KI-Chatbots in der Übersicht: Das bieten Google und Co.
Kampf der Tech-Giganten: Wir zeigen dir, welche KI-Chatbots es gibt und wofür du sie nutzen kannst.
- Was ist ein KI-Chatbot?
- Wie funktioniert ein KI-Sprachmodell?
- Die KI-Chatbots von Google, Meta und Microsoft
- 4 Tools mit KI-Power
- Fazit
KI, so weit das Auge reicht: Kaum ein Thema hat die Digitalbranche in den vergangenen Monaten so durchgerüttelt wie das der künstlichen Intelligenz. Spätestens seit dem Hype um ChatGPT von OpenAI kommt scheinbar jeder Tech-Gigant mit einem eigenen KI-Sprachmodell um die Ecke. Damit du den Überblick behältst, stellen wir dir im Folgenden einmal die künstlichen Intelligenzen der "Big Player" Microsoft, Meta und Google vor und zeigen wir, welche Funktionen und Anwendungsfelder sie im Einzelnen bieten.
Was ist ein KI-Chatbot?
In diesem Artikel konzentrieren wir uns vor allem auf Chatbots, die dazu dienen mittels künstlicher Intelligenz die Eingaben von Nutzer*innen zu verarbeiten und Antworten zu geben. Im Grunde also das, was du eventuell schon von OpenAI’s ChatGPT kennst.
Technisch basieren solche Chatbots auf Sprachmodellen. Ein KI-Sprachmodell ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) basiert und zur automatisierten Verarbeitung von Texten oder Sprache eingesetzt wird.
Der Zweck eines KI-Chatbots, wie der von BOTfriends
besteht häufig darin, den Kundenservice, die Interaktion mit Benutzer*innen oder die Durchführung von Geschäftstransaktionen zu automatisieren und zu verbessern. Ein Chatbot kann dabei helfen, die Arbeitsbelastung von Kundendienstmitarbeiter*innen zu reduzieren und gleichzeitig eine schnelle und effektive Antwort auf Benutzeranfragen zu liefern. Ein Chatbot kann auch als Marketing-Tool eingesetzt werden, um Kundenbindung und Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Darüber hinaus werden Chatbots – wie im Falle von ChatGPT – auch immer öfter im Kontext von Suchmaschinen oder zur Textgenerierung benutzt.Um als KI-Chatbot zu gelten, muss ein Chatbot in der Lage sein, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Es muss auch in der Lage sein, die Absichten der Benutzer zu erkennen und entsprechende Antworten zu generieren. Damit unterscheidet er sich von klassischen Chatbots, die lediglich auf ein vordefiniertes Set an Antwortmöglichkeiten zurückgreifen. Ein KI-Chatbot sollte in der Lage sein, kontextbezogene Gespräche zu führen und über eine Vielzahl von Themen zu sprechen. Er sollte auch die Fähigkeit haben, selbstlernend zu sein und seine Fähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern, indem er Feedback von Benutzer*innen aufnimmt und seine Algorithmen entsprechend anpasst.
Wie funktioniert ein KI-Sprachmodell?
Technisch gesehen basieren KI-Sprachmodelle auf Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) spezialisiert sind.
Die Grundlagen von KI-Sprachmodellen beruhen auf statistischen Modellen, die darauf trainiert werden, Sprachdaten zu verarbeiten und Muster in Texten und Sätzen zu erkennen. Die Modelle nutzen verschiedene Techniken der Datenanalyse, um Texte zu untersuchen. Dazu gehören beispielsweise die Tokenisierung, um Sätze in Wörter oder Wortgruppen aufzuteilen, die Part-of-Speech-Tagging, um Wörter in grammatikalische Kategorien einzuordnen, und die Named Entity Recognition, um benannte Entitäten wie Personen, Orte und Organisationen zu identifizieren.
