[Sammelthread] ChatGPT und andere KI - Anwendungsbeispiele und Diskussion

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Ich habe in letzter Zeit öfter ChatGPT benutzt, wenn ich Specs wissen wollte.

Z.B. wieviel M.2 Slots hat dieses oder jenes Mainboard und welche Specs haben die.
Oder wieviel Ampere kann ein TP4056 maximal.

Statt auf der Herstellerwebseite oder gar in einem Handbuch zu gucken, spuckts mir ChatGPT halt direkt aus.
Besonders praktisch, wenn man irgendwas in irgendwelchen Shops sucht/findet und sowas in der Produktbeschreibung selbstverständlich nicht dabeisteht.
 
Hmm, habe Bard mal eben aufs Glatteis geführt. Wusste ja von Anfang an die Antwort. War aber auch irreführend mit dem Extended ATX; ohne gross zu überlegen, hätte ich da auch mehrmals falsch geantwortet. Hat sich auch entschuldigt nach der Richtigstellung. Aber man kann echt diskutieren, und das ohne Zeitverzögerung. Hoffe Bard lernt daraus!
 
Hmm, nutze in den letzten Tagen gerne mal die KI für allgemeine Auskünfte. Aber so richtig verlässlich ist das noch nicht. Bard kann mir atm nicht mal sagen, wie spät es ist. Nachdem ich gefragt habe, wie spät es in Lousiana ist, meinte er dann lappidar hintendrein, in Schaffhausen ist es 21:23. Die Zeit in Lousinana ist auch um paar Stunden daneben gelegen. Naja egal, habe es selber ausgerechnet, anstatt mich darauf zu verlassen. Kein Wunder, gibt es den Autopilot noch nicht. Ist selbst auf mich noch eher Verlass.
 
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Heute habe ich mal Bard nochmals ausgepresst. Scheint wirklich dazuzulernen in der Hinsicht. Zumindest waren heute die Antworten korrekt. Wäre mal interessant, ob da jemand anhand des feedbacks den Algorhytmus aktiv füttert, oder ob die neunmalkluge KI tatsächlich selber lernt.

Was mich aber wirklich erstaunt ist, dass er die eigentliche Frage echt zu verstehen scheint. Sogar auf Deutsch. Weil wahrscheinlich wird das Problem ja noch translated. Und die Übersetzer sind ja manchmal auch schwer von Begriff.
 
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ich nutze das kostenlose ChatGPT auch immer mal wieder.
Ich finde man muss schon "lernen" wofür die Tools gut sind und was man immer noch besser googlet oder wofür man richtige Personen um Rat fragt.

oftmals ist die KI da auch zu vorsichtig.
z.B. habe ich einen Wurmkomposter und frage ab und zu ob dies und das rein kann.
dann steht eigentlich immer: prinzipiell ja, aber vielleich tauch nein, am besten nur wenig, weil falls doch nicht ist besser

oder wenn ich Dinge vergleichen will. z.B. welches Material ist besser geeignet für XY
Dann kommt quasi: Wenn du Material A bevorzugst ist Material A am besten. Magst du Material B ist Material B besser.

Andere Dinge sind dann wieder sehr gut, gerade weil man nachhaken kann.
z.B. hatte ich letztens ein Problem bei einem SQL Filter nach einer bestimmten Uhrzeit. Hat nicht ganz hingehauten. Habe ich ChatGPT gefragt, wieso ich mit dem Filter nichts finden würde obwohl er an und für sich richtig ist und ich weiss, dass es für diesen Zeitstempel einträge gibt. Da ging es dann um Zeitzonen und dann eben auch um verschiedene Formatierungen des Datums. Wer mal damit zu tun hatte weiss sicher was ich meine.
Wird dir grafisch mit Punkten angezeigt, dann sinds aber striche in der DB. Dann mal DDMMYYYY oder MMDDYYYY. Ich hätte da auch selber länger pröbeln und überlegen können aber so habe ich dann einfach sagen können "du, das klappt leider immer noch nicht" und habe einen anderen Vorschlag erhalten.


