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KDE Plasma 6 veröffentlicht

28. Februar 2024 um 22:12

Kurz notiert: heute wurde die Desktopumgebung Plasma 6 aus dem KDE-Projekt freigegeben. Mit dem Umstieg auf Qt 6 und den einhergehenden Arbeiten ist es nach knapp 10 Jahren der erste große Major-Release (KDE Plasma 5 wurde 2014 veröffentlicht). Eine weitere wegweisende Änderung ist, dass der Fokus nun klar auf dem Display-Server Wayland liegt, der auch nun zur Standardeinstellung wurde. X11 wird jedoch weiterhin unterstützt.

Eine Auswahl der weiteren Änderungen:

  • Es gibt einen neuen Overview-Effekt.
  • Durch Wayland wird nun auch HDR unterstützt.
  • Es gibt neue Filter zur Unterstützung bei Farbenblindheit.
  • Das Einstellungsprogramm wurde überarbeitet.
  • Der bekannte KDE Cube ist zurück.
  • Neue Standardeinstellungen:
    • Dateien/Verzeichnisse werden nun mit einem Klick ausgewählt und mit einem Doppelklick geöffnet.
    • Das Panel ist nun standardmäßig schwebend.
    • Thumbnail-Grid ist nun der Standard-Task-Switcher.
    • Scrollen auf dem Desktop führt nun nicht mehr zum Wechsel der virtuellen Desktops.

Auch die KDE-Anwendungen erfahren umfangreiche Updates. All diese Informationen können im Release Announcement nachvollzogen werden.

KDE Plasma 6 sollte nun sukzessive auch in die Distributionen Einzug halten. Arch Linux ist als Beispiel für einen Rolling Release da schon schnell dabei. Ob und inwiefern komplexe Setups des traditionell sehr einstellbaren Desktop-Systems umgezogen werden können, wird sich dann zeigen. Ein großer Vorteil des KDE-Ansatzes zeigt sich allerdings schon im Release-Announcement: viele der Funktionen können genutzt werden, müssen es aber nicht. Dem Endanwender wird die Wahl überlassen, welche Optionen er nutzen möchte.

Neue Sicherheitslücken bei glibc: syslog und qsort

31. Januar 2024 um 21:40

Es gibt wieder neue Sicherheitslücken in glibc. Dabei betrifft eine die syslog()-Funktion, die andere qsort(). Letztere Lücke existiert dabei seit glibc 1.04 und somit seit 1992. Entdeckt und beschrieben wurden die Lücken von der Threat Research Unit bei Qualys.

Die syslog-Lücke ist ab Version 2.37 seit 2022 enthalten und betrifft somit die eher die neuen Versionen von Linux-Distributionen wie Debian ab Version 12 oder Fedora ab Version 37. Hierbei handelt es sich um einen "heap-based buffer overflow" in Verbindung mit argv[0]. Somit ist zwar der Anwendungsvektor schwieriger auszunutzen, weil in wenigen Szenarien dieses Argument (der Programmname) dem Nutzer direkt überlassen wird, die Auswirkungen sind jedoch umso schwerwiegender. Mit der Lücke wird eine lokale Privilegienausweitung möglich. Die Lücke wird unter den CVE-Nummern 2023-6246, 2023-6779 und 2023-6780 geführt.

Bei der qsort-Lücke ist eine Memory Corruption möglich, da Speichergrenzen an einer Stelle nicht überprüft werden. Hierfür sind allerdings bestimmte Voraussetzungen nötig: die Anwendung muss qsort() mit einer nicht-transitiven Vergleichsfunktion nutzen (die allerdings auch nicht POSIX- und ISO-C-konform wären) und über eine große Menge an zu sortierenden Elementen verfügen, die vom Angreifer bestimmt werden. Dabei kann ein malloc-Aufruf gestört werden, der dann zu weiteren Angriffen führen kann. Das Besondere an dieser Lücke ist ihr Alter, da sie bereits im September 1992 ihren Weg in eine der ersten glibc-Versionen fand.

Bei der GNU C-Bibliothek (glibc) handelt es sich um eine freie Implementierung der C-Standard-Bibliothek. Sie wird seit 1987 entwickelt und ist aktuell in Version 2.38 verfügbar. Morgen, am 1. Februar, erscheint Version 2.39.

Jahresrückblick 2023: Open Source in einer neuen Dimension

31. Dezember 2023 um 22:30

Es ist der 31.12.2023 und somit wird es wieder Zeit für den traditionellen Jahresrückblick. Dieses Jahr dominierten zwei Buchstaben: KI. Die Veröffentlichung von ChatGPT erfolgte zwar kurz vor 2023, in diesem Jahr wurden allerdings die Auswirkungen sichtbar. Ich muss sagen, dass es lange kein Werkzeug gab, an dem ich so viel Experimentierfreude erleben konnte.

Dabei ist die Mensch-Maschine-Schnittstelle besonders spannend. Die natürlichsprachliche Interaktion verbessert nicht nur die Zugänglichkeit, sondern erhöht auch die Interoperabilität: Das Werkzeug kann nicht nur die Aufgabe verstehen, sondern die Ergebnisse in der gewünschten Form darstellen. Schreibe ich eine Software, erfüllt sie nur einen Zweck. ChatGPT kann besonders einfach an neue Aufgabenbereiche angepasst werden. Man muss nicht einmal im klassischen Sinne "programmieren". Somit wird die Arbeit mit dem Computer auf eine ganz neue Stufe gehoben.

