Google DeepMind hat k\u00fcrzlich Gemini 1.5, eine aktualisierte Version seiner KI-Modelle, vorgestellt. Mit dieser Aktualisierung soll die Schulung und Inferenz der Modelle effizienter werden. Das erste ver\u00f6ffentlichte Modell, Gemini 1.5 Pro, soll laut Google fast die gleiche Leistung wie das vorherige Modell Gemini 1.0 Ultra erreichen. Ein bemerkenswertes Merkmal des neuen Modells ist sein umfangreiches Kontextfenster, das bis zu 1 Million Token umfasst. In Experimenten konnte das Team das Fenster sogar auf bis zu 10 Millionen Token erweitern. Dank Gemini 1.5 Pro ist es m\u00f6glich, gro\u00dfe Datenmengen wie ein oder mehrere Stunden Video, 12 bis 24 Stunden Audio oder bis zu 700.000 W\u00f6rter zu verarbeiten. Das \u00fcbertrifft deutlich OpenAIs GPT-4 und Claude 2.1 und er\u00f6ffnet m\u00f6glicherweise zahlreiche neue Anwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr multimodale Modelle.<\/p>\n
Entwickler und Unternehmenskunden k\u00f6nnen \u00fcber AI Studio und Vertex AI eine begrenzte Vorschau von Gemini 1.5 Pro nutzen, wobei das Token-Limit auf 128.000 begrenzt ist. Ausgew\u00e4hlte Tester haben hingegen Zugang zur Version mit einem Million-Token-Limit. Zu Beginn plant Google eine umfassende Ver\u00f6ffentlichung mit einer Version von 128.000 Token und hat zuk\u00fcnftige Pl\u00e4ne, Preisstufen einzuf\u00fchren, die sich nach der Gr\u00f6\u00dfe des Kontextfensters richten.<\/p>\n
Aber nicht nur Google DeepMind hat eine neue Aktualisierung vorgestellt, auch das franz\u00f6sische KI-Start-up Mistral AI hat sein neuestes Sprachmodell, Mistral Next, in den Startl\u00f6chern. Das vorherige Modell, Medium, erreichte bereits beeindruckende Leistungen auf dem Niveau von GPT-3.5. Mistral Next wird als ein umfangreiches Modell angek\u00fcndigt und k\u00f6nnte das erste Modell des Unternehmens sein, das mit GPT-4 konkurrieren kann. Tester sind positiv gestimmt und sehen Mistral Next bei Logikaufgaben bereits auf dem Niveau von GPT-4 oder m\u00f6glicherweise sogar dar\u00fcber hinaus. Die Entwickler von Mistral haben angek\u00fcndigt, in K\u00fcrze weitere Details zu Mistral Next bekannt zu geben.<\/p>\n
Sam Altman, CEO von OpenAI, hat gro\u00dfe Pl\u00e4ne, die Halbleiterindustrie mit einem 7-Billionen-Dollar-Projekt zur Entwicklung von KI-Chips umzugestalten. Doch die US-Regierung ist skeptisch und \u00e4u\u00dfert Bedenken hinsichtlich der nationalen Sicherheit und des Wettbewerbs. Trotzdem versucht Altman weiterhin, die Regierung von seinem Vorhaben zu \u00fcberzeugen. Er betont jedoch, dass er ohne deren Zustimmung nicht weitermachen kann. Auch Branchenvertreter wie der Chip-Experte Jim Keller und der Nvidia-CEO Jensen Huang haben Bedenken bez\u00fcglich Altmans Pl\u00e4nen ge\u00e4u\u00dfert. Ein weiterer Aspekt, der kritisiert wird, ist die Kooperation von OpenAI mit G42, einem Unternehmen aus Abu Dhabi, das enge Verbindungen nach China hat. Aufgrund von Sicherheitsbedenken hat die US-Regierung ihre Besorgnis \u00fcber Chinas Ambitionen in der Chipfertigung und -entwicklung zum Ausdruck gebracht.<\/p>\n
Eine innovative Hardware namens Language Processing Unit (LPU) wurde von dem Unternehmen Groq entwickelt. Diese LPU ist in der Lage, KI-Sprachmodelle mit einer beeindruckenden Geschwindigkeit von bis zu 500 Token pro Sekunde zu verarbeiten. Bei einer Demonstration \u00fcbertraf eine spezielle LPU-Variante namens Llama 2 70B sogar die Geschwindigkeit herk\u00f6mmlicher Sprachmodelle wie Gemini Pro und GPT-3.5, die auf Nvidia-Hardware laufen und zwischen 30 und 50 Token pro Sekunde verarbeiten k\u00f6nnen. Der GroqChip verwendet eine Tensor-Streaming-Architektur, um eine hohe Leistung und Effizienz zu gew\u00e4hrleisten. Die LPU bietet nicht nur eine h\u00f6here Geschwindigkeit, sondern ist auch energieeffizienter im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen GPUs. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt sie g\u00e4ngige Machine-Learning-Frameworks, was die Integration in KI-Projekte erleichtert. Die von Groq entwickelten LPUs haben das Potenzial, die Echtzeitbereitstellung von KI-Anwendungen zu verbessern und eine energieeffiziente L\u00f6sung f\u00fcr die Ausf\u00fchrung gro\u00dfer KI-Modelle anzubieten. Allerdings sind sie momentan nicht geeignet, um f\u00fcr das Training verwendet zu werden.<\/p>\n