Für kleine Skriptereien fand ich es auch immer ganz nett. Ich brauche das sehr selten und bin dann nicht "Warm" genug, dass ich das gleich schreiben könnte. Aber ich verstehe es so halbwegs und weiss was ich haben möchte.
Da habe ich mal gefragt ob es mir ein PowerShell Script schreiben könnte, was in einer unbestimmten Anzahl an docx Dateien in einem Verzeichnis die Schriftart anpasst. Hat es dann gleich ausgespuckt und scheinbar lief das auch.
Hier kommts dann aber: Die Daten liessen sich in Word nicht mehr öffnen weil irgendwas korrupt sei. Dann habe ich ChatGPT gefragt ob dabei vielleicht irgend eine Signatur kaputt geht. Es meinte "ja das ist möglich". dann habe ich einfach plump gefragt, ob es das Script nicht umschreiben könne, so dass das nicht passiert. "Natürlich, kein Problem. Hier"
Logischerweise wäre es besser es wäre von anfang an so gelaufen, Aber immerhin bin ich so zum Ziel gekommen relativ schnell.
Wenn man also weiss, wie man dieses "Werkzeug" benutzen soll geht damit wohl relativ viel.

Das sprachliche ist auch sehr interessant ja.
Ich habe ja auch schon versucht Schweizerdeutsch mit ChatGPT zu sprechen. Es gibt zwar Hochdeutsche Antworten, versteht meine Fragen aber tadellos.
Ich hatte mal den Auftrag gegeben einige Sätze in einen bestimmten schweizer Dialekt um zu schreiben. Das hat es hingegen nicht so gut gemacht. Hat es zwar versucht aber es war dann nie ganz authentisch. jedoch wurde es mit jedem versuch besser. Ich nehme mal an hier greift die KI auch einfach aus schnippseln anderer Unterhaltungen und Webeinträge hinzu, weil der schweizer Dialekt ja an sich keine Gramatik hat.


Specs vergleichen ist natürlich auch super.
Für eine effektive "Kaufberatung" ist es dann hingegen eben doch noch nicht geeignet.
Schön finde ich hier aber, dass ich immer nachfragen kann wenn ich etwas nicht verstehe.
Wenn ich im Web ein Video oder einen Blogpost lese wo jemand meine Frage eigentlich beantwortet, ich dann aber nicht ganz alles daran verstehe, bin ich in einer Sackgasse. Bei der KI kann ich fragen "heisst das dann aber im Umkehrschluss, dass?"
Und das ist schon nett.
 
ClisClis schrieb:
z.B. habe ich einen Wurmkomposter und frage ab und zu ob dies und das rein kann.
dann steht eigentlich immer: prinzipiell ja, aber vielleich tauch nein, am besten nur wenig, weil falls doch nicht ist besser
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Die KI ist auch nur mit Daten aus dem Internet trainiert und in denen steht vermutlich auch genau das, wie man es selbst auch über Suchmaschinen findet. Der eine sagt "Ja", der nächste Artikel sagt "nein", in einem Forum hat irgendjemand geschrieben "Wenns nur eine kleine Menge ist, machts nichts"....

ClisClis schrieb:
oder wenn ich Dinge vergleichen will. z.B. welches Material ist besser geeignet für XY
Dann kommt quasi: Wenn du Material A bevorzugst ist Material A am besten. Magst du Material B ist Material B besser.
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Habe gerade gefragt:
"Welches Material ist bei 3D-Druck besser für mechanisch belastete Teile besser geeignet"
Die Antwort war eigentlich direkt vollumfänglich mit einer Liste positiver und negativer Eigenschaften diverser Materialien und auch dem völlig korrektem Hinweiß das es wiederrum auf die Belastungstypen und Umgebungseinflüsse ankommt. :d
 
Mal wieder faszinierend...

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Hmm. Bin immer gerne wieder mit Bard am reden. Im technischen Bereich verzapft er viel Unsinn. Zu Politik kann oder will er sich nicht äussern.

Aber wenn man Bard irgendeine Frage stellt, unglaublich was der da alles aus dem Hut zaubert. Kultur, Naturwissenschaften, Geographie, what ever. Also zumindest ist er redegewandter als ich, und das mag was heissen. Mich begeistert die Technik je länger, je mehr. Genial. Wenn man ihm präzise Fragen stellt, kommen echt genau die massgeschneiderten Antworten. Ob die immer richtig oder sinnvoll sind, steht auf einem anderen Blatt. Aber immerhin, muss man ihm und der Technik dazu lassen.
Beitrag automatisch zusammengeführt:

Ah nein, ich rede da mit gemini aktuell. Am liebsten war mir ja Synthia, die war echt witzig. Aber das streichen die nach und nach raus.
 
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Nutzt hier jemand GPT4All oder Jan.AI?
Bin noch nicht dazu gekommen, das privat aufzusetzen mangels Zeit und zu schauen wie gut die Modelle sind bzw. welche die besten sind.