Auf die technische Ebene möchte ich heute gar nicht direkt eingehen, das haben wir das Jahr schon im Detail in diesem Blog ergründet. Diskussionen über Technik und Innovationen stellen nur eine Augenblickaufnahme dar. Im Rückblick auf eine größere Zeitepisode wie ein mindestens Jahr werden allerdings gesellschaftliche Entwicklungen deutlich. Und hier gab es einiges zu beobachten.

KI für die Massen

ChatGPT hat eine große Nutzerbasis erreicht, die zumindest ein Mal das Werkzeug ausprobiert hat. Im deutschsprachigen Raum, der sonst sich so "datenschutzorientiert" und innovationskritisch gibt, ist das schon bemerkenswert. Diskussionen über Datenschutz waren zweitrangig, die Menschen waren von der Innovation durch das Werkzeug fasziniert. Natürlich kam über das Jahr die Erkenntnis, dass in der aktuellen Form die Technologie je nach Branche noch nicht weit genug ausgereift ist, trotzdem wollte jeder einmal schauen, was es damit auf sich hat und ob es den Alltag erleichtern kann.

Und doch hat OpenAIs Werkzeug in meinen Augen ein wenig den Blick verengt: Durch das schnelle Wachstum wurde ChatGPT zum Sinnbild von "KI" und hat Ängste geschürt. Denn einerseits will jeder, dass KI ihm das Leben einfacher macht, jedoch nicht, dass andere mit KI ihm seine Lebenssituation verschlechtern bzw. ihn zu einem Umdenken zwingen. Ein Zeitungsredakteur möchte gerne KI für die Verbesserung seiner Texte einsetzen, fürchtet jedoch um seine Jobzukunft, wenn andere ihn durch automatische Generierung ganzer Zeitungsbeiträge drohen, überflüssig zu machen.

Dieser Umstand hat die Diskussion rund um den europäischen AI Act noch einmal deutlich angeheizt. An Large Language Models wurden auf einmal hohe Anforderungen gestellt, um subjektiven Ängsten entgegenzutreten. Dann war man sich aufgrund der Innovationsgeschwindigkeit auf einmal nicht sicher, ob es jetzt schon Zeit für eine starre Regulierung ist. Und schlussendlich zeichnet sich eine politische Entwicklung ab, jetzt lieber irgendeinen Kompromiss als später eine gut ausgearbeitete Fassung präsentieren zu können. Wie der AI Act kommt, werden wir dann im nächsten Jahr sehen.

Das alles war aber nicht das, was dieses Jahr in meinen Augen besonders gemacht hat. Es ist etwas anderes: die neue Rolle von Open Source.

Neue Hürden für Technologie?

Anfang des Jahres sah es so aus, als setzt eine besondere Kommerzialisierung in der Technikwelt ein: die Kommerzialisierung von Basistechnologie. Über die verschiedenen Jahre haben wir gesehen, dass es für verschiedene Produkte in der IT proprietäre und freie Lösungen gibt. Zwar sind erstere gerne technologisch mitunter überlegen, da die Profitorientierung Anreize setzt, für bestimmte Anwendungszwecke besonders passende Lösungen zu entwickeln. Kostet eine Software Geld, kann der Hersteller Programmierer anstellen, die auch die Features entwickeln, die man ungern freiwillig programmiert. Auf diese Weise entstehen runde Produkte für einen Anwendungszweck.

Freie bzw. zumindest quelloffene Software ermöglicht zumindest aber der Öffentlichkeit, einen Blick in die Funktionsweise zu werfen, um zu sehen, wie etwas funktioniert. Das ist die Grundlage, um Technologie zu verbessern.

In der Welt des maschinellen Lernens entstand allerdings durch die benötigte Compute Power eine hohe Eintrittshürde. Es sah so aus, als wären die Large Language Models nur noch großen Konzernen bzw. gut finanzierten Start-ups vorbehalten, die sich die Trainingspower leisten können. Während die Vorgängersysteme wie GPT-2 noch öffentlich zugänglich waren, wurden gerade Systeme wie GPT-3 und GPT-4, bei denen das Produkt endlich richtig nutzbar wurde, zurückgehalten.

Im Laufe des Frühlings habe ich allerdings vermutet, dass freie Modelle die proprietären outperformen können, weil die öffentliche Zugänglichkeit die Chance eröffnet, dass Experten weltweit mit ihren eigenen Erfahrungen, Eindrücken und ihrem Domänenwissen eine Technologie entwickeln können, die verschlossenen Produkten überlegen ist.

Überraschend war, dass es gerade das AI-Team von Facebook war, das den Stein mit LLaMA ins Rollen gebracht hat. Es folgten zahlreiche weitere Abkömmlinge, Weiterentwicklungen oder gänzliche Alternativansätze, die eines gemein hatten: ihr Kern mit den Gewichten war zugänglich.

Wie es aussieht, könnte die Dominanz proprietärer Systeme gebrochen werden, sodass auch die Möglichkeit gewahrt bleibt, einen wissenschaftlichen Diskurs zu führen. Technische Berichte proprietärer Modelle sind zwar nett, aber die Forschungsarbeiten, in denen reproduzierbare Fortschritte aufgezeigt werden, bringen uns tatsächlich eher voran.

Um die rasante Entwicklung im Frühling, als scheinbar jedes KI-Team großer Konzerne und Forschungseinrichtungen alle in der Schublade angesammelten LLM-Projekte zu veröffentlichen versuchte, im Auge zu behalten, habe ich die LLM-Timeline entwickelt. Sie wurde vor einigen Tagen wieder aktualisiert und zeigt besonders, wie sehr LLaMA als eines der ersten praktisch verwertbaren Modelle mit offenen Gewichten die Entwicklung beeinflusst hat.

