Die Geschwindigkeit bei der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) wird in Zukunft zu einem entscheidenden Kriterium für die CPU/GPU-Auswahl werden. Das gilt insbesondere für Software-Entwickler, die LLMs lokal nutzen möchten anstatt alle Daten an Anbieter wie ChatGPT in die Cloud zu übertragen.
Umso verblüffender ist es, dass es dafür aktuell kaum brauchbare Benchmarks gibt. In Anknüpfung an meinen Artikel Sprachmodelle lokal ausführen und mit Hilfe des Forum-Feedbacks habe ich die folgende Abbildung zusammengestellt.
Textproduktion in Tokens/s bei der lokalen Ausführung von llama2 bzw. llama3
Die Geschwindigkeit in Token/s wird — zugegeben unwissenschaftlich — mit der Ausführung des folgenden Kommandos ermittelt:
ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
oder
ollama run llama3 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
Bei den Tests ist llama3 um ca. 10 Prozent langsamer als llama2, liefert also etwas weniger Token/s. Möglicherweise liegt dies ganz einfach daran, dass das Sprachmodell llama3 in der Standardausführung etwas größer ist als llama2 (7 versus 8 Mrd. Parameter). Aber an der Größenordnung der Ergebnisse ändert das wenig, die Werte sind noch vergleichbar.
Beachten Sie, dass die im Diagramm angegebenen Werte variieren können, je nach installierten Treiber, Stromversorgung, Kühlung (speziell bei Notebooks) etc.
Helfen Sie mit! Wenn Sie Ollama lokal installiert haben, posten Sie bitte Ihre Ergebnisse zusammen mit den Hardware-Eckdaten im Forum. Verwenden Sie als Sprachmodell llama2 bzw. llama3 in der Defaultgröße (also mit 7 bzw. 8 Mrd. Parameter, entspricht llama2:7b oder llama3:8b). Das Sprachmodell ist dann ca. 4 bzw. 5 GByte groß, d.h. die Speicheranforderungen sind gering. (Falls Sie das LLM mit einer dezidierten GPU ausführen, muss diese einen ausreichend großen Speicher haben, in dem das ganze Sprachmodell Platz findet. Je nach Betriebssystem sind u.U. zusätzliche Treiber notwendig, damit die GPU überhaupt genutzt wird.)
Ich werde das Diagramm gelegentlich mit neuen Daten aktualisieren.
Mit GPT4All gibt es bereits einen Chatbot wie ChatGPT, den Du auf Deinem Computer installieren und offline benutzen kannst. Möchtest Du offline Bilder mithilfe einer KI erstellen, dann eignet sich Stable Diffusion hervorragend dafür. Auch diese Software kannst Du offline installieren und nutzen. Vorteilhaft ist ein schneller Computer mit ordentlich Speicher und im Idealfall eine schnelle Grafikkarte. Mein Tuxedo Fusion ist auf jeden Fall schnell genug und hat ausreichend RAM, um binnen weniger Sekunden KI-Bilder mit Stable Diffusion zu erstellen […]
ChatGPT, Copilot & Co. verwenden Large Language Models (LLMs). Diese werden auf leistungsstarken Servern ausgeführt und als Cloud-Services angeboten. Das funktioniert wunderbar. Aber nicht jeder will Daten, Text und Code ständig in die Cloud hochladen. Kann man also — mit »gewöhnlicher« Hardware — LLMs auch lokal ausführen?
Tatsächlich ist das verblüffend einfach. Das Tool der Wahl heißt Ollama. Was Docker für Container ist, ist Ollama für LLMs!
Ollama kann ziemlich mühelos unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Unter Windows und macOS starten Sie Ollama als Hintergrunddienst mit einer winzigen grafischen Oberfläche (im Prinzip nur ein Icon, das den Status anzeigt). Unter Linux richten Sie den Dienst mit systemctl ein:
systemctl enable --now ollama
Ollama läuft im Terminal, kann aber auch per API genutzt werden (z.B. zur Realisierung einer Web-Schnittstelle).
Ollama anwenden
Jetzt können Sie Ollama mit dem gleichnamigen Kommando im Terminal ausführen. Mit ollama run <llmname> installieren Sie eines der öffentlich verfügbaren Sprachmodelle (mehr dazu im nächsten Abschnitt) und können dann im Textmodus Kommandos ausführen:
ollama run llama2
>>> I need a regex to verify a date in US format. Can you help?
Of course! To match a date in the format of "MM/DD/YYYY" (month-day-year)
or "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM", you can use the following regular expression:
\b(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4})|(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?\b
Here's a breakdown of how this regex works:
* \b: Matches a word boundary (the start or end of a word) to ensure
we're matching the entire date field.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}): Matches the month/day/year format. The
(\d{1,2}) captures the month and day as individual digits (0-2
digits for the month and 1-2 digits for the day). The / separates
the date components.
* |: Or, used to match the alternative format.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?: Matches the month/day/year with
time format. The (\d{1,2}) captures the month and day as individual
digits (0-2 digits for the month and 1-2 digits for the day). The /
separates the date components. The \d{0,2} matches the time component
(0-2 digits representing the hour and minute).
* \b: Matches a word boundary to ensure we're matching the entire date field again.
Note that this regex will match both US and international dates in the
"MM/DD/YYYY" format, as well as dates in the "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM"
format. If you need a more specific format (e.g., only US dates),
feel free to modify the regex accordingly.