Der Trainingsprozess von KI-Sprachmodellen basiert auf großen Mengen an Textdaten, die in der Regel aus dem Internet oder speziellen Korpora stammen. Diese Textdaten werden in den Trainingsprozess eingespeist und das Modell lernt, Muster in den Daten zu erkennen und automatisch Vorhersagen zu treffen, wenn es auf neue Daten trifft. Die Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es dem Modell, auf der Grundlage von Feedback zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
Deep Learning und neuronale Netze sind wichtige Technologien, die in KI-Sprachmodellen eingesetzt werden, um diese Leistungen zu verbessern. Deep Learning ist eine spezielle Form der Informationsverarbeitung, die aus vielen Schichten von künstlichen neuronalen Netzen besteht, um komplexe Muster auszubilden. Die Schichten sind hierarchisch angeordnet, so dass die niedrigeren Schichten einfache Merkmale wie Buchstaben oder Wörter erkennen, während die höheren Schichten komplexere Merkmale wie Satzstruktur oder Semantik erkennen.
Kurz gesagt: KI-Sprachmodelle sind Systeme, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren und auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Deep Learning entwickelt wurden. Der Trainingsprozess nutzt große Mengen von Textdaten, um Muster in der Sprache zu erkennen, während neuronale Netze und andere Algorithmen genutzt werden, um komplexe Muster in den Daten zu identifizieren.
Die KI-Chatbots von Google, Meta und Microsoft
Microsoft & ChatGPT
Eigentlich muss man hier nicht mehr viel schreiben: ChatGPT ist schließlich DER KI-Chatbot, der den Hype um künstliche Intelligenzen Ende 2022 losgetreten hat. Dank einfacher Bedienbarkeit und meist überzeugender Ergebnisse gehört die Software zu den beliebtesten KI-Textgeneratoren. Das Programm stammt vom Unternehmen OpenAI. Im Januar 2023 gab der Tech-Gigant Microsoft allerdings bekannt, im Zuge einer Zusammenarbeit 10 Milliarden Dollar in die Technologie investieren zu wollen.
Technische Grundlage von ChatGPT war lange Zeit OpenAI's GPT-3-Modell. Mitte März 2023 erschien der Nachfolger GPT4, der auch in Microsofts Bing Bot zum Einsatz kommen soll. Wichtige Neuerungen sollen sein, dass die Engine nun auch auf Bild-Input reagieren kann und die Ergebnisse präziser und sachlicher werden. Zudem soll ChatGPT mit dem neuen Sprachmodell künftig bis zu 25.000 Wörter verarbeiten können, statt wie bisher nur 3.000. Der Zugang ist jedoch zunächst beschränkt, Nutzer*innen von dem kostenpflichtigen ChatGPT Plus erhalten vorrangigen Zugang auf die neuen Features.
ChatGPT kann auf eine Vielzahl von Themen reagieren und generiert natürliche Sprachantworten, die darauf abzielen, eine menschenähnliche Konversation zu simulieren. Der Chatbot kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, beispielsweise im Kundenservice, der Bildung oder der Unterhaltung. Wie du das Programm perfekt nutzen kannst, zeigen wir die übrigens in unserer Liste mit 10 Tricks für ChatGPT.
Inzwischen haben unzählige Leute ChatGPT für sich entdeckt und nutzen die KI für unterschiedlichste Aufgaben – vom Blogging über HTML-Coding bis hin zur Erstellung akademischer Arbeiten. Microsoft hat, wie bereits erwähnt, angekündigt, die Technologie in die hauseigene Suchmaschine Bing integrieren zu wollen.
Bard von Google
Mit dem Hype um ChatGPT geriet Google unter Zugzwang. Wenig verwunderlich also, dass der Konzern bereits kurze Zeit später seinen eigenen KI-Sprachassistenten ankündigte: Google Bard ist aktuell nur ausgewählten Tester*innen vorbehalten, soll künftig aber ähnliche Aufgaben bei Suchanfragen zu erfüllen, wie Microsoft es mit ChatGPT für Bing plant.
