KI-Update kompakt: Meta vs EU, DeepL, PEER, Proton
Das "KI-Update" liefert werktäglich eine Zusammenfassung der wichtigsten KI-Entwicklungen.
Meta will neue KI-Modelle nicht in der EU anbieten
Meta hat angekündigt, sein neues multimodales KI-Modell und zukünftige KI-Modelle aufgrund regulatorischer Unsicherheiten nicht in der Europäischen Union anzubieten. Diese Entscheidung betrifft auch Produkte wie Smartphones und Metas Ray-Ban Smart Glasses, in die diese Modelle integriert werden sollen. Während eine textbasierte Version des größten Llama-3-Modells Ende Juli noch in der EU verfügbar sein wird, werden zukünftige Llama-4-Modelle trotz offener Lizenz für EU-Unternehmen nicht nutzbar sein.
Diese Entscheidung verschärft den Konflikt zwischen Meta und den EU-Datenschutzbehörden, die dem Unternehmen das Training mit Daten von EU-Kunden ohne explizites Opt-in untersagt haben. Meta argumentiert, dass das Training mit europäischen Daten entscheidend sei, um die regionale Terminologie und Kultur angemessen in den Produkten zu berücksichtigen. Das Unternehmen folgt damit einem ähnlichen Schritt von Apple, der kürzlich ankündigte, bestimmte KI-Funktionen aufgrund regulatorischer Bedenken nicht in der EU anzubieten.
Diese Strategie der Tech-Giganten könnte als Druckmittel interpretiert werden, um die EU-Gesetzgebung in ihrem Sinne zu beeinflussen. Ein mögliches Problem dabei ist der Mangel an konkurrenzfähigen Alternativen innerhalb der EU, was zu einer potenziellen Abhängigkeit von US-Technologiekonzernen führen könnte.
DeepL stellt neues KI-Modell für Übersetzungen vor
Das Kölner Unternehmen DeepL hat ein neues Large Language Model für seinen Übersetzungsdienst entwickelt. Das Modell wurde mit proprietären Daten trainiert und von Sprachexperten optimiert.
In Blindtests schnitt es laut dem Unternehmen deutlich besser ab als Google Translate und ChatGPT-4. DeepL verspricht genauere Übersetzungen mit weniger Fehlern.
Das neue Modell ist für zahlende Kunden ab sofort für Englisch, Japanisch, Deutsch und Chinesisch verfügbar. Weitere Sprachen sollen folgen.
DeepL-Chef Kutylowski sieht darin erst den Anfang für KI-gestützte Sprachlösungen des Unternehmens. Im Mai erhielt DeepL eine Finanzierung von 300 Millionen US-Dollar.
Google DeepMind entwickelt KI-Modell mit Millionen kleiner "Experten"
Forscher von Google DeepMind haben eine neue KI-Architektur namens PEER vorgestellt. Sie nutzt über eine Million winziger "Experten" – kleine neuronale Netze mit nur einem Neuron.
PEER basiert auf dem "Mixture of Experts"-Prinzip (MoE), das auch aktuellen Modellen wie GPT-4 zugrunde liegt. Dabei werden bis zu 128 Expertennetzwerke trainiert, von denen bei Modellanfragen immer nur eine bestimmte Anzahl gleichzeitig aktiv ist. PEER geht noch einen Schritt weiter und verwendet eine extrem hohe Anzahl sehr kleiner Experten.
In Experimenten übertraf PEER sowohl herkömmliche Transformer-Modelle als auch bisherige MoE-Ansätze in puncto Effizienz.
Die Wissenschaftler sehen in PEER einen vielversprechenden Ansatz für effizientere und besser skalierbare KI-Modelle. Durch die Möglichkeit, neue Experten hinzuzufügen, könnte ein PEER-Modell zudem theoretisch ständig neue Informationen aufnehmen, ohne bereits Gelerntes zu vergessen. Weitere Forschung sei jedoch notwendig, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen.
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Proton stellt KI-Schreibassistent mit Fokus auf Datenschutz vor
Der Schweizer E-Mail-Anbieter Proton hat einen KI-Schreibassistenten namens Proton Scribe vorgestellt. Er ist in Proton Mail integriert und nutzt lokale KI-Verarbeitung auf dem Gerät des Nutzers.
Anders als bei anderen KI-Tools werden keine Nutzerdaten gesammelt oder an Dritte weitergegeben. Das Open-Source-Modell kann unabhängig geprüft werden. Als Modell dient aktuell ein kleines Sprachmodell von Mistral.
Proton Scribe ist für Geschäftskunden ab 2,99 Dollar pro Nutzer und Monat erhältlich.
OpenAI entwickelt Methode gegen KI-Halluzinationen
OpenAI hat eine neue Technik namens "Prover-Verifier Games" vorgestellt. Dabei treten zwei KI-Modelle gegeneinander an: Ein "Prover" generiert Lösungen, ein "Verifier" überprüft diese.
Durch Training lernt der Prover, Lösungen zu erzeugen, die für den Verifier und Menschen leicht nachvollziehbar sind. Gleichzeitig lernt der Verifier, auch subtile Fehler zu erkennen.
In Tests generierten die Modelle für Menschen verständlichere Lösungen als ein nur auf Korrektheit optimiertes Modell.
Die Forscher sehen darin einen vielversprechenden Ansatz für vertrauenswürdigere KI-Systeme. Das könnte den Einsatz in kritischen Bereichen wie Medizin oder Finanzen erleichtern.
(igr)