Manche Sprachmodelle können auch Deutsch (nochmals llama2), wenngleich die sprachliche Qualität mitunter nur mittelmäßig ist.
>>> Was ist der Dopplereffekt?
Der Dopplereffekt ist ein physikalischer Effekt, der durch die Beugung von
Lichtwellen verursacht wird, wenn diese durch eine mediummässige Materie
passt. In einer bestimmten Umgebung oder Situation kann das Licht, das durch
eine bestimmte Fläche oder ein Objekt passt, sich "verlangsamen" und eine
Dopplereffekthelligkeit erzeugen.
Der Dopplereffekt ist ein spezifischer Effekt, der auf der Beugung von
Lichtwellen basiert. Wenn Licht durch ein Medium passt, wird es durch die Faser
des Mediums beugt und umgestaltet. Die Intensität des Lichts, das durch ein
Medium passt, kann sich durch den Dopplereffekt ändern.
Im Alltag können wir den Dopplereffekt beispielsweise bei der Anähnlichkeit von
Objekten in einer Ferne sehen. Wenn ein Auto oder eine andere Objekte in der
Ferne auf uns zukommt, wird es durch die Luft des Raumes beugt und erscheint
größer und weiter weg, als es tatsächlich ist.
Der Dopplereffekt kann auch in anderen Bereichen wie der Optik, Elektrotechnik
oder Medizin verwendet werden. Zum Beispiel können Dopplereffekte in der
Medizin verwendet werden, um die Blutungen in einem Körperteil zu bestimmen.
Es gibt verschiedene Arten von Dopplereffekten, darunter:
* LichtDopplereffekt: Der Effekt, den das Licht erzeugt, wenn es durch ein
Medium passt.
* ZeitDopplereffekt: Der Effekt, den die Zeit erzeugt, wenn sie durch ein
Objekt oder eine bestimmte Umgebung verändert wird.
* Räumliche Dopplereffekte: Der Effekt, den die räumliche Position von Objekten
oder der Standort eines Beobachters auf die Erscheinung des Dopplereffekts
ausübt.
Insgesamt ist der Dopplereffekt ein interessanter und wichtiger
physikalischerEffekt, der in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technologie
Verwendung findet.
Ollama stellt seine Funktionen über eine REST-API zur Verfügung und kann somit lokal auch durch eigene Scripts und Editor-Plugins (z.B. Continue für VSCode) genutzt werden. Natürlich gibt es auch Module/Bibliotheken für diverse Sprachen, z.B. für Python.
Öffentliche Sprachmodelle
Die bekanntesten Sprachmodelle sind zur Zeit GPT-3.5 und GPT-4. Sie wurden von der Firma openAI entwickelt und sind die Basis für ChatGPT. Leider sind die aktellen GPT-Versionen nicht öffentlich erhältlich.
Zum Glück gibt es aber eine Menge anderer Sprachmodelle, die wie Open-Source-Software kostenlos heruntergeladen und von Ollama ausgeführt werden können. Gut geeignet für erste Experimente sind llama2, gemma und mistral. Einen Überblick über wichtige, Ollama-kompatible LLMs finden Sie hier:
Viele Sprachmodelle stehen in unterschiedlicher Größe zur Verfügung. Die Größe wird in der Anzahl der Parameter gemessen (7b = 7 billions = 7 Milliarden). Die Formel »größer ist besser« gilt dabei nur mit Einschränkungen. Mehr Parameter versprechen eine bessere Qualität, das Modell ist dann aber langsamer in der Ausführung und braucht mehr Platz im Arbeitsspeicher. Die folgende Tabelle gilt für llama2, einem frei verfügbaren Sprachmodell der Firma Meta (Facebook & Co.).
Wenn Sie llama2:70b ausführen wollen, sollte Ihr Rechner über 64 GB RAM verfügen.
Update: Quasi zugleich mit diesem Artikel wurde llama3 fertiggestellt (Details und noch mehr Details). Aktuell gibt es zwei Größen, 8b (5 GB) und 80b (40 GB).
ollama run llava:13b
>>> describe this image: raspap3.jpg
Added image 'raspap3.jpg'
The image shows a small, single-board computer like the Raspberry Pi 3, which is
known for its versatility and uses in various projects. It appears to be connected
to an external device via what looks like a USB cable with a small, rectangular
module on the end, possibly an adapter or expansion board. This connection
suggests that the device might be used for communication purposes, such as
connecting it to a network using an antenna. The antenna is visible in the
upper part of the image and is connected to the single-board computer by a
cable, indicating that this setup could be used for Wi-Fi or other wireless
connectivity.
The environment seems to be an indoor setting with wooden flooring, providing a
simple and clean background for the electronic components. There's also a label
on the antenna, though it's not clear enough to read in this image. The setup
is likely part of an electronics project or demonstration, given the simplicity
and focus on the connectivity equipment rather than any additional peripherals
or complex arrangements.
Eigentlich eine ganz passable Beschreibung für das folgende Bild!
Raspberry Pi 3B+ mit USB-WLAN-Adapter
Praktische Erfahrungen, Qualität
Es ist erstaunlich, wie rasch die Qualität kommerzieller KI-Tools — gerade noch als IT-Wunder gefeiert — zur Selbstverständlichkeit wird. Lokale LLMs funktionieren auch gut, können aber in vielerlei Hinsicht (noch) nicht mit den kommerziellen Modellen mithalten. Dafür gibt es mehrere Gründe:
Bei kommerziellen Modellen fließt mehr Geld und Mühe in das Fine-Tuning.
