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Generative
KI-Entwicklung
Generieren Sie benutzerdefinierte Inhalte nach Bedarf und automatisieren Sie ressourcenintensive Aufgaben mithilfe modernster generativer KI-Technologie.
Unsere Services für generative KI
Beratung zu
Beratung
Ermittlung von Möglichkeiten zur Automatisierung und Geschäftsoptimierung.
Modelltraining
Optimieren Sie generative KI-Modelle durch Transferlernen.
Maßgeschneiderte
Entwicklung
Entwicklung intelligenter Chatbots, virtueller Assistenten und Empfehlungs-Engines.
Integration
generativer KI
Integrieren Sie generative KI-Systeme in bestehende Geschäftsanwendungen, wie z. B. CRM.
Unsere Stärken
KI
-Expertise
Ein starkes Team aus Datenwissenschaftlern und Experten für maschinelles Lernen mit Erfahrung in Deep Learning und NLP bildet das Rückgrat unserer generativen KI-Services. Ihre kombinierte Expertise hilft uns, leistungsstarke Lösungen zu entwickeln.
Maßgeschneiderte
Lösungen
Generative KI lässt sich in hohem Maße an die Bedürfnisse von Unternehmen anpassen, aber es gibt keine Einheitslösung. Wir schaffen wirkungsvolle Lösungen, indem wir sie auf Ihre individuellen Anforderungen zuschneiden und sicherstellen, dass sie maßgeschneidert und für Ihren Anwendungsfall optimiert sind.
Interdisziplinäres
Team
Um Ihre Generative KI-Anwendungen erfolgreich zu starten und zu betreiben, können Sie auf die Expertise eines starken Teams aus Business-Analysten, Softwareentwicklern, UI/UX-Designern, Cloud-Beratern und anderen Fachleuten zurückgreifen.
KI-Expertise
Ein starkes Team aus Datenwissenschaftlern und Experten für maschinelles Lernen mit Erfahrung in Deep Learning und NLP bildet das Rückgrat unserer generativen KI-Services. Ihre kombinierte Expertise hilft uns, leistungsstarke Lösungen zu entwickeln.
Maßgeschneiderte Lösungen
Generative KI lässt sich in hohem Maße an die Bedürfnisse von Unternehmen anpassen, aber es gibt keine Einheitslösung. Wir schaffen wirkungsvolle Lösungen, indem wir sie auf Ihre individuellen Anforderungen zuschneiden und sicherstellen, dass sie maßgeschneidert und für Ihren Anwendungsfall optimiert sind.
Interdisziplinäres Team
Um Ihre Generative KI-Anwendungen erfolgreich zu starten und zu betreiben, können Sie auf die Expertise eines starken Teams aus Business-Analysten, Softwareentwicklern, UI/UX-Designern, Cloud-Beratern und anderen Fachleuten zurückgreifen.
Typen generativer KI-Modelle
Generative KI, eine leistungsstarke Untergruppe der künstlichen Intelligenz ist in der Lage, neue Daten, Texte, Bilder und Videos mit beeindruckender Genauigkeit zu erzeugen. Sie verwendet Modelle wie Generative Adversarial Networks (GAN) und Variational Autoencoders (VAE), um die menschliche Kreativität in den von ihr erzeugten Medien zu imitieren.
Basierend auf ihrem Ein- und Ausgabeverhalten können KI-Modelle in textbasierte Modelle, Videomodelle, Audiomodelle und andere kategorisiert werden.
Textbasierte Modelle
Large Language Models (LLMs) generieren kontextrelevante Texte aus Prompts oder Teilsätzen und übernehmen Zusammenfassung, Übersetzung und Fragebeantwortung. Small Language Models (SLMs) erfordern weniger Rechenleistung. Sie können spezialisierte Sprachaufgaben und Wissensmanagement bewältigen und dabei geistiges Eigentum schützen.
Videomodelle
Modelle variabler Autoencoder for Video (VAE-Video) wie Video Pixel Networks und MoCoGAN können Bewegungsdarstellungen lernen und realistische und vielfältige Videoinhalte generieren. Häufig werden sie zusammen mit CNNs verwendet.
Audiomodelle
Audio Generative Adversarial Networks (Audio-GANs) unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit, verschiedene Arten von Audio wie Sprache, Musik, Spezialeffekte usw. zu verbinden. Beispiele hierfür sind GANSynth und HiFi-GAN.