Microsoft bietet f\u00fcr Office 365 eine kostenpflichtige KI-Erweiterung namens Copilot an. Der Service kann zus\u00e4tzlich zum Office-365-Abonnement f\u00fcr 22 Euro pro Monat genutzt werden. Allerdings hat ein Test gezeigt, dass der KI-Assistent in seiner aktuellen Form nicht \u00fcberzeugend ist. W\u00e4hrend Copilot mit den Cloud-Versionen der Office-Programme funktioniert, k\u00f6nnen auf Windows-Rechnern mit Standalone-Versionen Lizenzprobleme auftreten, insbesondere wenn ein Business-Microsoft-Konto verwendet wird. Der Einsatz von Copilot kann im Detail fehleranf\u00e4llig sein und f\u00fchrt oft nicht zu den gew\u00fcnschten Ergebnissen. Obwohl die technische Umsetzung der Erstellung von Powerpoint-Pr\u00e4sentationen anhand von Textvorgaben funktioniert, sind die Ergebnisse in der Regel unzuverl\u00e4ssig und thematisch oft nicht passend. Die nahtlose Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Office-Programmen ist nicht gegeben. Bei der Verwendung von Word generiert Copilot oft Texte, die nicht den gegebenen Anweisungen entsprechen. Obwohl Excel ein vielversprechendes Anwendungsfeld f\u00fcr KI-Unterst\u00fctzung darstellt, ist es bedauerlicherweise ausschlie\u00dflich in englischer Sprache verf\u00fcgbar und reagiert h\u00e4ufig nur mit Fehlermeldungen auf Eingaben. Aufgrund des Fehlens einer Schaltfl\u00e4che konnte die Copilot-Funktion in Outlook nicht im Test \u00fcberpr\u00fcft werden. Nachdem er es getestet hat, zieht der Tester Jan-Keno Janssen das Fazit, dass Copilot Pro f\u00fcr Office in seiner aktuellen Version eine Unversch\u00e4mtheit ist und noch nicht ausgereift genug, um den Preis zu rechtfertigen. Obwohl die Idee, KI in Office zu integrieren, viel Potenzial birgt, erf\u00fcllt die aktuelle Version von Microsoft das Vertrauen noch nicht, da sie den Erwartungen nicht gerecht wird.<\/p>\n
Neben den bereits bekannten Investitionen in Deutschland plant Microsoft, 1,95 Milliarden Euro in den Ausbau der KI- und Cloud-Infrastruktur in Spanien zu investieren. Diese Information wurde von Pedro Snchez, dem spanischen Regierungschef, und Brad Smith, einem Manager bei Microsoft, bekanntgegeben. Die Investition ist Teil von Microsofts weltweitem Engagement, in den n\u00e4chsten zwei Jahren in K\u00fcnstliche Intelligenz und Cloud-Technologien zu investieren. Vor einer Woche gab Smith bereits bekannt, dass Investitionen von fast 3,3 Milliarden Euro f\u00fcr Deutschland geplant sind, um die Kapazit\u00e4ten in Rechenzentren f\u00fcr KI- und Cloud-Anwendungen zu erweitern. Das Investitionsprojekt beinhaltet au\u00dferdem ein KI-Weiterbildungsprogramm, das f\u00fcr bis zu 1,2 Millionen Personen zug\u00e4nglich ist. Dar\u00fcber hinaus beabsichtigt Microsoft, bis zum Jahr 2026 rund 2,9 Milliarden Euro in den KI-Sektor in Gro\u00dfbritannien und etwa 3 Milliarden Euro in Australien zu investieren.<\/p>\n
Der britische KI-Chiphersteller Graphcore f\u00fchrt derzeit Verhandlungen mit potenziellen Investoren wie Arm, SoftBank und OpenAI, um hohe Verluste auszugleichen, wie die Zeitung The Telegraph berichtet. Es wird auch in Betracht gezogen, das Produkt an ausl\u00e4ndische Unternehmen zu verkaufen. Investoren wie Chrysalis und Baillie Gifford haben den Wert ihrer Beteiligungen an Graphcore erh\u00f6ht. Der m\u00f6gliche Verkauf an ausl\u00e4ndische Interessenten wird voraussichtlich von den nationalen Sicherheitsbeh\u00f6rden \u00fcberpr\u00fcft, da die KI-Technologie als strategisch wichtig angesehen wird. Graphcores Chipverk\u00e4ufe k\u00f6nnten aus verschiedenen Gr\u00fcnden beeintr\u00e4chtigt werden. Einerseits hat sich das Unternehmen aufgrund der US-Exportbestimmungen, die den Zugang Chinas zu hochwertiger Halbleitertechnologie beschr\u00e4nken sollen, aus dem chinesischen Markt zur\u00fcckgezogen, was zu einem R\u00fcckgang des Gesch\u00e4fts in einem bedeutenden Markt gef\u00fchrt hat. Andererseits konnte sich Graphcore trotz einiger Fortschritte gegen\u00fcber Nvidia in Benchmarks nicht deutlich durchsetzen. Nvidia profitiert von einem ausgereiften Software-Stack f\u00fcr maschinelles Lernen und konnte \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg an der Spitze aller bedeutenden KI-Benchmarks bleiben. Im Gegensatz dazu konnte die Konkurrenz nur in einigen Bereichen Erfolge erzielen. Eine der neuesten Innovationen von Graphcore ist die Bow-IPU, ein bahnbrechender Prozessor, der auf TSMCs fortschrittlicher Wafer-on-Wafer 3D-Technologie basiert und weltweit erstmalig eingef\u00fchrt wird.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Gemini + Google DeepMind + Microsoft<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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