Auch das Budget für das Trainingsmaterial ist größer.
Kommerzielle Modelle sind oft größer und laufen auf besserer Hardware. Das eigene Notebook ist mit der Ausführung (ganz) großer Sprachmodelle überfordert. (Siehe auch den folgenden Abschnitt.)
Wodurch zeichnet sich die geringere Qualität im Vergleich zu ChatGPT oder Copilot aus?
Die Antworten sind weniger schlüssig und sprachlich nicht so ausgefeilt.
Wenn Sie LLMs zum Coding verwenden, passt der produzierte Code oft weniger gut zur Fragestellung.
Die Antworten werden je nach Hardware viel langsamer generiert. Der Rechner läuft dabei heiß.
Die meisten von mir getesteten Modelle funktionieren nur dann zufriedenstellend, wenn ich in englischer Sprache mit ihnen kommuniziere.
Die optimale Hardware für Ollama
Als Minimal-Benchmark haben Bernd Öggl und ich das folgende Ollama-Kommando auf diversen Rechnern ausgeführt:
ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
Die Ergebnisse dieses Kommandos sehen immer ziemlich ähnlich aus, aber die erforderliche Wartezeit variiert beträchtlich!
Grundsätzlich kann Ollama GPUs nutzen (siehe auch hier und hier). Im Detail hängt es wie immer vom spezifischen GPU-Modell, von den installierten Treibern usw. ab. Wenn Sie unter Linux mit einer NVIDIA-Grafikkarte arbeiten, müssen Sie CUDA-Treiber installieren und ollama-cuda ausführen. Beachten Sie auch, dass das Sprachmodell im Speicher der Grafikkarte Platz finden muss, damit die GPU genutzt werden kann.
Apple-Rechner mit M1/M2/M3-CPUs sind für Ollama aus zweierlei Gründen ideal: Es gibt keinen Ärger mit Treibern, und der gemeinsame Speicher für CPU/GPU ist vorteilhaft. Die GPUs verfügen über so viel RAM wie der Rechner. Außerdem bleibt der Rechner lautlos, wenn Sie Ollama nicht ununterbrochen mit neuen Abfragen beschäftigen. Allerdings verlangt Apple leider vollkommen absurde Preise für RAM-Erweiterungen.
Zum Schluss noch eine Bitte: Falls Sie Ollama auf Ihrem Rechner installiert haben, posten Sie bitte Ihre Ergebnisse des Kommandos ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose im Forum!
Das Team von Nextcloud hat ein großes Update für den Nextcloud KI-Assistenten zur Verfügung gestellt. Ab sofort gibt es Context Chat und Context Write. Zudem ist GPU-Beschleunigung möglich und der Nextcloud-Server lässt sich vom KI-Server abspalten. Ferner arbeitet das Nextcloud-Team mit mehreren bekannten europäischen Hosting-Unternehmen zusammen, darunter IONOS und OVHcloud, um KI-as-a-Service-Lösungen anzubieten, die Privatsphäre und digitale Souveränität respektieren. In diesem Fall benötigst Du selbst keine teuren GPUs, um KI und Nextcloud zu vereinen. Nextcloud Assistant 2.0 Die Oberfläche wurde […]
Ich habe bei meiner Nextcloud-Testinstanz die Beta-Version von Nextcloud 29 installiert und war etwas neugierig. Insbesondere die Optionen für KI haben mich interessiert. Bei der letzten Version wurden Möglichkeiten erwähnt, Bilder via KI erstellen zu lassen und so weiter. Allerdings habe ich keine Möglichkeiten gefunden, die erwähnten Funktionen einfach zu nutzen. Mit Nextcloud 29 scheint die Sache nun ein Gesicht zu bekommen. Werfen wir zunächst einen Blick darauf, wie der Nextcloud-Assistent in Version 28 aussieht. Betreibst Du selbst eine NC, […]
Ab sofort kannst Du die Open-Source-Fotoverwaltungs-Software digiKam 8.3 herunterladen. Es gibt 250 Bugfixes, aber auch interessante Neuerungen. Es gibt etwa ein Tool, womit Du Fotos und Bildern automatisch Tags zuweisen kannst. Dafür wird ein neuronales Netzwerk für Deep Learning benutzt. Du findest hier genaue Details zu dieser Funktion. Du findest die Funktion unter Extras > Wartung > Auto tags. Die Funktion mit dem automatischen Zuordnen von Tags ist auch im QueueManager verfügbar. Ebenso gibt es im QueueManager ein neues Tool, […]
Die Desktop-Version von Brave wurde auf Version 1.62 aktualisiert. Ab sofort benutzt der Browser Mixtral 8x7B als Standard-Language Model (LLM) im eigenen KI-Browserassistenten Leo. Mixtral 8x7B ist ein Open-Source-LLM, das von Mistral AI im vergangenen Dezember veröffentlicht wurde. Es ist schnell und dank der hohen Leistung hat es sich schnell verbreitet. Ferner haben die Entwickler die Benutzerfreundlichkeit von Leo verbessert, indem sie das Onboarding, die Kontextsteuerung, die Formatierung von Eingaben und Antworten und die allgemeine Benutzeroberfläche verbessert haben. Mixtral ab […]
Intel hat einige KI-Tools für Audacity entwickelt, die sowohl für gesprochene Sprache als auch für Musik nützlich sind. Toll an der Sache ist, dass die KI-Funktionen komplett auf Deinem PC laufen. Es wird also nichts in die Cloud hochgeladen und Du musst auch nicht online sein. KI-Werkzeuge für Podcasts Für gesprochene Inhalte bieten die OpenVINO-Effekte eine Geräuschunterdrückung und ein Transkriptions-Plugin. Die Rauschunterdrückung macht genau das, was Du vermutest – sie unterdrückt Rauschen. Damit verhält er sich ähnlich wie der in […]
Anki ist eine Karteikarten-App mit einem sehr sehr guten Algorithmus, der einem hilft, das Gelernte nicht mehr zu vergessen. Wie man lernt ohne zu Vergessen habe ich bereits in meinem letzten Artikel kurz beschrieben. Vor kurzem habe ich den Schülern meiner Schule eine Einführung in Anki gegeben. Dazu habe ich auch einige Videos und Tutorials aufgenommen.