Ein weiteres Projekt, das ich in der Zusammenarbeit mit der Fachhochschule Kiel realisiert habe, war der Podcast KI & Kultur, der generative Modelle aus der Perspektive Kulturschaffender beleuchtet hat.

Was bleibt

Das Jahr hat den 70 Jahre alten Begriff der KI wieder mal in die Massen gebracht. Dabei wird ChatGPT dem Begriff eigentlich gar nicht gerecht, weil es streng genommen relativ dumm ist. Insbesondere beschränkt es die Zustandsfähigkeit nur auf eine Prompt und lernt nicht, während es denkt. Training und Inferenz sind entkoppelt.

Und trotzdem ist es diese natürlichsprachliche Schnittstelle, die es so faszinierend macht. Allerdings ist auch diese Erkenntnis nicht neu und wurde schon vor 55 Jahren mit ELIZA diskutiert.

Erfreulich ist es, dass "Open Source" nicht mehr nur bei Software, sondern in neuen Technologien Anwendung findet. Der Gedanke, dass Technologie zugänglich sein muss, kann so erhalten werden. Und dass es hilft, wenn Wissenschaftler auf der ganzen Welt mit ihrem Wissen beitragen können, sehen wir weiterhin auch in dieser Thematik.

LLMs ermöglichen es, dass wir uns endlich wieder der Mensch-Maschine-Schnittstelle widmen können, die Technologie nutzbar macht. Menschen wollen, dass Technik das Leben einfacher macht. Die bisher begrenzte Rechenleistung hat uns zu Hilfsmitteln wie Displays, Touchscreens oder Tastaturen gezwungen. In den nächsten Jahren können wir schauen, wie wir das überwinden können, um endlich nutzbare Computer zu erhalten, die wirklich was bringen.

Und so ist es schon fast ironisch, dass die naheliegendste Technologie, die in den 2010er-Jahre euphorisch gefeiert wurde, von den LLMs noch wenig profitiert hat: Sprachassistenten. Sie sind überwiegend noch genau so begrenzt und unflexibel wie früher. Hier gibt es einiges zu tun.

Frohes Neues

Abschließend möchte ich meinen Lesern des Blogs und Zuhörern des Podcasts Risikozone sowie KI & Kultur danken, dass ihr den Blog lest, den Podcast hört und regelmäßig Feedback gebt. Ich wünsche euch einen guten Rutsch in das neue Jahr 2024.

Im nächsten Jahr werden wir wieder gemeinsam neue Technologien ergründen und die aktuellen Nachrichten diskutieren. Es wird auch mehr um Grundlagen und Visualisierungen gehen, hierauf freue ich mich schon besonders!

Viel Glück, Gesundheit und Erfolg!

Mistral veröffentlicht freies Sparse-Mixture-of-Experts-LLM

11. Dezember 2023 um 11:22

Das Interessante an den Open-Source-Modellen ist ja, dass sie das umsetzen, was bei den proprietären Modellen gemunkelt wird, aber nicht nachgewiesen werden kann. Mein aktuelles Highlight: Mixture of Experts (MoE).

Im Sommer kamen Behauptungen auf, dass OpenAIs GPT-4 eigentlich aus acht kleineren Modellen besteht, die zusammengeschaltet werden. Dieses Verfahren nennt man auch Ensemble Learning.

Das klassische Beispiel dafür ist Random Forest, wo mehrere Decision Trees parallel zu so einem Ensemble zusammengeschaltet werden. Soll das Ensemble dann eine Klassifikation vornehmen, nimmt jeder Decision Tree mit seinen eigenen Gewichten die Klassifikation vor. Anschließend entscheidet die Mehrheit der Decision Trees im Ensemble, wie das Gesamtmodell nun klassifizieren soll. Analog würde auch eine Regression umgesetzt werden können, als Aggregierungsfunktion kommt dann statt Mehrheitswahl eben sowas wie Mittelwert o. ä. zum Einsatz. Das besondere ist, dass mit Random Forest üblicherweise bessere Vorhersagen erzielt werden können, als mit einem einfachen Decision Tree.

MoE funktioniert in den groben Zügen ähnlich. Es gibt "Experten" (ähnlich wie die Decision Trees bei Random Forest), die dann gewichtet aggregiert werden (Gating). Die Technik ist eigentlich recht alt und viele waren überrascht, dass OpenAI genau so etwas einsetzen soll.

Umso besser, dass Mistral als das europäische LLM-Startup sich der Sache angenommen hat. Anfang des Wochenendes schwirrte schon ein Torrent durchs Netz, heute gibt es dann auch eine offizielle Pressemitteilung zu Mixtral 8x7B. Hierbei handelt es sich um ein "Sparse Mixture of Experts"-Modell (SMoE). Die Gewichte sind wieder offen und unter der Apache 2.0 lizenziert.

Kurz zu den Eckdaten: 32k Token Kontextlänge können verarbeitet werden. Dabei spricht das Modell Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch und Spanisch und wurde auch auf Codegenerierung optimiert. Fine-tuning ist ebenfalls möglich - so wurde bereits eine instruction-following-Variante trainiert.

Im Vergleich zu Llama 2 70B soll es in einer Vielzahl von Benchmarks bessere Ergebnisse abliefern und dabei schneller arbeiten. Die einzelnen Ergebnisse können der Pressemitteilung entnommen werden.

