Grafikprozessoren (GPUs) sind entscheidend für das KI-Training und treiben die Nachfrage nach alternativen Cloud-Plattformen (Microclouds) an. Obwohl Microclouds für KI-Workloads kosteneffizienter sind, hängt ihr Erfolg von der GPU-Versorgung und dem Wettbewerb mit großen Cloud-Anbietern ab. Kurzfristig wird die Nachfrage nach GenAI die Microclouds stärken. Langfristig wird sich der Markt konsolidieren. (Quelle: Infoworld)
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Mehr GenAI-Optionen für SAP-Kunden: SAP schließt KI-Pakt mit AWS
SAP hat eine Partnerschaft mit AWS aufgebaut, um KI-Funktionen der Cloud-Plattform zu nutzen. Diese Integration ermöglicht es, generative KI in SAP-Lösungen zu implementieren und Geschäftsprozesse zu modernisieren. Des Weiteren plant SAP, die HANA Cloud auf AWS Graviton3-Chips zu optimieren und in KI-Startups zu investieren. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, zukünftige SAP-Business-KI-Angebote leistungsfähiger zu gestalten.
Fahrstunden für die KI
Vollautomatisiertes Fahren im öffentlichen Verkehr in zehn Jahren? Gastautor Michael Fait von Thoughtworks plädiert für Realismus und Sorgfalt. Um autonomes Fahren zu realisieren, müssen KI-Systeme noch viele Fahrstunden absolvieren und insbesondere Module wie Objekterkennung, -verfolgung und -vorhersage verbessern. Aktuell bleiben vollautomatisch fahrerlose Autos noch Zukunftsmusik.
Große Sprachmodelle in der Cloud: 3 Tipps für bessere LLM-Deployments
In Anbetracht der fortschreitenden Generative-AI-Welle setzen Unternehmen vermehrt auf Large Language Models (LLMs) in Cloud-Plattformen. Dies bietet Skalierung nach Bedarf, erfordert jedoch sorgfältige Ressourcenüberwachung und Sicherheitsmaßnahmen. Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes sind hilfreich, um die Effizienz von LLMs in Cloud-Umgebungen zu gewährleisten. Die Auswahl eines sicheren Cloud-Anbieters ist entscheidend, ebenso wie die Implementierung einer eigenen Security-Strategie und Technologie-Stacks.
Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0: Chancen und Risiken
Maßnahmen zur Cyber-Sicherheit müssen KI-Systeme schützen, weil KI die betriebliche Effizienz steigert und neue Sicherheitsherausforderungen im IIoT entstehen. KI optimiert Prozesse in der Fertigung, Lieferkette und Qualitätskontrolle, erfordert jedoch umsichtigen Einsatz. Sicherheitsprotokolle und ethische Richtlinien sind notwendig, um das volle Potenzial der KI im IoT sicher und ethisch zu nutzen.
4 LLM-Testing-Strategien: So testen Sie große Sprachmodelle
Generative KI (GenAI) und Large Language Models (LLMs) beeinflussen die Geschäftsmöglichkeiten vieler Unternehmen. Um erfolgreich zu sein, müssen diese in Testdaten, automatisierte Modellqualitäts- und Performance-Tests, RAG-Qualität und Qualitätsmetriken investieren. Empfohlene Best Practices umfassen Software-Qualitätssicherung, automatisierte Tests, RAG-Evaluierung und die Entwicklung von Qualitätsmetriken. Dies ermöglicht die Gewährleistung der Qualität und Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle.
Gartner-Prognose zu GenAI: Autonome Agenten lösen KI-Prompts ab
Laut Gartner werden bis 2028 ein Drittel der Interaktionen mit generativen KI-Diensten von autonomen Agenten und Handlungsmodellen übernommen. Autonome Agenten sollen verschiedene Aufgaben übernehmen und die Interaktion mit großen Sprachmodellen vereinfachen. Die Technologie wird voraussichtlich in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung, Gaming und Versicherungswesen Auswirkungen haben. Gartner empfiehlt Unternehmen, klare Zielfunktionen zu definieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um autonome Agenten effektiv einzusetzen.
Große Sprachmodelle, kleine Wirkung?: 5 Fragen vor dem LLM-Deployment
Bevor Sie sich vom anhaltenden Hype um große Sprachmodelle vereinnahmen lassen, sollten Sie fünf Schlüsselfragen stellen. Überprüfen Sie, ob ein Large Language Model wirklich Mehrwert bringt, wie es um die Haftungsrisiken steht, ob es wirklich günstiger ist, wie die Systemwartung gehandhabt wird und wie Ihre Testing-Prozesse aussehen.
Gartner-Studie: Was bei der Cloud-Auswahl für GenAI zählt
Gemäß Gartner bleibt die Cloud die beste Plattform für die Bereitstellung von Großanwendungen mit GenAI. Bis 2025 sollen 10% der Daten mit generativer KI erstellt werden. Unternehmen benötigen jedoch Fachwissen und Ressourcen, was die Cloud-Technologie zur bevorzugten Option macht. Digitale Souveränität und Nachhaltigkeit werden zur Auswahl von Public Cloud GenAI-Services führen.
KI kann bessere Eingabeaufforderungen: Werden Prompt Engineers nutzlos?
Die KI-Revolution frisst ihre eigenen Kinder, im Falle von GenAI eventuell die Prompt Engineers. Aktuelle Studien zeigen, dass das KI-Modell selbst besser prompst. Neue Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Prompt Engineering am besten durch das KI-Modell selbst vorgenommen wird. Positive Aufforderungen können die Leistung des Modells verbessern. Tools wie Dspy automatisieren diesen Prozess effektiv.
Anthropic Claude 3: Besser als GPT-4?
Anthropic hat sein Flaggschiff-Modell Claude auf die Version 3.0 aktualisiert, wodurch Verbesserungen in verschiedenen Aufgaben und eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht wurden. Das Unternehmen bietet die Claude-KI nun in drei Versionen an und betont sein Engagement für eine verantwortungsvolle Entwicklung von generativer KI. Claude 3 schneidet laut Anthropic-Messungen in allen Kategorien besser ab als GPT und Gemini.
GraphQL / Supergraph: Eine echte Option für IT-Entscheider!
Supergraph-basierte GraphQL-Implementierungen können Unternehmen nicht nur in Sachen APIs weiterbringen. Foto: Urban Images | shutterstock.com Die Unternehmens-IT ist seit jeher eine Art Morast widersprüchlicher Infrastrukturentscheidungen
GenAI plus Low-Code: Anwendungsentwicklung im Turbo-Modus
Generative KI revolutioniert Software-Entwicklung durch intelligente Codegenerierung und Prozessverbesserung. Durch Anwendung in Low-Code-Szenarien bietet GenAI Unterstützung für Programmierer und Nicht-Entwickler. Die Technologie hat das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu demokratisieren und die Innovationsmöglichkeiten zu verbessern. Unternehmen müssen die richtigen Anwendungsfälle identifizieren und klare Eingabeaufforderungen zur Codegenerierung perfektionieren, um von GenAI optimal zu profitieren.
Best Practices für GenAI: Tipps für den Einsatz von KI-Assistenten
KI-Assistenten sollen Prozesse erleichtern, erfordern jedoch klare Strategie und Vorbereitung für erfolgreichen Einsatz. Datenqualität und -strategie sind entscheidend. Unternehmen sollten Zeit in KI-Strategie investieren und Mitarbeitende für Interaktion mit KI schulen. Change Management unterstützt digitale Transformation. Frustration und Anpassungsbereitschaft sind zu erwarten. Neue Skills sind notwendig.
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