Anki 23.10
Vor kurzem wurde eine neue Version von Anki veröffentlicht, die mindestens zwei tolle Features enthält.
Das eine ist ein neuer Algorithmus (FSRS), der aktuell einer der besten Spaced-Repetition-Algorithmen ist. Im Prinzip ist dieser Algorithmus das Herzstück von Anki, da er dafür verantwortlich ist, mir genau die Karten zu zeigen, die ich am vergessen bin. Je genauer eine App diesen Zeitpunkt berechnen kann, umso länger kann ich Dinge in meinem Gedächtnis behalten, ohne das ich sie vergesse.
Ein weiteres tolles Feature ist der neue Notiztyp „Bildverdeckung“, der jetzt nativ integriert wurde. Damit kann ich Teile von von Zeichnungen, Tabellen, Vorlesungsfolien etc. einfach abdecken und damit lernen. Auf die 3 wichtigsten Typen gehe ich in folgenden Video ein:
Einführung in Anki
Anki hat eine etwas steile Lernkurve, d.h. es dauert ein bisschen, bis man die App verstanden und durchdrungen hat. Auf der einen Seite ist sie sehr simpel aufgebaut, auf der anderen gleichzeitig sehr flexibel und erweiterbar. Daher ist es hilfreich, wenn man sich zu Beginn die ersten 5 Kapitel der Dokumentation durchliest.
Für meine Schüler habe ich ein paar einleitende Videos erstellt, die die Schritte von der Installation bis zur ersten Benutzung beschreiben. Weitere folgen noch in den nächsten Wochen und Monaten.
Fazit
Anki ist eine tolle App, die das Lernen sehr effektiv und effizient macht. Es liegt nicht so sehr an der App an sich, sondern eher daran, dass sie auf einer wissenschaftlich sehr gut untersuchte Lerntechnik basiert. Die Meta-Studie von John Dunlosky vergleicht verschiedene beliebte Lerntechniken und kommt ganz klar zu dem Ergebnis, dass verteiltes Wiederholen und Selbsttests die Lerntechniken sind, die den größten Effekt habe.
Ich möchte jeden ermutigen, egal welchen Alters, sich einmal mit dieser App auseinanderzusetzen und den sogenannten „spacing effect“ an sich selbst zu erfahren. Lernen (fast) ohne zu vergessen ist möglich 🙂
Mit Hub 4 integriert Nextcloud die künstliche Intelligenz auf ethische Weise. So heißt es zumindest in der damaligen Vorstellung von Frank Karlitschek, CEO und Gründer der Nextcloud GmbH.
Nextcloud Hub 4 ist die erste Kollaborationsplattform, die intelligente Funktionen umfassend in ihre Anwendungen integriert und gleichzeitig die mit KI-Technologien einhergehenden Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Kontrolle bewältigt. … Nextcloud Hub bietet fortschrittliche, KI-basierte Funktionen, von intelligenten Datei- oder Freigabe-Empfehlungen bis hin zur Erkennung verdächtiger Logins über neuronale Netzwerke und vieles mehr. Diese Version verbessert die bestehenden intelligenten Funktionen wie den intelligenten Posteingang in Mail und die Standortverwaltung mit Fotos und führt gleichzeitig die Dateiklassifizierung, die on-premises Übersetzung, die Umwandlung von Sprache in Text, Bilderstellung via Stable Diffusion und Dall-e, ChatGPT-basierte Texterzeugung, DeepL-Übersetzungen und mehr ein.
nextcloud.com
Diese intelligenten Funktionen findet man im Smart Picker. Hierüber wird es möglich, u.a. Links und Inhalte einzufügen. Weitere Optionen sind:
Aufgaben von Deck
Orte von Open Street Map
Wissensdatenbankeinträge von Collectives
Videos von YouTube und PeerTube
GIF-Dateien von Giphy
Vordefinierte Textausschnitte
Filme, Serien und Personen aus The Movie Database (TMDB)
Stable Diffusion (on-premises) oder Dall-E (online) generierte Bilder
ChatGPT generierter Text
Tabellen und mehr.