Viel findet man dazu nicht, die Zusammenstellung liefert aber gute Anhaltspunkte:
medium.com

50+ Open-Source Options for Running LLMs Locally

In my previous post I discussed the benefits of using locally hosted open weights LLMs, like data privacy and cost savings. By using mostly…
medium.com medium.com

Auf der Arbeit haben wir eine private Version von ChatGPT, sodass die Anwendungsfälle breiter sind. Ich hoffe ich bekomme es noch als Erweiterung in VS Code eingerichtet.
 
Ich habe letztens einen L-förmigrn Raum renoviert und chatgpt gefragt, wie viele Fußleisten gekauft werden müssen und wo gesägt werden muss, um am wenigstens Verschnitt zu haben.
Total genial, 5cm nur über gehabt :bigok:
Hätte man natürlich auch relativ schnell selber rechnen können, but why?
 
Ich nutze DallE gerne um ausmalbilder für meine Vierjährige zu erstellen 😅
 
Ohne es belehrend oder dergleichen zu meinen, denn der Zug der Rettung der Menschheit ist längst abgefahren, aber denkt einer von euch ab und an darüber nach, was diese Anfragen an Energie kosten?

Ich denke da immer mal wieder dran. Meine Firma hat unter der Leitung der IT eine KI AG ins Leben gerufen. Wir nutzen viel Dall-E und chatGPT zur Zeit, aber das relativ unkoordiniert bzw. jede Abteilung ein wenig nach try and error. Einige Daten können wir nicht in chatGPT gießen, verbieten uns die Verträge mit den Datenbereitstellern.

Mit einer ob-premise Lösung ginge das. Also klopfen wir gerade ab, was wir für eine ordentliche Lösung brauchen, damit LLaMA laufen kann.

Nicht nur, dass die Hardware 50k kostet, dazu kommt dann der 24/7/356 Stromverbrauch. Meine Herren. Zwar haben wir genug Solarstrom dafür über. Aber in Flensburg scheint nicht immer Sonne oO
 
Nelen schrieb:
Ohne es belehrend oder dergleichen zu meinen, denn der Zug der Rettung der Menschheit ist längst abgefahren, aber denkt einer von euch ab und an darüber nach, was diese Anfragen an Energie kosten?
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Ja, ich habe mich in meiner letzten Projektarbeit damit beschäftigt. Insbesondere mit den ESG-Zielen von Mircrosoft und Google. Allein von 2023 bis 2024 stiegen die Treibhausgasemissionen bei MS um 30 %. Zwar steigt der Anteil der erneuerbaren Energien weiterhin, aber 80 % des globalen Energiebedarfs wird immer noch durch Öl, Kohle und Gas bedient.
 
Nelen schrieb:
Aber in Flensburg scheint nicht immer Sonne oO
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Dafür weht dort fast immer der Wind.
shinin schrieb:
Zwar steigt der Anteil der erneuerbaren Energien weiterhin, aber 80 % des globalen Energiebedarfs wird immer noch durch Öl, Kohle und Gas bedient.
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Ja, aber.
Durch die Elektrifizierung sinkt der Energiebedarf enorm.
Der Verbrenner der seine 55kWh braucht vs. das Elektroauto das seine 15kWh braucht und das sogar ohne Betrachtung der Vorkette.

Und auch bei KI wird die Hypephase enden, wie bei Krypto.
 
KI ist eine General Purpose Technologie, Krypto nicht. Somit nicht vergleichbar.

Ich weiß nicht wie du aus der Grafik oben ablesen kannst, dass der globale Energiebedarf sinkt. Aber siehe auch hier:
We see that global energy consumption has increased nearly every year for more than half a century. The exceptions to this are in the early 1980s, and 2009 following the financial crisis.
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Chemie-, Papier und Metallindustrie haben unter anderem den größten Energieverbrauch. Circa 70 % aller menschverursachten Emissionen seit dem Jahr 1988 sind auf die Geschäftspraktiken und Geschäftsmodelle von 100 Unternehmen zurückverfolgen. Autos egal welcher Art hatten und haben da einen eher geringen Anteil:
The most high energy use businesses in the world for electricity consumption in the commercial sector are Samsung, at 22,916,000 megawatt hours, followed by TSMC at 16,058,000 megawatt hours, Alphabet (Google) at 12,237,000 megawatt hours, Microsoft at 10,244,000 megawatt hours, Intel at 7,170,000 megawatt hours, and Facebook at 7,170,000 megawatt hours (Quelle).
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Ich persönlich kam noch in keine Situation in der ich dachte "Boar, hier weiß ich nicht weiter. Ich frag' mal die KI", daher habe ich auch kaum/gar keine Erfahrung damit.
Leider stehe ich dem Ganzen aber ziemlich skeptisch gegenüber.
Wenn ich ChatGPT Fragen stelle, für deren Antwort ich nur zu faul zu suchen bin, dann sehe ich keinen Sinn dahinter.
Für solche QR-Codes, wie sie @Daniels87 hat erzeugen lassen: dann sehe ich darin schon mehr Sinn.

