Wenn Sie noch nichts von ChatGPT gehört haben, sollten wir davon ausgehen, dass Sie irgendwo mit einem extrem lückenhaften WLAN-Signal gelebt haben oder vom Netz gegangen sind, um nicht in die sich schnell verändernde Welt der künstlichen Intelligenz (KI) eingehüllt zu werden Ihrer Vernunft zuliebe.

Der Chatbot von OpenAI wurde als das erfolgreichste Large Language Model (LLM) seiner Art angekündigt, das mehrere Datenquellen wie das Internet, Bücher, Artikel und Zeitschriften einbezieht.

Es ist in der Lage, dem Nutzer auf nahezu jede Anfrage Antworten zu geben, sich gegebenenfalls selbst zu überarbeiten und zu korrigieren und – wie von mehreren Nutzern auf verschiedenen Social-Media-Plattformen erprobt – mit seinem Nutzer zu diskutieren.

Natürlich haben wir in den letzten Monaten einen Aufstand von Hoffnungsträgern erlebt, die um die Krone des besten LLM da draußen wetteiferten, wobei jeder hoffte, den amtierenden Champion an sich reißen zu können.

Hier sind einige der potenziellen Konkurrenten von ChatGPT, die das Produkt europäischer Entwickler sind.

Starcoder

Starcoder wurde von Hugging Face und ServiceNow entwickelt und ist auf die Generierung von Code für Entwickler spezialisiert.

Es wurde eher geschaffen, um mit Chatbots wie Bard AI und Amazon CodeWhisper zu konkurrieren, und entsprechend ein aktueller Blogbeitrag auf der ServiceNow-Website, wurde „mit einer Billion Tokens von permissiv lizenziertem Quellcode gebildet, der über 80 Programmiersprachen umfasst […]“.

Der Blog erklärt, dass StarCoder Anwendungen mit Funktionen wie Text-to-Code und Text-to-Workflow paarweise Programmierung wie generative KI ermöglichen kann.

‚[The platform] befähigt professionelle Softwareingenieure, die komplexesten Programmierherausforderungen zu bewältigen, und befähigt Bürgerentwickler, neue Software unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten zu erstellen“, fügt der Blogbeitrag hinzu.

Hugging Face hat seinen Sitz zwischen Paris und New York und wird von dem in Frankreich geborenen CEO Clément Delangue und CTO Julien Chaumond geleitet.

Neuroblitz

Neuroflash bezeichnet sich selbst als „Text- und Bildgenerator Nr. 1 in Europa“, fast eine halbe Million Benutzer vertrauen auf seine Dienste.

Das vielleicht Erfrischendste an diesem in Deutschland ansässigen Unternehmen ist, dass es betont, dass KI dazu da ist, den Menschen zu unterstützen – im Gegensatz zu umgekehrt (OpenAI, beachten Sie).

Das Unternehmen startete seinen ersten „AI-Editor“ im März 2022, einige Monate bevor ChatGPT auf unseren Geräten ankam.

Das Mantra von Neuroflash ist klar: „Im Zentrum von allem steht der Mensch“.

Durch die Kombination von Big Data, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen und Neuropsychologie kann „neuroflash“ Unternehmen dabei unterstützen, Inhalte zu erstellen, die ihre Markenidentität und -positionierung unterstützen.

Die Technologie wurde in erster Linie entwickelt, um Fachleuten mit ihrer geschriebenen Sprache zu helfen und ihre Arbeit schneller und einfacher zu machen.

Verglichen mit dem etwas beängstigenden Konzept einiger Chatbots im Moment hat das Gleichgewicht, das diese Plattform zwischen menschlicher Intelligenz und KI-Unterstützungseffizienz bietet, etwas seltsam Beruhigendes.

Aleph Alpha

Das deutsche Start-up Aleph Alpha arbeitet daran, erklärbare und überprüfbare KI zu knacken – eine Sache, sagt das Unternehmenandere Modelle fehlen derzeit.

Während Modelle wie ChatGPT und GPT-4 uns beispielsweise die Antworten geben können, kann es für den Endbenutzer schwierig sein, den Prozess zu verstehen, den die KI durchlaufen hat, um zu ihrer Schlussfolgerung zu gelangen.

Dies führt wiederum zu großen Problemen der Voreingenommenheit und schränkt die Funktionalität dieser Systeme ein, wenn es um Berufe wie Recht und Medizin geht.

Aleph Alpha hat sich entwickelt AtMan – eine mit dem Luminous LLM kompatible Funktion. Diese Funktion macht die Ausgabe erklärbar und stuft unzuverlässige Quellen herab.

„AtMan (Attention Manipulation) ist unsere Methode, um die Aufmerksamkeit einer Eingabesequenz (es kann ein Token, ein Wort oder sogar ein ganzer Satz sein) zu manipulieren, um die Vorhersage des Modells in eine andere kontextuelle Richtung zu lenken“, erklärt das Unternehmen.

„Mit AtMan können Sie die Aufmerksamkeit hin und her manipulieren und eine Eingabesequenz unterdrücken oder verstärken.“