Den Smart Picker wählt man in der entsprechenden Anwendung (z.B. Text) aus, indem man ein „/“ eintippt. Dort öffnet sich ein Kontextmenü und die Anwendung kann ausgewählt werden.
Um jedoch auch Funktionen von OpenAI, wie ChatGPT, speech-to-text oder AI image nutzen zu können, muss zusätzlich die App OpenAI and LocalAI integration installiert werden. Hierzu benötigt man eine API, welche einen OpenAI-Account voraussetzt.
Vor einiger Zeit hat Brave Leo vorgestellt. Es ist ein KI-Assistent für den Browser. Die Funktion war via NIghtly-Kanal verfügbar und jeder durfte testen. Das Team hat laut eigenen Angaben viel Feedback erhalten. Daher konnte das Entwickler-Team die Antwortzeiten, die Qualität der Antworten und auch die Benutzeroberfläche verbessern. Ab sofort ist Brave Leo in der Desktop-Version 1.60 enthalten und steht allen Usern des Browsers zur Verfügung. Während der Feedbacks hat das Team auch Anfragen für neue Funktionen erhalten. Die häufigste […]
In den letzten Jahren habe ich mich immer wieder mit Erkenntnissen aus der Lernforschung auseinandergesetzt, um mein persönliches Lernen aber auch das Lernen an unserer Schule stetig zu verbessern. Ein Begriff, der mir dabei immer wieder begegnete, ist „Spaced Repetition“. Was das mit „Lernen ohne zu vergessen“ und mit Anki zu tun, möchte ich in diesem Artikel kurz beschreiben.
Was ist „Spaced Repetion“?
Spaced Repetition kann man am besten mit „zeitlich verteilte Wiederholung“ oder „verteilte Wiederholung“ übersetzen. Im Grunde geht es darum, dass ich Lerninhalte idealerweise dann wiederhole, kurz bevor ich sie vergessen habe. Wenn man Lernen als einen Kampf gegen das Vergessen bezeichnet, ist genau das wichtig: Wiederholen bevor mein Gedächtnis das Gelernte vergessen hat.
Immer dann, wenn ich Gelerntes wiederhole und mich daran erinnern kann, verlängert sich die „Speicherdauer“ in meinem Gedächtnis.
Wir alle kennen diesen Effekt. Wenn ich in meiner Schulzeit für einen Vokabeltest gelernt habe (meist am Tag davor 🙂 ), habe ich die meisten Vokabeln nach 3 Tagen wieder vergessen. Dass ist auch der Grund, warum ich mich nur noch an ganz wenige Französischvokabeln erinnern kann, obwohl ich 5 Jahre Sprachunterricht hatte. Hätte ich jedoch jeden Tag eine kleine Menge an Vokabeln gelernt und wiederholt, hätte ich mich wesentlich länger an sie erinnern können. Hier mal eine Grafik, die das Prinzip veranschaulicht:
Zusammenfassung: Wenn ich etwas Gelerntes im richtigen Moment wiederhole, kann ich die „Speicherdauer“ im Langzeitgedächtnis deutlich verlängern.
Doch woher weiß ich, wann der richtige Zeitpunkt ist, um etwas zu wiederholen? Ich möchte ja nur die Dinge wiederholen, die ich gerade am Vergessen bin und nicht die, die ich noch weiß. Das ist eine sehr wichtige Frage. Wenn ich zu viele Dinge wiederhole (v.a. Lerninhalte, die ich noch weiß), steigt mein zeitlicher Aufwand für die Wiederholungen. Wenn ich zu wenige Lerninhalte wiederhole, steigt die Chance, dass ich Dinge vergesse und ich sie letztendlich neu lernen muss.
Anki
Genau an diesem Punkt kommt Anki ins Spiel. Anki ist eine Open Source Karteikartensoftware, die mir die Arbeit der Berechnung der richtigen Intervalle abnimmt, sodass ich nur noch das wiederhole, was ich kurz vor dem Vergessen bin. Das genau ist es, was diese Lernmethode so effizient macht, denn nun kann ich Dinge in weniger Zeit lernen bzw. mehr in der gleichen Zeit, die ich bisher zum Lernen aufgewendet habe.
Anki ist eine sehr mächtige und flexible Anwendung, die sich durch viele Erweiterungen anpassen lässt. Das sorgt auch dafür, dass die Lernkurve für diese App etwas steiler ist. Deshalb empfehle ich, dass man sich am besten ein paar einführende Videos anschaut.
Karteikarten kann man sich entweder selbst erstellen oder nutzt eines der fertigen Lernpakete.
Lernen ohne zu vergessen – eine Utopie?
Persönlich nutze ich Anki seit ca. 1 Jahr. Hauptsächlich lerne ich damit Vokabeln (ja, auch wieder Französisch…), Bibelverse / -texte, Markierungen / Zitate aus Büchern, die ich gelesen habe und alles, was mich sonst noch so interessiert. Ich bin total begeistert von den Ergebnissen. Ich hätte nicht gedacht, dass es so leicht ist, sich Dinge langfristig im Gedächtnis zu behalten.
Wo ist der Haken? Damit das mit den Wiederholen zum richtigen Zeitpunkt auch klappt, muss ich meine Wiederholungen jeden Tag machen. Je nachdem wie viele Karten man lernt, können das 5 Minuten am Tag sein oder auch 2 Stunden. Der Schlüssel zum Erfolg ist die tägliche Wiederholung. Es dauert vielleicht ein paar Wochen bis man diese neue Gewohnheit in seinen Alltag integriert hat, aber man wird belohnt mit der Erfahrung, dass dieses Prinzip der verteilten Wiederholung wirklich funktioniert und unser Gedächtnis sich viele (sehr viele) Dinge merken kann.