Einen klassischen Downloadlink konnte ich auf die schnelle nicht finden, das Twitter-Profil verweist nur auf die Torrents. Parallel kündigt das Start-up an, einen eigenen Dienst für API-Endpoints anzubieten, sodass ein Deployment auf eigener Infrastruktur nicht mehr zwangsläufig notwendig ist.

Kritischer ext4-Bug (besonders betroffen: Linux 6.1.64)

10. Dezember 2023 um 18:19

Aktuell sollte beim Updaten des Linux-Kernels Vorsicht walten gelassen werden. Bestimmte Kernel-Releases weisen ein Problem mit ext4 auf, das theoretisch im schlimmsten Fall zu einer Datenbeschädigung führen kann.

Es gibt eine Konstellation, in der in einem Release nur der erste ohne den zweiten Commit enthalten ist und somit der Code nicht wie gewünscht arbeitet. Konkret geht es um

  • 91562895f803: "ext4: properly sync file size update after O_SYNC direct IO" (ab v6.7-rc1)
  • 936e114a245b6: "iomap: update ki_pos a little later in iomap_dio_complete" (ab v6.5-rc1)

Jan Karas E-Mail auf der LKML zufolge geht es darum, dass der erste Commit nur dann im Code vorhanden sein darf, wenn der zweite Commit bereits enthalten ist. Eigentlich ist das logisch, weil das ja mit der Reihenfolge dann auch so passt.

Jetzt kommen allerdings noch die Backports und Distributionen ins Spiel. Für den Kontext: da nicht jeder immer auf die neuste Linux-Version aktualisieren kann, gibt es ein Team, was alte Versionen nachpflegt und kleine, unkritische Fixes neuerer Versionen auf die älteren Versionen "rückportiert", also backported. Allerdings kann es nun passieren, dass etwas ganz neues rückportiert wird, ohne, dass eine ältere Voraussetzung rückportiert wurde. Die Fehler, die dann auftreten, nennt man klassicherweise eine Regression. Die einzelnen Codeänderungen sind da nicht an sich das Problem, sondern eher die Konstellation, in der sie zusammengesetzt wurden.

Linux 6.1.64 und 6.1.65 sind betroffen, 6.1.66 enthält den Fix. Debian 12, das auf die Kernels setzt, ist dabei besonders in Aufruhe, da eine problematische Kernel-Version verteilt wird. Aus diesem Grund wurde auch die Veröffentlichung von Debian 12.3 verzögert.

Weitere Informationen

Nextcloud und Roundcube gehen Partnerschaft ein

29. November 2023 um 21:04

Kurz notiert: Nextcloud (Dateispeicher) und Roundcube (Webmail) gehen eine Partnerschaft ein. Wie heute das Nextcloud-Team in einer Blogmitteilung bekannt gab, wird Roundcube in die "Nextcloud family" aufgenommen. Dabei lässt sich die Kooperation in erster Linie strategisch verstehen, wird aber bereits kurzfristige Auswirkungen haben, da das Entwicklerteam des bekannten Webmail-Clients vergrößert werden kann.

Die wichtigste Information bei der Nachricht ist, dass Roundcube nach aktuellem Stand weiterhin als eigenes Produkt erhalten bleibt. Es handelt sich somit nicht um eine "Verschmelzung" bzw. "Übernahme" des Produkts.

Die Nachricht sendet allerdings ein positives Signal für produktiv eingesetzte Open-Source-Systeme aus: Nextcloud als ein in Unternehmensumgebungen weit verbreiter Cloud-Dienst (Dateispeicher, Kalender, etc.) ermöglicht anderen Büroprogrammen, sich weiterzuentwickeln und auf dem technisch aktuellen Stand zu bleiben. Dies meine ich dabei besonders im Sicherheitskontext. Zero-Days können immer auftreten, aber mit viel Entwicklungsressourcen kann die Wahrscheinlichkeit proaktiv gesenkt werden.

Nextcloud möchte somit auch einen attraktiven Gegenpol für klassische proprietäre Anwendungen aufbauen. Wir können also gespannt sein, was sich aus der Partnerschaft entwickelt.

bcachefs in Linux gemerged

31. Oktober 2023 um 19:48

Die gestrige Veröffentlichung von Linux 6.6 bedeutet, dass das Merge-Window wieder geöffnet ist. Ein erster Kandidat wurde bereits gemerged mit einem Vorhaben, das in den vergangenen Wochen zu vielen Diskussionen geführt hat: bcachefs.

Um bcachefs zu erklären, muss ich kurz ein wenig weiter ausholen. bcachefs geht - wie der Name schon vermuten lässt - auf bcache zurück. Hierbei handelt es sich um ein Kernelmodul, das Einzug in Linux 3.10 in 2013 fand und einen Caching-Layer für Block-Devices einführte.

Daten können somit hybrid zwischen ganz schnellem Speicher (RAM), schnellem Speicher (SSDs) und langsamem Speicher (HDD) aufgeteilt werden. Werden bestimmte Blöcke häufiger abgerufen, werden sie in den schnelleren Speicher verschoben und anders herum ebenso. Dabei handelte es sich aber immer um eine Zwischenschicht, auf der ein echtes Dateisystem aufbauen musste. Während der Entwicklung fiel dem Hauptentwickler Kent Overstreet jedoch schnell auf, dass zu einem "full-fledged" Filesystem nicht mehr viel fehlte.

