sie Ihre eigenen Anfragen erstellen und mit den generierten Modellen interagieren können.

Was ist Generative AI?

Generative AI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, Inhalte für Sie zu generieren. Diese Inhalte können textbasiert sein, aber auch Bilder, Audio und Videos umfassen. Generative AI greift auf ein umfangreiches Training auf der Grundlage enormer Datenmengen zu und entwickelt auf dieser Grundlage Modelle, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen. Dazu gehören die Zusammenfassung von Dokumenten, die Extraktion von Informationen, die Generierung von Code und vieles mehr.

Wie generiert KI neuen Inhalt?

Die Generative AI lernt, indem sie aus existierenden Inhalten lernt. Dies bedeutet, dass sie Text-, Audio- und Videodaten analysiert und Muster erkennt, die es ihr ermöglichen, neue Inhalte zu generieren. Dieser Lernprozess wird als Training bezeichnet und führt zur Erstellung eines "Foundation-Modells". Dieses Modell bildet die Grundlage für die Generierung von Inhalten und die Lösung verschiedener allgemeiner Probleme wie der Extraktion von Inhalten und der Zusammenfassung von Dokumenten. Es kann aber auch mit neuen Datensätzen aus Ihrem spezifischen Bereich weiter trainiert werden, um spezifische Probleme zu lösen.

Verwendung der Generative AI Foundation-Modelle

Die Foundation-Modelle, wie zum Beispiel das Large Language Model (LLM), das in Chatbots wie Bard verwendet wird, sind leistungsstarke Werkzeuge für die Generative AI. Sie bieten eine solide Grundlage für die Generierung von Inhalten und die Lösung verschiedener Probleme. Je nach Ihren spezifischen Anforderungen können Sie das Foundation-Modell verwenden oder es mit neuen Datensätzen trainieren, um ein spezifisches Modell zu erstellen, das genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Die Google Cloud bietet verschiedene Tools, darunter das Vertex AI, die Ihnen helfen, die Generative AI in Ihren Projekten sowohl mit als auch ohne Hintergrundwissen in AI und maschinellem Lernen einzusetzen.

Verwendung des Generative AI Studio

Das Generative AI Studio ist ein leistungsstarkes Tool, das es Ihnen ermöglicht, generative AI-Modelle schnell zu erstellen, anzupassen und zu prototypisieren. Es unterstützt Sprach-, Bild- und Sprachfunktionen und bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Gestaltung und Optimierung von Anfragen. Das Studio ist sowohl für App-Entwickler und Datenwissenschaftler als auch für ML-Entwickler konzipiert und ermöglicht es Ihnen, Modelle für verschiedene Anwendungen zu erstellen und zu automatisieren.

🎉 Erstellen von Anfragen in Generative AI Studio

Das Generative AI Studio bietet Ihnen verschiedene Möglichkeiten zur Erstellung von Anfragen, um spezifische Aufgaben zu erledigen. Sie können zum Beispiel Aufgaben entwerfen, die sich auf Ihren Geschäftsfall beziehen, wie z.B. die Generierung von Code. Außerdem können Sie Konversationen erstellen, indem Sie den Kontext angeben, in dem das Modell reagieren soll. Schließlich können Sie ein Modell optimieren, um es besser an Ihre Anforderungen anzupassen. Dies ermöglicht Ihnen, es auf einem Endpoint bereitzustellen und Vorhersagen zu erhalten oder es im Prompt-Design zu testen.

Entwurf von Anfragen

Um mit großen Sprachmodellen zu experimentieren, können Sie im Generative AI Studio mit einem "free-form" Prompt beginnen. Dabei handelt es sich um einen freien Text, den Sie dem Modell als Eingabe geben, um eine bestimmte Art von Antwort zu erhalten. Sie können Ihr gewünschtes Eingabetext wie Fragen und Anweisungen an das Modell weitergeben. Das Modell gibt dann eine Antwort basierend darauf, wie Sie Ihren Prompt strukturiert haben. Der Entwurfsprozess kann viel Experimentieren erfordern, da kleine Änderungen an Worten oder Reihenfolge sich auf die Ergebnisse auswirken können.

Erstellung von Konversationen

Eine weitere Funktion des Generative AI Studio besteht darin, Konversationen zu erstellen. Dabei müssen Sie den Kontext angeben, in dem das Modell reagieren soll. Dies kann durch die Angabe von Worten, die das Modell verwenden oder nicht verwenden darf, Themen, auf die es sich konzentrieren oder vermeiden soll, oder einem bestimmten Antwortformat erfolgen. Der Kontext wird jedes Mal angewendet, wenn eine Anfrage an das Modell gesendet wird. Sie können zum Beispiel einen Kundensupport-Chatbot erstellen, indem Sie das Modell anweisen, auf Support-Anfragen mit einer bestimmten Antwort zu antworten.

