028 - BERT und andere KI-Architekturen

In dieser Podcast-Folge tauchen wir tief in die Welt der generativen KI-Modelle ein. Wir vergleichen die grundlegenden Sprachmodelle BERT und GPT, die beide auf der Transformer-Architektur basieren. Erfahre, wie BERT als Encoder-Modell für das Sprachverständnis (NLU) optimiert ist, indem es den vollständigen bidirektionalen Kontext analysiert. Im Gegensatz dazu ist GPT ein Decoder-Modell, das autoregressiv für die Sprachgenerierung (NLG) entwickelt wurde und Token für Token neue Texte erzeugt.Des Weiteren beleuchten wir generative Modelle für andere Modalitäten: Bei der Bilderzeugung stellen wir Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle gegenüber, die sich in Inferenzgeschwindigkeit, Sample-Qualität und Trainingsstabilität unterscheiden. Für die Audio- und Videogenerierung diskutieren wir die spezifischen Herausforderungen der zeitlichen und spatiotemporalen Kohärenz und wie diese von spezialisierten Architekturen wie spatiotemporalen Transformern angegangen werden.Schließlich werfen wir einen Blick auf die Zukunft der generativen KI, die immer stärker von Multimodalität geprägt sein wird, und erörtern verbleibende Herausforderungen wie die Datenrepräsentation, Skalierbarkeit und Evaluation.