Der Generative-KI-Technologie-Stack

GenAI bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte wie Text, Bilder, Code oder Musik zu erstellen, indem sie Muster aus bestehenden Daten lernen. Hier sind die wichtigsten Bausteine für den GenAI-Technologie-Stack:

1 - Cloud-Hosting und Inferenz: Anbieter wie AWS, GCP, Azure und Nvidia bieten die Infrastruktur, um AI-Workloads auszuführen und zu skalieren. 2 - Grundlegende Modelle: Kern-LLMs (wie GPT, Claude, Mistral, Llama, Gemini, Deepseek), die auf massiven Daten trainiert wurden, bilden die Basis für alle GenAI-Anwendungen. 3 - Frameworks: Tools wie LangChain, PyTorch und Hugging Face helfen beim Aufbau, Deployen und Integrieren von Modellen in Apps. 4 - Datenbanken und Orchestrierung: Vektor-Datenbanken (wie Pinecone, Weaviate) und Orchestrierungstools (wie LangChain, LlamaIndex) verwalten den Speicher, die Wiederherstellung und den Logikfluss. 5 - Feinabstimmung: Plattformen wie Weights & Biases, OctoML und Hugging Face ermöglichen das Training von Modellen für spezifische Aufgaben oder Domänen. 6 - Einbettungen und Beschriftung: Dienste wie Cohere, Scale AI, Nomic und JinaAI helfen bei der Erstellung und Beschriftung von Vektor-Darstellungen, um Such- und RAG-Systeme zu betreiben. 7 - Synthetische Daten: Tools wie Gretel, Tonic AI und Mostly AI erstellen künstliche Datensätze, um das Training zu verbessern. 8 - Modellüberwachung: Überwachung der Modellleistung, des Bias und des Verhaltens. Tools wie Fiddler, Helicone und WhyLabs helfen dabei. 9 - Modellsicherheit: Stellt sicher, dass GenAI-Systeme ethisch, sicher und sicher bereitgestellt werden. Lösungen wie LLM Guard, Arthur AI und Garak helfen dabei.

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