3D-Modelle
3D Generative Adversarial Networks (3D-GANs) erzeugen dreidimensionale Objekte, komplette 3D-Formen usw. Einige führende Modelle sind EG3D und AtlasNet.
Bildmodelle
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) sind weit verbreitet und werden zur Bilderzeugung und -bearbeitung verwendet. Progressive GAN und BigGAN sind einige bekannte Beispiele.
Multimodale Modelle
Multimodale Modelle wie CLIP und DALL-E nehmen eine oder mehrere Eingabetypen entgegen und erzeugen einen anderen Ausgabetyp. CLIP verwendet Bilder und Text zur Erstellung von Untertiteln. DALL-E erzeugt Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen.
Modelle zur Codegenerierung
Modelle wie GPT-Code und Deep Coder sind speziell für die Codegenerierung konzipiert. Diese Modelle können Codeausschnitte, Funktionen oder sogar ganze Programme auf der Grundlage von Vorgaben oder Aufgabenspezifikationen generieren.
Textbasierte Modelle
Large Language Models (LLMs) generieren kontextrelevante Texte aus Prompts oder Teilsätzen und übernehmen Zusammenfassung, Übersetzung und Fragebeantwortung. Small Language Models (SLMs) erfordern weniger Rechenleistung. Sie können spezialisierte Sprachaufgaben und Wissensmanagement bewältigen und dabei geistiges Eigentum schützen.
Videomodelle
Modelle variabler Autoencoder for Video (VAE-Video) wie Video Pixel Networks und MoCoGAN können Bewegungsdarstellungen lernen und realistische und vielfältige Videoinhalte generieren. Häufig werden sie zusammen mit CNNs verwendet.
Audiomodelle
Audio Generative Adversarial Networks (Audio-GANs) unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit, verschiedene Arten von Audio wie Sprache, Musik, Spezialeffekte usw. zu verbinden. Beispiele hierfür sind GANSynth und HiFi-GAN.
3D-Modelle
3D Generative Adversarial Networks (3D-GANs) erzeugen dreidimensionale Objekte, komplette 3D-Formen usw. Einige führende Modelle sind EG3D und AtlasNet.
Bildmodelle
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs) sind weit verbreitet und werden zur Bilderzeugung und -bearbeitung verwendet. Progressive GAN und BigGAN sind einige bekannte Beispiele.
Multimodale Modelle
Multimodale Modelle wie CLIP und DALL-E nehmen eine oder mehrere Eingabetypen entgegen und erzeugen einen anderen Ausgabetyp. CLIP verwendet Bilder und Text zur Erstellung von Untertiteln. DALL-E erzeugt Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen.
Modelle zur Codegenerierung
Modelle wie GPT-Code und Deep Coder sind speziell für die Codegenerierung konzipiert. Diese Modelle können Codeausschnitte, Funktionen oder sogar ganze Programme auf der Grundlage von Vorgaben oder Aufgabenspezifikationen generieren.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG integriert LLMs in externe Wissenssysteme, um Informationen aus Datenbanken oder Dokumentenbibliotheken abzurufen und kontextbezogene Antworten zu liefern. RAG Fusion erweitert dieses Konzept, indem sie mehrere Anfragen pro Input generiert und die Ergebnisse zusammenführt, was insbesondere bei komplexen oder mehrdeutigen Anfragen die Relevanz verbessert.
Die Einführung von RAG-Prototypen in die Produktion beinhaltet Herausforderungen, es müssen beispielsweise Halluzinationen bewältigt und es muss Konsistenz sichergestellt werden. QBurst hat sich auf die Entwicklung von produktionsfähigen RAG-Lösungen mit optimierter Vektordatenbankgenerierung und fortgeschrittenen prompten Techniken spezialisiert. Durch Aufbau robuster Pipelines stellt unser Data Engineering -Team die Lieferung qualitativ hochwertiger Daten für das Modell sicher.
Anwendungsfälle für generative KI
Generative KI kann effektiv mit kleineren Datenmengen oder Beispielen arbeiten, sodass sie auch für Unternehmen zugänglich ist, die keine großen Datensätze zur Verfügung haben. Ebenso stehen APIs zur Verfügung, um den Integrationsprozess zu rationalisieren. Dadurch werden die Einstiegshürden gesenkt und Unternehmen können früher mit der Nutzung von KI-Funktionen beginnen.