Ein erster Prototyp entstand bereits im Jahre 2015 und hat somit die Ära der Dateisysteme der neusten Generation eingeläutet. Auch btrfs gehört zu diesen moderneren Dateisystemen und setzt auch auf das Copy-on-Write-Prinzip. Da die Blöcke einer Datei nicht bei einer Kopie dupliziert werden, spart dies Speicherplatz und ermöglicht verzögerungsfreie Snapshots.

bcachefs mit seinen über 90.000 Zeilen Code konnte zwar - wie für ein neues Dateisystem üblich und nötig - ausgiebig getestet werden, war allerdings bisher nicht im Mainline Linux vorhanden. Mitte des Jahres ging es dann an die Einarbeitung des Codes.

Eigentlich sollte bcachefs schon in Linux 6.5 Einzug halten. Aber aufgrund andauernder Spannungen wurde auch bei Linux 6.6 aus dem Vorhaben nichts. Eines der Probleme sind die teils umfangreichen Änderungen in fremden Modulen, die den Unmut der Maintainer auf sich gezogen haben. Wer sich dafür interessiert, kann sich den großen E-Mail-Thread ansehen. Linus Torvalds stand grundsätzlich einer Übernahme positiv gegenüber, wollte aber noch einen Test in linux-next abwarten. Dies ist zwischenzeitlich geschehen.

Nun also der Merge in den Kernel. Sollten sich die Änderungen bis zum Release halten, steht somit dem Einsatz des neuen Dateisystems ab der Veröffentlichung von Linux 6.7 nicht mehr viel im Wege. Die Aufnahme in Mainline vereinfacht aber auch die Entwicklung, da diese nun nicht mehr Out-of-Tree stattfindet, was aufgrund der hohen Änderungsgeschwindigkeit im Linux-Source-Tree schnell zu aufwändigen Anpassungsarbeiten führen kann.

Weitere Informationen zu bcachefs sind auf der eigenen Homepage abrufbar. Hier ist auch eine Schnellstartanleitung für den eigenen Einsatz zu finden.

Weitere Quellen

Schwere Sicherheitslücken in Exim4

30. September 2023 um 21:43

Wer Exim4 als Mailserver einsetzt, wie es zum Beispiel in Debian-basierten Linux-Distributionen der Standard ist, sollte sich zeitnah um Updates bemühen oder - wenn der Dienst nicht zwangsläufig benötigt ist (bei manchen läuft Exim unbewusst) - spätestens jetzt gänzlich abschalten. Es gibt zumindest eine schwere Remote-Code-Execution-Sicherheitslücke.

Bleeping Computer berichtete über die Lücke(n), denn es geht um bis zu 6 Schwachstellen unterschiedlicher Stärke. Die genauen Details sind zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht verfügbar, um Exploits nicht zu befördern. Es reicht allerdings unauthentifizierter Zugriff auf Port 25.

Der Fund geht auf die Zero Day Initiative von Trend Micro zurück. Sie hatte bereits im Juni letzten Jahres, also 2022, auf die Lücken aufmerksam gemacht. Besonders pikant: bis vor kurzem waren noch keine Patches verfügbar, zumal die schwerwiegende Lücke ZDI-23-1469 bereits Mitte der Woche veröffentlicht wurde.

Laut einer E-Mail der Entwickler ist ein bedeutenden Teil der Lücken bereits geschlossen und die Updates an die Distributoren verteilt. Dass die Lücke nicht schneller gefixt wurde, lag an Schwierigkeiten bei der Kommunikation. Bei Ubuntu wird die Lücke als CVE-2023-42115 geführt, hier sind noch keine Updates verfügbar.

Exim4-Admins sollten dies im Auge behalten und sofort reagieren. Mit ersten Exploits ist demnächst zu rechnen, wenn mehr über die Lücke bekannt wird. Der Mailserver ist weit verbreitet, es gibt laut Bleeping Computer mehrere Millionen Instanzen im Internet.

Mistral 7B: Fortschrittliches Open-Source-LLM aus Europa

30. September 2023 um 21:20

Das Wettrennen um die Technologieführerschaft der Large Language Models lief größtenteils bisher auf dem amerikanischen Kontinent ab. OpenAI hat das Produkt populär gemacht und Meta AI veröffentlicht den Konkurrenten mit den freien Gewichten. Mit Falcon 40B und 180B gab es allerdings schon Konkurrenz aus Abu Dhabi, zumal mit der gewählten Apache-2.0-Lizenz ein deutlich offenerer Ansatz gewählt wurde.

Als kurz vor dem Sommer das Start-up Mistral aus Paris 105 Millionen Euro eingesammelt hat, waren die Medienberichte zumindest leicht kritisch, da nicht nur das Start-up mit einer gigantischen Finanzierungssumme aus der Taufe gehoben wurde, sondern das Produkt auch noch gar nicht fertig war. Aus der LLM-Sicht ist dies allerdings verständlich, da solche großen Summen schlicht die Voraussetzung sind, um an den Start zu gehen. Schließlich benötigt Training leistungsfähige GPUs und die sind teuer.

Mit dem veröffentlichten Modell Mistral 7B zeigt das Start-up, was es kann. Dabei handelt es sich um ein LLM, das über 7 Mrd. Parameter verfügt und Llama 2 13B in allen und LLaMa 34B in vielen üblichen Benchmarks überbietet: Commonsense Reasoning, World Knowledge, Reading Comprehension, Math, Code, Popular aggregated results. In Codingaufgaben kann die Leistung von CodeLlama 7B erreicht werden.

Das Beste am LLM ist, dass es unter der Apache-2.0-Lizenz steht. Als klassische Open-Source-Lizenz gibt es nicht nur den Forschern und Entwicklern viele Freiheiten, sondern auch eine gewisse Lizenzsicherheit, dass das Modell in freier Software verwendet werden kann.