Vor einiger Zeit habe ich hier im Blog Braves integrierten KI-Assistenten bereits vorgestellt. Im August 2023 wurde der KI-Assistent im Nightly-Kanal veröffentlicht. Das Unternehmen berichtet nun, dass es seitdem viel Feedback erhalten hat und es wurden zahlreiche Verbesserungen an der Funktion vorgenommen. Leo soll bald in der produktiven Version des Browsers erscheinen und damit steht der Assistent 60 Millionen Brave-Usern zur Verfügung. Der Hersteller des Browsers hat sich nun zur Zukunft von Leo geäußert und eine Roadmap veröffentlicht. Mit Leo […]
Im Rahmen der schleswig-holsteinischen Digitalisierungsstrategie hat die Staatskanzlei bekannt gegeben, dass sie mit Nextcloud zusammenarbeiten wird. Gemeinsam will man eine KI für die Arbeit mit staatlichen Dokumenten entwickeln. Nextcloud benutzt die Landesverwaltung bereits. Überraschend kommt das nicht. Am vergangenen Wochenende wurde Nextcloud Hub 6 mit einem ersten privaten KI-Assistenten angekündigt. Das deutsche Bundesland nutzt die Nextcloud bereits. Dass man KI lokal nutzen kann, ist natürlich reizvoll mit Hinblick auf den Datenschutz. Als Teil der KI-Strategie des deutschen Staates will man […]
NordVPN hat auf seiner Plattform NordLabs ein erstes experimentelles Projekt gestartet. NordVPN Sonar ist eine Browser-Erweiterung, die Usern mithilfe von KI helfen soll, Phishing-E-Mails zu erkennen. Im Endeffekt bietet es einen Schutz vor Cyberkriminalität. KI-Tools sind eben Fluch und Segen. Mithilfe der künstlichen Intelligenz wurden Phishing-Angriffe erheblich erleichtert und das Volumen wird künftig wahrscheinlich noch zunehmen. Das stellt natürlich eine Bedrohung für die Cybersecurity dar. Mit Sonar möchte NordVPN den Spieß umdrehen. Es basiert auf dem großen Sprachmodell, das auch […]
Hast Du einige Bilder oder alte Fotos, die zu klein sind und die Du gerne größer skalieren möchtest? Klar, kannst Du die Fotos einfach vergrößern, aber dann verlieren sie deutlich an Qualität. Mit Upscayl steht Dir ein kostenloses Programm zur Verfügung, womit Du Bilder mithilfe von KI skalieren kannst. Die Software versucht dabei, die fehlenden Pixel zu berechnen und einzufügen. Die Ergebnisse sind teilweise wirklich verblüffend gut. Upscayl ist dabei nicht nur gratis, sondern sogar Open Source. Tipp: GPT4All ist […]
Brave Leo ist ein von Brave gehosteter KI-Chat-Assistent. Dabei werden keine KI-Services von Dritten in Anspruch genommen. Das Modell, das sich hinter Leo verbirgt, ist Llama 2. Das ist ein quelloffenes und umfassendes Sprachmodell (LLM), das von der Facebook-Mutter Meta veröffentlicht wurde. Eingaben in Leo werden laut eigenen Angaben anonym über einen Reverse-Proxy an die eigene Infrastruktur weitergeleitet. Deswegen bietet Brave ein KI-Erlebnis mit Datenschutz an. Braves KI-Chat-Funktion sammelt und verarbeitet keine Identifikatoren wie eine IP-Adresse, womit man Dich identifizieren […]
KI (Künstliche Intelligenz) ist gerade in aller Munde. Ausgelöst wurde der Hype durch ChatGPT, aber in der Zwischenzeit gibt es auch Google Bard und ich habe das Gefühl, dass jeder nun mitspielen möchte. Ein Problem ist allerdings, dass Du immer einen Online-Service nutzen musst. Die großen Firmen machen auch kein großes Geheimnis daraus, Daten zu sammeln und zu verwerten. GPT4All läuft offline und auf Deiner eigenen Hardware, und zwar auf der CPU und nicht der GPU. Du benötigst dafür also […]
KI ist der heißeste Scheiß und derzeit scheinen es alle zu nutzen. Allerdings sind anscheinend nicht alle davon begeistert. Valve hat einem Entwickler ein Spiel nicht auf Steam veröffentlichen lassen, weil es KI-generierte Assets benutzt. Allerdings ist der Maßstab nicht ganz klar, an dem sich Steam orientiert. Simon Carless ist Gründer von Game Discover Co. Ein Spiel von ihm wurde laut eigenen Angaben (reddit) abgelehnt, weil es Artwork benutzt, das mithilfe von KI generiert wurde. Er hat das auch belegt […]
Nein, am heutigen 26. Juni 2023 ist nicht der 1. April. Das ist kein Scherz … jemand hat tatsächlich KI-Integration für Windows 3.1 entwickelt. Das ist so balla balla, dass es schon wieder geil ist. WinGTP ist ein KI-Assistent, für Windows 3.1, der auf Deinem 386er läuft. Damit kannst Du nach eigenen Angaben: So ist WinGTP entstanden und so funktioniert es Der Entwickler erklärt, dass WinGPT in C geschrieben ist und das Standard-Windows-API benutzt. Als Compiler wurde Open Watcom v2 […]
Die Überschrift sind nicht meine Worte, sondern die des Unternehmens. Abgesehen vom ganzen KI-Hype ist der Knackpunkt bei Nextcloud Hub 5 allerdings das On-Premise. Deine Daten verlassen die lokale Cloud nicht, sondern bleiben unter Deiner Kontrolle. Das ist ein Punkt, den sich wohl viele Firmen wünschen. Für viele Firmen sind Datenlecks eine Katastrophe. Deswegen verbieten auch einige davon den Einsatz von ChatGPT, weil sie solche Datenlecks eben fürchten. Es ist allerdings möglich, die externen KI-Services zu benutzen. Du kannst DeepL, […]
Ein neuer adminForge Service kann ab sofort genutzt werden. Mit BreezeWiki habt ihr ein alternatives und quelloffenes Fandom-Frontend, welches euch ein aufgeräumtes und werbefreies stöbern ermöglicht. BreezeWiki: Fandom-Frontend Mit BreezeWiki habt ihr ein alternatives...