Im Unterschied zu ChatGPT liegt der Fokus bei Bard vor allem auf der Beantwortung von Suchanfragen. Die Erstellung längerer oder gar kreativer Texte und Coding ist bei Bard zweitrangig. Technisch basiert Bard auf dem Sprachmodell LaMDA (Language Model for Dialog Applications), das ebenfalls von Google entwickelt wurde.
Llama von Meta
Llama ist ein KI-Sprachmodell von Meta, dem Konzern hinter Facebook, das für die Verarbeitung von natürlicher Sprache entwickelt wurde. Auch dieses Modell nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Methoden, um die Bedeutung und Intention von Benutzeranfragen in verschiedenen Sprachen zu verstehen und entsprechende Antworten zu generieren.
Laut Meta richtet sich Llama vor allem an den Bereich Forschung, in dem die KI durch die Nutzung kontinuierlich trainiert und verbessert werden soll. Der Zugriff auf das Modell wird deshalb auf Einzelfallbasis akademischen Forschern, Angehörigen von Organisationen aus Regierung, Zivilgesellschaft und Wissenschaft sowie Forschungslabors aus der Industrie in aller Welt gewährt.
Ein Unterschied zu GPT-3 beziehungsweise ChatGPT liegt in der Anzahl der Parameter: Während die KI von OpenAI auf 175 Milliarden Parametern basiert, fußt das Sprachmodell von Meta auf “nur” 65 Milliarden Parametern. Parameter sind, vereinfacht ausgedrückt, die Anzahl an Varianten, die die KI verarbeitet, um die Eingabe der Nutzer*in zu beantworten. Je größer die Anzahl der Parameter ist, desto präziser fällt die Antwort möglicherweise aus. Allerdings bedeutet eine höhere Menge an Parametern auch eine deutlich größere Menge an Speicherplatz und folglich benötigte Rechenkapazität.
Empfehlenswerte Chatbot-Software
Auf unserer Vergleichsplattform OMR Reviews findest du weitere empfehlenswerte Chatbot-Software. Dort haben wir über 70 Chatbots für kleine und mittlere Unternehmen, Start-Ups und Großkonzerne gelistet, die dich als virtuelle Assistenten im Bereichen, wie der Kundenkommunikation unterstützen. Also schau vorbei und vergleiche die Softwares mithilfe der authentischen und verifizierten Nutzerbewertungen:
4 Tools mit KI-Power
Du willst die Macht von KI einmal selbst ausprobieren? Dann teste doch mal eines der folgenden Tools, für die du auch Bewertungen auf OMR Reviews findest. All diese Lösungen bieten eine API, sodass sie per Schnittstelle in deine eigene Infrastruktur eingebunden werden können – zum Beispiel als KI-Chatbots:
Fazit
Die Entwicklung von KI schreitet rasant voran. Kaum eine Woche vergeht, ohne, dass eine (scheinbar) bahnbrechende Neuerung angekündigt wird. Fast täglich liest man zudem über die kreative Art, mit der die Nutzer*innen mit den künstlichen Intelligenzen interagieren.
Welcher KI-Chatbot letztlich das Rennen macht, wird die Zukunft zeigen. Neben einer intuitiven Bedienung dürfte vor allem die Qualität der Ergebnisse für die Nutzer*innen eine Rolle spielen. Wir jedenfalls bleiben gespannt darauf, was für Möglichkeiten KI in den nächsten Monaten und Jahren bereithalten wird.
Nils ist SEO-Texter bei OMR Reviews und darüber hinaus ein echter Content-Suchti. Egal, ob Grafik, Foto, Video oder Audio – wenn es um digitale Medien geht, ist Nils immer ganz vorne mit dabei. Vor seinem Wechsel zu OMR war er fast 5 Jahre lang als Content-Manager und -Creator in einem Immobilienunternehmen tätig und hat zudem eine klassische Ausbildung als Werbetexter.