Ich hatte bereits vor Wochen geschrieben, dass freie Modelle eine gute Möglichkeit sind, um sich als neuer Player auf dem Markt zu profilieren. Diesen Plan verfolgt nicht nur Falcon, sondern nun auch offenbar Mistral. Es ist trotzdem davon auszugehen, dass die 105 Millionen Euro keine "Forschungsspende" waren und kommerzielle Produkte zeitnah folgen werden.

Für die Forscher und Entwickler von LLMs hat die aktuelle Veröffentlichung nichtsdestotrotz Vorteile. Meta AI hat mit der Lizenzgebung von Llama 2 auf die Open-Source-Bewegung in der LLM-Welt reagiert und sein aktuelles Modell unter eine permissive, aber trotzdem proprietäre Lizenz gestellt. Mistral geht allerdings noch einen Schritt weiter und setzt eine "klassische" Open-Source-Lizenz ein. Das hat nicht nur Signalwirkung, sondern ermöglicht, dass Unternehmen ihre LLM-Lösungen zunehmend privat hosten können, da die Parameteranzahl mit 7 Mrd. so dimensioniert ist, dass auch kleinere Datacenter-GPUs für die Ausführung bzw. Inferenz ausreichen. Es bleibt also weiterhin spannend im Umfeld der LLMs.

Die Mistral-7B-Modelle sind in Version 0.1 auf HuggingFace als normales Modell und als auf Chats spezialisiertes Modell (Instruct) verfügbar.

Debian feiert den 30. Geburtstag: Von einem schlanken Newcomer zu einem Open-Source-Schwergewicht

16. August 2023 um 21:22

30 Jahre Debian - 30 Jahre felsenfeste Entwicklung und noch kein Ende in Sicht.

An diesem Tag vor 30 Jahren, am 16.08.1993, erschien in der Newsgroup comp.os.linux.development eine Ankündigung, die den Anfang eines der größten und langlebigsten Projekte im Linux-Ökosystem markieren sollte. Lasst uns für einen kurzen Moment zurückblicken.

Es ist nicht nur ein gepimptes SLS, es ist das "Debian Linux Release". Ian Murdock, der selbst mit der vermutlich ersten Linux-Distribution unzufrieden war und beschlossen hat, die Sache selbst in die Hand zu nehmen, hätte sich womöglich nie erträumen können, dass sein "brand-new Linux release", wie er es damals nannte, irgendwann seinen 30. Geburtstag feiern würde.

Begründer eines Distributionszweiges

Im Laufe der Jahre hat Debian bewiesen, dass es mehr als nur ein übereifriger Rebell unter den Betriebssystemen ist. Es hat die Grundlage für viele andere Distributionen wie z. B. Ubuntu gelegt. Es hat die Freiheit und Offenheit verkörpert, die das Herzstück der Open-Source-Bewegung bilden. Es hat glaubhafte Alternativen zu proprietären Betriebssystemen aufgezeigt und Zweifler zum Schweigen gebracht. Auch, wenn der letzte Punkt in der öffentlichen Diskussion nicht ganz offensichtlich ist, sprechen die Zahlen für sich: Debian ist ein fester Bestandteil vieler produktiver Serversetups.

Mit der tief verwurzelten Philosophie, die sich im Debian-Gesellschaftsvertrag widerspiegelt, unterstreicht das Projekt seine kompromisslose Haltung zugunsten freier Software, auch wenn über die Jahre insgesamt eine gewisse Toleranz gegenüber nachinstallierbarer unfreier Software Einzug gehalten hat.

Debian ist heute wichtiger denn je, da die Distribution den Test of Time bestand und sich zu einer Alternative zu Enterprise-Distributionen gemausert hat. Stabilität und Kontinuität sind entscheidende Faktoren, denn Debian baut auf klassischen Releases auf, von denen - je nach Zählweise - bereits 20 erschienen sind. Die Release werden seit Version 1.1 nach Toy-Story-Charakteren bezeichnet. Debian ist ein Leuchtturm, ein einsamer Fels in der Brandung einer Welt, die zunehmend von Anbietern dominiert wird, welche Daten und Freiheiten der Nutzer nicht beachten und sie an ihre Plattformen binden.

In diesem Sinne, lasst uns auf 30 Jahre technologischer Alternativen anstoßen. Herzlichen Glückwunsch, Debian! Auf 30 weitere Jahre der Innovation und Unabhängigkeit.

BSL statt MPL: HashiCorp passt sich einer neuen Open-Source-Ära an

14. August 2023 um 16:00

Open-Source-Software nachhaltig zu entwickeln, wird immer schwieriger. Willkommen im Zeitalter von "Nur schauen, nicht anfassen" für kommerzielle Rivalen.

Das in San Francisco ansässige Softwareunternehmen HashiCorp, bekannt für seine Cloud-Tools wie Terraform, Vagrant oder Vault, ändert seine Lizenzbedingungen. In einer Ankündigung wird der Wechsel von der Mozilla Public License 2.0 zur Business Source License mit der Gewährleistung kontinuerlicher Investitionen des Unternehmens in seine Community begründet.

HashiCorp hält weiterhin daran fest, seinen Quellcode frei verfügbar zu machen. Allerdings gibt die BSL dem Unternehmen mehr Kontrolle darüber, wer den Code kommerziell nutzen darf. Mit anderen Worten, wer Software von HashiCorp produktiv nutzt und sie für ein Konkurrenzprodukt einsetzen möchte, ist von nun an nicht nur bösen Blicken, sondern auch rechtlichen Hürden ausgesetzt.

