Anwendungsfälle und Definition von generativer KI

Die Entwicklung der generativen KI ist rasant und sie verändert sich ständig weiter. Frühe Modelle wie Markov-Ketten und RNNs legten den Grundstein, hatten aber oft Schwierigkeiten, differenzierte und kohärente Ausgaben zu generieren. Dann kamen die GANs (Generative Adversarial Networks) auf, die die Bildgenerierung revolutionierten und beeindruckend realistische Bilder erzeugten. Aber auch die GANs hatten ihre Probleme und mussten zuweilen mit Stabilitätsproblemen kämpfen.

Die Einführung von Transformer-basierten Modellen wie BERT und GPT wird oft als Wendepunkt angesehen. Diese Modelle revolutionierten die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und zeigten eine beispiellose Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu generieren. Aufbauend auf diesem Erfolg zeigten GPT-2 und GPT-3 das immense Potenzial der generativen KI und begeisterten die Welt mit ihren beeindruckenden Fähigkeiten im Bereich der Textgenerierung.

Variational Autoencoder (VAEs) und Diffusionsmodelle machten Fortschritte bei der Bildsynthese und eröffneten neue Möglichkeiten für kreative Anwendungen. Die generative KI entwickelt sich ständig weiter. Die Zukunft sieht vielversprechend aus, denn die Forschung konzentriert sich darauf, die Effizienz zu steigern, die Interpretierbarkeit zu verbessern und ethische Aspekte zu berücksichtigen.

Mit Vertex AI können Sie Foundation Models, einschließlich Gemini, verwenden, anpassen und in Ihre Anwendungen einbetten – ganz ohne ML-Fachwissen. In Model Garden können Sie auf Foundation Models zugreifen, sie mithilfe einer einfachen Benutzeroberfläche in Vertex AI Studio abstimmen oder sie in einem Data-Science-Notebook verwenden.

Vertex AI Agent Builder bietet Entwicklern eine schnelle Möglichkeit, auf generativer KI basierende Suchmaschinen und KI-Agents zu erstellen. 

Gemini für Google Cloud fungiert als ständig aktiver KI-Mitbearbeiter, der Nutzern aller Kompetenzstufen hilft, wenn sie ihn brauchen.