Domainspezifischer
KI-Assistent
KI-Agenten können autonom mit Benutzern interagieren, Befehle ausführen und erweiterte Entscheidungsfähigkeiten bereitstellen. Da sie mit domainspezifischen Daten trainiert werden, können sie für jede Aufgabe oder Branche angepasst werden und liefern exaktere Antworten sowie eine bessere Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.
Videobasierte
Überwachung
Generative KI verbessert die Videoüberwachung durch Rekonstruktion von Ereignissen aus mehreren Kamera-Feeds, Erkennung von Bedrohungen, Verkürzung der Reaktionszeiten und der Situationserkennung. Sie fügt auch Aufnahmen zu Panoramabildern zusammen, so dass selbst große Objekte wie Stadien vollständig erfasst werden können.
Bildsynthese
Generative KI ermöglicht die Erstellung realistischer und vielfältiger visueller Inhalte für VR-Anwendungen, Filme, Videospiele, usw.
Video
Videobearbeitung
Szenensegmentierung, Objektentfernung oder Farbkorrektur sind einige Anwendungsfälle, in denen generative KI den manuellen Aufwand reduziert und die Nachbearbeitung erleichtert.
Sprachgenerierung
Da generative KI natürlich klingende menschliche Sprache generieren kann, kann sie zur Erstellung von Sprachassistenten, Hörbüchern und synthetischen Stimmen für Menschen mit Sprachbehinderungen verwendet werden.
Übersetzung und
Transkription
Generative KI kann die Sprachübersetzung, die Lokalisierung von Inhalten und die Transkription von Audio- und Videoinhalten automatisieren.
Datenerweiterung
Synthetische Daten können generiert werden, um Trainingssätze zu erweitern, die Modellleistung zu verbessern und seltene Szenarien für Tests und Validierungen zu simulieren.
Robotik
Generative KI ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen beim gemeinsamen Design. Sie kann angewendet werden, um Bewegungsbahnen, Steuerungsrichtlinien oder Verhaltensmodelle für autonome Roboter zu generieren.
Chatbots für
den Kundenservice
Generative KI kann qualitativ hochwertige Konversationsagenten durch bessere Schlussfolgerungen aus Benutzereingaben und die Generierung menschenähnlicher Antworten ermöglichen.
Domainspezifischer KI-Assistent
KI-Agenten können autonom mit Benutzern interagieren, Befehle ausführen und erweiterte Entscheidungsfähigkeiten bereitstellen. Da sie mit domainspezifischen Daten trainiert werden, können sie für jede Aufgabe oder Branche angepasst werden und liefern exaktere Antworten sowie eine bessere Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.
Videobasierte Überwachung
Generative KI verbessert die Videoüberwachung durch Rekonstruktion von Ereignissen aus mehreren Kamera-Feeds, Erkennung von Bedrohungen, Verkürzung der Reaktionszeiten und der Situationserkennung. Sie fügt auch Aufnahmen zu Panoramabildern zusammen, so dass selbst große Objekte wie Stadien vollständig erfasst werden können.
Bildsynthese
Generative KI ermöglicht die Erstellung realistischer und vielfältiger visueller Inhalte für VR-Anwendungen, Filme, Videospiele, usw.
Videobearbeitung
Szenensegmentierung, Objektentfernung oder Farbkorrektur sind einige Anwendungsfälle, in denen generative KI den manuellen Aufwand reduziert und die Nachbearbeitung erleichtert.
Sprachgenerierung
Da generative KI natürlich klingende menschliche Sprache generieren kann, kann sie zur Erstellung von Sprachassistenten, Hörbüchern und synthetischen Stimmen für Menschen mit Sprachbehinderungen verwendet werden.
Übersetzung und Transkription
Generative KI kann die Sprachübersetzung, die Lokalisierung von Inhalten und die Transkription von Audio- und Videoinhalten automatisieren.
Datenerweiterung
Synthetische Daten können generiert werden, um Trainingssätze zu erweitern, die Modellleistung zu verbessern und seltene Szenarien für Tests und Validierungen zu simulieren.
Robotik
Generative KI ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen beim gemeinsamen Design. Sie kann angewendet werden, um Bewegungsbahnen, Steuerungsrichtlinien oder Verhaltensmodelle für autonome Roboter zu generieren.
Chatbots für den Kundenservice
Generative KI kann qualitativ hochwertige Konversationsagenten durch bessere Schlussfolgerungen aus Benutzereingaben und die Generierung menschenähnlicher Antworten ermöglichen.