Deep Learning ist ein vermutlich unverzichtbarer Begriff im Kontext generativer KI, denn damit wird ein wesentlicher Teilbereich der KI beschrieben: die Analyse riesiger Datenmengen durch künstliche neuronale Netze in mehreren Schichten zum Zwecke der Mustererkennung. Heute kennen wir zahlreiche weitere Wort-Kombinationen mit Deep: Deepfake, Deep Agent, Deep Research, Deep Reasoning etc. Nun dürfte Deepfake vor allem negativ konnotiert sein: Es handelt sich um einen Inhalt, der manipuliert oder frei erfunden ist, aber täuschend echt wirkt; die „Tiefe“ liegt in der Täuschung. Weitere sich vermehrende „Deep+X“-Wörter signalisieren eher etwas besonders Fortgeschrittenes, oft auch Positives: Deep Agent bezeichnet eine KI, die besonders komplexe Aufgaben selbständige erledigt, Deep Research klingt zumindest nach besonders gründlicher Recherche, Deep Reasoning hört sich nach besonders intensivem Denken an … Und Deep Learning?
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Suchen, um Rat fragen oder nach etwas streben?
Und wieder beginnt ein Jahr mit neuen Verheißungen in Sachen generativer KI. DeepSeek heißt die nächste Innovation. Auch die Zeitschrift Forschung & Lehre hat schon einen Beitrag (hier) dazu parat: „Das chinesische Start-up-Unternehmen ´DeepSeek´ überrascht die Technologie-Branche im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit ihren neuen großen Sprachmodellen (LLM) „DeepSeek-V3“ und „R1“. […] Das V3-Modell ist nach DeepSeek-Angaben mindestens ebenso leistungsstark wie die neuesten Chatbots von OpenAI (´GPT-40´), Anthropics (´Claude 3.5´) oder Meta (´Llama 3.1´), jedoch erheblich günstiger und schneller in der Entwicklung sowie effizienter im Betrieb“. Obendrein folgt DeepSeek einem Open Source-Ansatz, wie immer das zu bewerten ist; da fehlt mir die Sachkenntnis.
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