In guter Gesellschaft

Einige Unternehmen haben diesen Schritt bereits vollzogen und sind auf unfreie Lizenzmodelle umgestiegen. Couchbase, Sentry und MariaDB MaxScale sind einige Beispiele dafür. Dies wirft natürlich die Frage auf, ob wir uns von der Idee freier Open-Source-Software verabschieden müssen. Die Omnipräsenz der Cloud-Industrie, die seit den 2010er-Jahren sich großer Beliebtheit erfreut, droht ernsthaft, die FOSS-Welt zu destabilisieren.

Stellt dir vor, du hast einen reichen Obstgarten erschaffen, in dem jeder sich frei der Früchte bedienen kann. Größzügig lädst du alle ein, sich nach Belieben zu bedienen und empfiehlst ihnen, selber Bäume zu pflanzen oder die Saaten weiterzuverbreiten. Eines Tages bemerkt ihr jedoch, dass einige Gäste die Früchte einsacken, sie auf eigenen Märkten verkaufen und die Profite einsacken, ohne selbst an die Ursprungscommunity etwas zurückzugegeben. Klingt unfair? Genau das passiert momentan in der Open-Source-Welt.

Damit wird Open Source zwar nicht von Tisch gewischt, sondern in eine Richtung gelenkt, die den freien ungehinderten Austausch unabhängig von gewerblichen Interessen einschränkt. Konkret wackelt dabei das 6. Kriterium der Open-Source-Definition (OSD), das eine Unterscheidung nach Einsatzfeldern ausschließt.

HashiCorp betont, dass es sich weiterhin seiner Community, seinen Partnern und Kunden verpflichtet sieht. Nur die Zeit wird zeigen, ob diese Lizenzänderungen die richtigen Schritte auf dem Weg dorthin sind. Einerseits werden Möglichkeiten von Forks eingeschränkt, andererseits ist niemandem geholfen, wenn die Weiterentwicklung durch HashiCorp auf dem Spiel steht, nur, weil externe Akteure bezogen auf die Einnahmen sinnbildlich das Wasser abgraben. Die Leute, die Software entwickeln, müssen auch von etwas bezahlt werden.

Edit (20:25 Uhr): MariaDB setzt die BSL für MaxScale ein, nicht jedoch für die Datenbank MariaDB Server. Danke für den Hinweis, Jens.

Update (20:30 Uhr): Ggfs. werde ich mich mit der BSL noch einmal in einem gesonderten Artikel beschäftigen, aber ein kleines Detail ist hierbei vllt. noch erwähnenswert, um den Blick auf die Sache zu ändern. Die von HashiCorp verwendete Form der BSL setzt auf eine Art Embargozeit. Nach 4 Jahren der Veröffentlichung eines nach BSL lizenzierten Werkes in einer spezifischen Version, greift folgender Passus:

Effective on the Change Date, or the fourth anniversary of the first publicly available distribution of a specific version of the Licensed Work under this License, whichever comes first, the Licensor hereby grants you rights under the terms of the Change License, and the rights granted in the paragraph above terminate.

Als Change License wurde die MPL 2.0 festgelegt.

KI-Wochenrückblick KW 32/2023

13. August 2023 um 20:15

Auch in der Sommerpause gibt es vereinzelte Neuigkeiten aus der Welt der künstlichen Intelligenz. Heute möchte ich mich dabei wieder einmal den Agenten widmen.

MetaGPT

Beim Einsatz von ChatGPT und ähnlichen LLMs stellt sich schnell die Frage, ob da nicht auch mehr geht. Ob das System nicht zur Abbildung alltäglicher Arbeit herangezogen werden kann. Insbesondere mit Anfang des Jahres aus dem Winterschlaf erwachten Konzept der Agenten wurde die Zusammenarbeit unterschiedlicher KI-Instanzen wieder relevant und spannend. Umso interessanter ist es, diese Konzepte zusammenzuführen.

AutoGPT und Co. sind diesem Ziel gefolgt und konnten schon lustige Ergebnisse demonstrieren, wenn man die LLMs sinnbildlich an den eigenen Computer anschließt und z. B. die Ausgaben des LLMs als Eingabe für die eigene Shell verwendet (nicht nachmachen, ist eine dumme Idee). Doch auch hier gab es einige Schwächen, ganz rund lief alles bei weitem noch nicht.

Die Autoren hinter MetaGPT (hier im Bezug auf griechisch meta = über) haben systematisch verschiedene Rollen inkl. ihrer Interaktionen ausgearbeitet und stellen ihre Ergebnisse als Preprint und ihr Framework auf GitHub bereit. Dabei wird eine einzeilige Aufgabe, z. B. die Entwicklung eines Spiels, vom System eingelesen und dann auf ein hierarchisches Team aus Agenten verteilt. Diese Agenten haben verschiedene Rollen, die sich auf die System-Prompts abbilden, d. h. beispielhaft "Du bist ein Entwickler für Python..." oder "Du bist ein Requirements-Engineer...". Am Ende des Tages fällt ein Ergebnis raus, das dann ausprobiert werden kann.

Das Konzept sieht in meinen Augen sehr spannend aus und entwickelt sich stets weiter. Dabei wird deutlich, dass eine simple Prompt für hochwertiges Prompt-Engineering nicht reicht, vielmehr können Effekte ähnlich wie beim Ensemble-Learning genutzt werden, durch die mehrere Instanzen von LLMs, die gemeinsam ein Problem bearbeiten, deutlich effektiver arbeiten.