Optimierung der Modellantworten

Das Generative AI Studio bietet verschiedene Möglichkeiten zur Optimierung der Modellantworten. Sie können beispielsweise das Modell aus verschiedenen Modellen auswählen, die für verschiedene Aufgaben optimiert sind. Außerdem können Sie die Temperatur, Top P und Top K angeben, um den Grad der Zufälligkeit bei der Auswahl der Wörter zu steuern, die vom Modell zurückgegeben werden. Dies ermöglicht es Ihnen, Antworten von hoher Qualität zu erhalten und gleichzeitig eine gewisse Variation und Kreativität zu bewahren.

Tipps zur Anwendung von Generative AI Studio

Für eine erfolgreiche Anwendung von Generative AI Studio gibt es einige bewährte Praktiken, die Sie beachten sollten. Seien Sie prägnant und klar in Ihren Anfragen und stellen Sie nur eine Aufgabe gleichzeitig. Versuchen Sie außerdem, generative Aufgaben in Klassifizierungsaufgaben umzuwandeln, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Fügen Sie Ihren Anfragen außerdem Anweisungen und Beispiele hinzu, um die Qualität der Antworten zu verbessern. Beachten Sie jedoch, dass es keine einheitliche Vorgehensweise gibt, mit der Sie Anfragen gestalten können. Es kann erforderlich sein, verschiedene Strukturen, Formate und Beispiele auszuprobieren, um herauszufinden, was am besten für Ihren Geschäftsfall geeignet ist.

Beispiele und Best Practices

• 👉 Beispiele prompten: Anstelle generativer Aufgaben können Sie das Modell nach der besten Programmiersprache für Anfänger in der Programmierung fragen.
• 👉 Kontext verwenden: Geben Sie dem Modell zusätzlichen Kontext, um bessere Antworten zu erhalten. Sie können beispielsweise Hintergrundtexte angeben, auf die Ihre Fragen basieren.
• 👉 Experimente machen: Da es keine einheitliche Methode zur Gestaltung von Anfragen gibt, kann es hilfreich sein, verschiedene Strukturen, Formate und Beispiele auszuprobieren, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
• 👉 Modellparameter anpassen: Je nach Ihren Anforderungen können Sie Modelle und Parameter wie Temperatur, Top P und Top K anpassen, um die Qualität der Antworten zu verbessern.

Ressourcen und weitere Informationen

• ✅ Prompt-Design in Generative AI Studio
• ✅ Leseliste: Natural Language Processing mit Google Cloud
• ✅ Natural Language Processing Kurs auf Google Cloud

Fragen und Antworten (FAQ)

F: Kann ich Generative AI Studio verwenden, auch wenn ich keine Erfahrung mit künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen habe? A: Ja, Generative AI Studio ist für Anfänger konzipiert und ermöglicht es Ihnen, generative AI-Modelle zu erstellen und anzupassen, ohne umfangreiches Fachwissen zu benötigen.

F: Kann ich meine eigenen Daten für das Training der Modelle verwenden? A: Ja, Sie können Ihre eigenen Daten verwenden, um die Generative AI-Modelle anzupassen und für Ihre spezifischen Anforderungen zu optimieren.

F: Welche Arten von Inhalten kann ich mit Generative AI generieren? A: Generative AI kann textbasierte Inhalte generieren, aber auch Bilder, Audio und Videos.

F: Gibt es eine Möglichkeit, die Qualität der Modellantworten zu verbessern? A: Ja, Sie können verschiedene Parameter wie das Modell selbst, die Temperatur, Top P und Top K anpassen, um die Qualität der Modellantworten zu verbessern.

F: Gibt es bewährte Praktiken für die Gestaltung von Anfragen in Generative AI Studio? A: Ja, bewährte Praktiken umfassen die Konzentration auf eine Aufgabenstellung pro Anfrage, die Verwendung von Anweisungen und Beispielen sowie die Prüfung verschiedener Prompt-Strukturen, Formate und Beispiele, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

F: Welche Arten von Modellen kann ich in Generative AI Studio verwenden? A: Generative AI Studio unterstützt verschiedene Modelle für Sprache, Vision und Sprache. Sie können das Modell auswählen, das am besten zu Ihren Anforderungen passt.

F: Kann ich meine erstellten Anfragen später wiederverwenden? A: Ja, Sie können Ihre erstellten Anfragen speichern und sie später in der Anfragen-Galerie abrufen.

F: Kann ich andere Ressourcen für weiterführende Informationen zu Generative AI nutzen? A: Ja, in der Leseliste dieser Kurs finden Sie weitere Ressourcen und Informationen zu Generative AI und Natural Language Processing mit Google Cloud.