ChatGPT ist in aller Munde. Es formuliert in flüssigem Deutsch oder Englisch Hausaufgaben, löst Philosophie-Wiederholungsfragen und fügt bei Bedarf frei erfundene Quellen hinzu, damit der Text seriöser/wissenschaftlicher wirkt. Wenn man das Programm hinweist, dass 2+3 keineswegs 5 ist, entschuldigt es sich höflich für seinen Fehler. Kurzum, Bananen-Software, reift beim Anwender? Ich bin nicht dieser Meinung.
Trotz aller Unzulänglichkeiten schätze ich das Programm mittlerweile so sehr, dass ich bereit wäre, für seine Anwendung zu zahlen. Bisher war das nicht notwendig. Mit ein paar Versuchen ist mir der Login noch jedes Mal gelungen, auch bei angeblich unerwartet hoher Auslastung.
Nun zähle ich nicht zu den Twitter- oder YouTube-Enthusiasten, die Ihnen versprechen, mit ChatGPT 10 x produktiver zu arbeiten oder 10.000 EUR pro Monat extra zu verdienen. Blödsinn! Aber ich bin mittlerweile überzeugt, dass mir ChatGPT mehr Zeit erspart, als ich brauche, um die ca. 23 EUR zu verdienen, die ChatGPT Plus aktuell pro Monat kostet. Und ich bin schon sehr gespannt, welche KI-Tools als Nächstes kommen!
ChatGPT unterstützt mich beim Programmieren
Berufsbedingt wechsle ich zwischen rund einem Dutzend Sprachen hin und her. Manche Sprachen brauche ich beinahe täglich oder zumindest wöchentlich, bei anderen vergehen schon mal etliche Monate von der einen Anwendung zu nächsten. Das bringt es mit sich, dass ich mir einfach nicht auswendig merken kann, wie ich die letzten drei Zeichen einer Zeichenkette in einem SQL-Statement, in der PowerShell oder in Java extrahiere. Wie ich einen regulären Ausdruck in PHP anwende, und welche Funktionen dagegen in Python verwendet werden.
Solange ich nicht in meinen eigenen Büchern nachschauen kann (deren Aufbau kenne ich so gut, dass die Suchzeit gegen Null geht), habe ich mir derartige Fragen bisher meist von Google beantworten lassen. Google führt dann in die Dokumentation der jeweiligen Sprache oder (bevorzugt) auf einen Beitrag von StackOverflow. Und natürlich weiß ich, welche Seiten am ehesten zum Ziel führen. Dessen ungeachtet dauert es üblicherweise ein paar Minuten, um das im Internet präsentierte Wissen auf die eigene Fragestellung anzuwenden, die Streu eines langatmigen Blog-Beitrags vom Weizen zu trennen. (Mit Videos habe ich mich dagegen nie recht anfreunden können. Es dauert einfach viel zu lange, um an die Stelle zu kommen, wo es interessant wird.)
In den letzten zwei Monaten ist die Anzahl meiner Google-Programmier-Suchen stark gesunken. ChatGPT kann auch programmieren! Warum soll ich umständlich nach Details suchen, wenn ChatGPT innerhalb von Sekunden Code liefert, der nicht nur für die ganz spezifische Fragestellung funktioniert, sondern den die KI auch noch erläutert?