Wo ich definitiv auf KI setzen will/setze, ist die Analyse vieler, unterschiedlicher Datensätze mit jeweils hunderten Datenpunkten. Da erhoffe ich mir dass die KI Muster erkennt und Abhängigkeiten aufzeigt (falls die aus den Daten hervorgehen).
Ich weiß nur nicht ob hierfür "KI" wirklich das sinnvollste Tool ist.
 
meph!sto schrieb:
Wo ich definitiv auf KI setzen will/setze, ist die Analyse vieler, unterschiedlicher Datensätze mit jeweils hunderten Datenpunkten. Da erhoffe ich mir dass die KI Muster erkennt und Abhängigkeiten aufzeigt (falls die aus den Daten hervorgehen). Ich weiß nur nicht ob hierfür "KI" wirklich das sinnvollste Tool ist.
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Sehe ich ähnlich, denn die Datenmengen mit denen wir konfrontiert werden, steigen unaufhörlich. In Zusammenarbeit mit KI kann man solche Analysen schneller durchführen. Ich sehe KI aber nicht als Werkzeug, sondern als Technologie. Bei der Verwendung gibt es natürlich ebenso ethische Kontroversen, wie beim autonomen Fahren oder der Verwendung im militärischen Bereich.
 
shinin schrieb:
KI ist eine General Purpose Technologie, Krypto nicht. Somit nicht vergleichbar.
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Jaja, kann man nicht vergleichen.

Doch kann man, KI hat eine Hypephase die wieder abnehmen wird.
Guck doch mal was der OpenAI Chef zur Gewinnaussicht sagt. Dort wird grad gezockt und Geld und Rechenleistung verbraten.
Aber wenn kein oder kaum Geld zurück kommt wird das wieder auf sinnvolle Maße runterdampfen.
 
meph!sto schrieb:
Wo ich definitiv auf KI setzen will/setze, ist die Analyse vieler, unterschiedlicher Datensätze mit jeweils hunderten Datenpunkten. Da erhoffe ich mir dass die KI Muster erkennt und Abhängigkeiten aufzeigt (falls die aus den Daten hervorgehen).
Ich weiß nur nicht ob hierfür "KI" wirklich das sinnvollste Tool ist.
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Ich arbeite mit Verfahren zur "Musterkennung" beruflich.

Dafür gibt es unzählig (!) viele (verschiedene) Methoden der Datenanalyse. AI ist einfach ein Oberbegriff der diesbezüglich nichts aussagt, denn die AI muss ja auch normale Verfahren dafür nutzen. Ein beispiel von unzähligen wäre z.B. k-means clustering: https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

"Muster" ist allerdings ein sehr abstrakter Oberbegriff. Man müsste spezifizieren was man genau im Bezug auf einen Datensatz meint und dann lassen sich entsprechende (passende) Tools auswählen.

Jede Methode sollte entsprechend den Eigenschaften eines Datensatzes und an die genauen Ziele der Analyse passend ausgewählt und angepasst werden. Denn verschiedene Methoden haben auch unterschiedliche Ansprüche an einen Datensatz, beispielsweise hinsichtlich der Struktur der Daten, einer Mindesanzahl von Datenpunkten, etc.

Man sollte also immer 1) theoretisch verstehen was eine Methode, also Methode X oder Y, zur "Mustererkennung" überhaupt macht; 2) wissen welche Parameter, Voraussetzungen, etc. damit zusammenhängen und 3) wissen wie sie genau oder zumindest ansatzweise programmiert wird.

Wer die Methode nicht genau versteht wird auch nicht fähig sein die Ergebnisse vollständig zu interpretieren, beispielsweise hinsichtlich methodologischer Schwächen oder Probleme.

Will sagen: auch wenn AI irgendein Verfahren nutzt ist es immer besser sich selbst in die jeweilige Methode einzuarbeiten. Für ordentliche Analysen kommt man da einfach nicht herum.
 
Ich habe die Erfahrung gemacht, dass große Datenmengen zu Fehlern führen. Z.B. wenn die Konversation sehr lang ist oder man eine relativ umfangreiche Datei hochlädt.