Beispiele
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte? Nun denn:
Wie kann ich in einem PHP-Programm das Bearer Token eines GET-Requests ermitteln?Vor kurzem habe ich einen regulären Ausdruck gebraucht, um ein Datum im US-Format (also mm/dd/yyyy) zu erkennen.Hier geht es nur um einen Vorschlag für die Struktur (das Grundgerüst) eines Scripts. Um die Details kümmere ich mich dann selbst, d.h. ich mache das wofür ich bezahlt werde, aber verschwende keine Zeit an Trivialitäten.Ich will in einem Python-Script eine Datei herunterladen, aber ohne Zusatzmodule zu verwenden.In einer Folgefrage suche ich nach einem Weg, beim GET-Request einen eigenen Header anzugeben. ChatGPT antwortet im Kontext der vorigen Frage.In einem Bash-Script will ich die Kennung einer Datei auslesen.ChatGPT kennt auch Kotlin samt der Datenbankbibliothek Exposed. Die Antwort schießt ein wenig über das Ziel hinaus und enthält auch Code, um eine neue Tabelle einzurichten.Extrem cool: Ich habe Code in einer Sprache (hier in der Bash) und brauche äquivalenten Code in einer anderen Sprache (hier für die PowerShell). Kein Problem für ChatGPT.Hier hilft ChatGPT bei der Formatierung von Bildern in einem Markdown-Dokument, das mit Pandoc verarbeitet wird. ChatGPT weist auf die Pandoc-spezifische Erweiterung der Markdown-Syntax hin.ChatGPT hilft auch bei der Linux-Administration. Hier geht es darum, mit »tar« ein inkrementelles Backup zu erstellen.
ChatGPT versus Copilot
Aus Sicht von Entwicklern ist der GitHub Copilot ein kostenpflichtiges Konkurrenzprodukt zu ChatGPT. Der Copilot soll die Code-Erstellung in Editoren wie VSCode beschleunigen. Im Prinzip geben Sie einen möglichst aussagekräftigen Funktions- oder Methodennamen an, und der Copilot schlägt dafür fertigen Code vor. Die Code-Schnipsel kommen aus dem riesigen Angebot öffentlicher Git-Repositories.
Auch der Copilot nutzt KI-Technik bei der Auswahl und Adaptierung von Code-Schnipsel. Copyright-technisch ist das bedenklicher als die Vorgehensweise von ChatGPT, die in der Regel Code wirklich neu generiert. Natürlich kann es passieren, dass der Copilot Code vorschlägt, der bekannte Fehler oder gar Sicherheitslücken enthält. Das sind aber Probleme, die auch bei ChatGPT auftreten können. Letztlich bleibt es die Verantwortung des Entwicklers / der Entwicklerin, den Code zu verstehen und zu entscheiden, ob er für das Problem taugt oder nicht.
Für mich liegt der wesentliche Unterschied zwischen ChatGPT und dem Copilot weniger im produzierten Code als in der Bedienung: Mit ChatGPT kann ich gewissermaßen sprechen, ich kann mein ganz spezifisches Problem in Deutsch oder (besser!) in Englisch beschreiben und erhalte eine Antwort, die exakt auf die Aufgabenstellung eingeht. Bei Bedarf kann ich sogar um eine Nachbesserung im einen oder anderen Punkt bitten. Die Arbeitsweise ist für mich ungleich intuitiver, angenehmer und »menschlicher« als der Ansatz des Copiloten, einfach nur Code zu einer Funktionsdeklaration zu liefern.
Mich hat der Copilot schon in der Beta-Phase nicht so recht begeistert, und mit ChatGPT sieht das Angebot — nur wenige Monate nach der Markteinführung — schon ziemlich alt aus.
Letzte Anmerkungen
Ich habe aktuell keine Angst, dass mich ChatGPT oder eine ähnliche Technik als Programmierer, Admin, Vortragender oder Autor ablöst. Für mich ist ChatGPT einfach ein neues Hilfsmittel bei meiner Arbeit.
Insofern halte ich es auch für verrückt, den Einsatz in Schulen, Unis etc. zu verbieten. Das Ziel muss es vielmehr sein, KI-Tools produktiv (und durchaus verantwortungsvoll) anwenden zu lernen. Dieser Grundsatz gilt ja auch für andere Werkzeuge, die wir heute als selbstverständlich einsetzen, von der Rechtschreibkorrektur bis zur Nutzung der Wikipedia.
Ich bin mir ziemlich sicher, dass der Nutzen von KI-Tools umso höher ist, je größer das eigene Wissen ist. Insofern ersetzen diese Tools weder qualifizierte Mitarbeiter noch deren Ausbildung.
Vielleicht bin ich altmodisch, aber ich pflege einen höflichen Umgangston mit ChatGPT und vergleichbaren Werkzeugen.
Zu guter Letzt habe ich das Gefühl (das ich aber nicht objektiv belegen kann), dass die Kommunikation in englischer Sprache zu besseren Ergebnissen führt als Anfragen in Deutsch. Grundsätzlich ist es verblüffend, dass ChatGPT nahezu jeder Sprache mächtig ist. Aber die IT-Welt ist englisch. StackOverflow ist englisch. Die Originaldokumentation nahezu jedes IT-Tools ist englisch. Selbst Entwickler, die eine andere Muttersprache haben, verwenden in der Regel englischsprachige Variablen-, Klassen- und Methodennamen, kommentieren ihren Code idealerweise in Englisch. Insofern erscheint es mir nahe liegend, Code-Fragen in Englisch zu formulieren, was sich auch in den meisten Screenshots dieses Texts widerspiegelt.
Nach dem großen Erfolg von Chatroulette ist nun ein Desktop Client für Chatroulette erschienen. Das kleine Programm ist gerade mal ca. 800 KB groß und benötigt eine aktuelle Flash-Installation. Danach steht dem Video Chat Vergnügen nichts mehr im Wege.
Sicher eine gute Alternative für die browserbasierte Variante (chatroulette.com). Leider habe ich gerade nicht die Möglichkeit, das Programm ausführlich zu testen, werde aber einen ausführlichen Test nachliefern.
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