Ob Hype oder nicht, ich persönlich finde es extrem praktisch. Da ich es seit Monaten täglich verwende, kenne ich die Grenzen und Möglichkeiten relativ gut.
Ich bin selbstständig, und für mich ist es auch ein persönlicher Assistent, der mit viel nonsens-Arbeit abnimmt. Ich würde ungerne darauf verzichten, mir wäre es auch deutlich mehr Wert als 20$.

Das neues Sprachmodell finde ich auch super (aktuell nur mit VPN), jetzt lässt es sich damit auch während der Autofahrt arbeiten. Leider lassen sich im Sprachmodell noch keine Dateien hochladen, aber das wird bestimmt auch bald kommen.

Neu ist jetzt auch "ChatGPT 4o with canvas", habe ich aber noch nicht getestet.
 
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Geforce3M3 schrieb:
Will sagen: auch wenn AI irgendein Verfahren nutzt ist es immer besser sich selbst in die jeweilige Methode einzuarbeiten. Für ordentliche Analysen kommt man da einfach nicht herum.
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Vollkommen richtig. Dein Beispiel zeigt deutlich wie die Zukunft der Arbeitswelt aussehen wird und welche Probleme AI mit sich bringt.
Unternehmen werden low-skilled jobs bzw. bestimmte Arbeiten an AI outsourcen, da eine enorme Kostenreduktion realisiert werden kann.

Dadurch entfallen viele Stellen. AI ersetzt Arbeitsstellen, bekommt aber kein Gehalt, zahlt keine Steuern und kauft keine Güter und Dienstleistungen.
Die Regierungen werden sicherlich vor enormen Herausforderungen stehen.
Ich frage mich, ob es überhaupt volkswirtschaftliche Pläne zur Lösung dieser Problematik gibt.
 
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Format a schrieb:
bekommt aber kein Gehalt, zahlt keine Steuern und kauft keine Güter und Dienstleistungen.
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Mit der (wichtigen) Thematik beschäftigen sich sicherlich nur einige wenige und diese werden dann als Cassandras gebrandmarkt. Da kommen dann die Totschlagargumente, wie z.B. Zukunftsverweigerer, Fortschrittsbremse usw. Dabei finde ich die künftige Verteilung von Kapital extrem diskussionswürdig, denn der volkswirtschaftliche Geldkreislauf ist schon und wird dadurch noch weit mehr gestört werden.
 
Solange die KI nicht das tut was sie soll mache ich mir um meinen Job keine Sorgen. :)

Zeichne bitte ein Bild mit 9 Autos. Keines davon soll blau sein.
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Bitte noch ein weiteres Bild mit genau 9 Autos. Keines davon soll blau sein.
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Sorgen mache ich mir darüber, dass KI für viele die eierlegende Wollmilchsau sein soll, die alles beherrscht.


KI ist super. Für mich ein tolles Tool um meine Produktivität zu steigern. Nutze ich annähernd täglich. Aber solange das Ergebnis nicht vom Anforderer bewertet werden kann ist dieses nichts Wert.


Wenn ich mir dann vorstelle, dass mit solchen Algorithmen Verträge, Gesetze und ähnliches geprüft werden oder Qualitätsmanagement von Produkten automatisiert durchgeführt wird, dann wird mir ganz anders. Wenn dann auch noch medizinische Testreihen KI-gestützt durchgeführt werden und der Output nicht korrekt geprüft wird, wird es kritisch.
 
Natürlich ist das haluzinieren der KI noch ein Problem. Aber wir sind hier noch am ganz am Anfang, glaubt mal nicht, dass wir in 3 Jahren noch über die gleichen Probleme reden ;)
 
SCFrame schrieb:
Sorgen mache ich mir darüber, dass KI für viele die eierlegende Wollmilchsau sein soll, die alles beherrscht.
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SCFrame schrieb:
Wenn dann auch noch medizinische Testreihen KI-gestützt durchgeführt werden und der Output nicht korrekt geprüft wird, wird es kritisch.
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Ich glaube viele haben einfach ein falsches Verständnis davon was AI ist.

Machine learning wird z.B. in der Forschung und teilweise Anwendung für precision medicine schon lange angewendet. Machine learning ist eine Form von AI. Nenne es machine learning und es interessiert niemanden außerhalb der Fachwelt. Nenne es AI und alle Laien horchen auf. Der k-means Algorithmus den ich oben beispielhaft verlinkt habe ist eine Form des unsupervised machine learnings, also AI.
 
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