Was LLMs von Cyc lernen können

Irgendwie habe ich die ganzen letzten Monate schon darauf gewartet, dass sich die Autoren klassischer Expertensysteme beim LLM-Thema zu Wort melden. Immerhin prallen hier zwei komplett unterschiedliche Welten aufeinander, die beide versuchen, die Welt zu erklären.

Klassische Expertensysteme versuchen mit Logik die Welt in Regeln zu fassen. Das typische Beispiel ist "Wenn es regnet, dann wird die Straße nass". Eine klare Implikation, die in eine Richtung geht: ist das Kriterium auf der "wenn"-Seite erfüllt, gilt die Aussage auf der "dann"-Seite. Wird das System gefragt, was mit der Straße passiert, wenn es regnet, antwortet es immer, dass sie nass wird. Immer. Dass es nicht zwangsläufig der Regen sein muss, wenn die Straße nass ist, wird ebenfalls durch Logik ermöglicht, da die obige Regel eine Implikation ist und keine Äquivalenz, denn da würde es heißen "Immer wenn es regnet, dann wird die Straße nass".

Problematischer wird es zu modellieren, dass die Straße selbst bei Regen da nicht nass wird, wo gerade ein Auto parkt. Hieran erkennt man, dass es sich um ein schwieriges Unterfangen handelt, wenn Expertensysteme die echte Welt modellieren sollen. Das Cyc-Projekt hat die Mühe aber auf sich genommen und über die letzten knapp 40 Jahre über eine Million solcher Regeln zusammengetragen. Viele einfache Expertensysteme gelten grundsätzlich aber als veraltet und konnten die Erwartungen für "generelle Intelligenz" schon vor 30 Jahren nicht erfüllen.

Anders funktionieren LLMs, die nicht mit klassischer Logik, sondern Wahrscheinlichkeiten arbeiten, um das "am ehesten passende" nächste Wort für die Antwort zu finden. Zusammengefasst sind Expertensysteme für ihre Präzision zulasten der Vielseitigkeit bekannt und LLMs einfach anders herum.

Doug Lenat von Cyc und Gary Marcus von der NYU haben in ihrem Preprint nun 16 Anforderungen zusammengetragen, die eine "vertrauenswürdige KI" haben sollte, darunter Erklärung, Herleitung oder Kontext. Anschließend gehen die Autoren noch ein, wie ihr (kommerzielles) Cyc das umsetzen kann.

Ich bin tatsächlich überzeugt, dass man untersuchen sollte, wie sich diese beiden Ansätze verheiraten lassen. Dabei sprechen auch die Ergebnisse von AutoGPT, MetaGPT & Co. dafür, dass das Vorhaben auf neuronaler Ebene angegangen werden muss, da einfache Varianten wie System-Prompts á la "Du bist LogikGPT. Gib mir die Entscheidungsregeln in Prädikatenlogik aus." immer noch auf Token-/Wortvorhersagen basieren und zu viel Halluzination zulassen.

Dennoch bin ich sicher, dass es auch hier Fortschritte geben wird, die wir dann früher oder später in einem Wochenrückblick diskutieren können. Bis dahin!

KI-Wochenrückblick KW 31/2023

06. August 2023 um 20:32

In der heutigen Ausgabe des Wochenrückblicks blicken wir auf ein neues Modell von IBM und einen Ausblick auf neue Features in der ChatGPT-Oberfläche von OpenAI.

IBM und NASA veröffentlichen Foundation-Model für Geodaten

Wie ich an der einen und anderen Stelle im Wochenrückblick schon einmal erwähnt habe, beschränkt sich die Transformer-Architektur mittlerweile nicht mehr nur auf Textaufgaben. Mit Vision Transformers lässt sich dies auch auf die grafische Ebene erweitern.

In einer Kooperation zwischen IBM und der NASA wurden nun die Prithvi-Modelle auf Hugging Face veröffentlicht. Sie ermöglichen es, ein Satellitenbild einzugeben und z. B. vorhersagen zu lassen, welche Gebiete am ehesten Fluten ausgesetzt sein könnten.

Um diese Vorhersagen zu ermöglichen, hat IBM Daten aus dem Harmonized Landsat Sentinel-2-Projekt (HLS) herangezogen, um ein Foundation Modell zu trainieren. Im HLS-Datensatz befinden Satellitendaten, die mit je 30 Metern pro Pixel aufgelöst sind. Auf der technischen Seite wird ein Vision Transformer mit Masked Autoencoder eingesetzt. Das Foundation Modell kann nun von weiteren Forschern feingetuned werden, um die jeweiligen Vorhersagen weiter zu verbessern. Durch IBMs Arbeit sollen nun mehr als 250.000 TB an Missionsdaten von der NASA besser zugänglich gemacht werden. Weitere Details zum Projekt können im Blogartikel und in der Pressemitteilung von IBM abgerufen werden.

Neue ChatGPT-Features

Wie SimilarWeb schon vor wenigen Wochen beobachten konnte, ebbt der Hype um ChatGPT langsam ab. Auffällig beim Release von ChatGPT war auch, wie puristisch die ganze Oberfläche war. Dabei ist es vermutlich das Backend, was OpenAI gemeistert hat, denn sie haben es geschafft, das System in den ersten Wochen unter ziemlich hoher Last aufrecht zu erhalten.

Im Frontend wurden aber zwischenzeitlich auch Änderungen und Verbesserungen umgesetzt, insbesondere die Einführung des kostenpflichtigen Dienstes ChatGPT Plus hat einige Anpassungen erfordert. Logan Kilpatrick, zuständig für "Developer Relations" bei OpenAI, gab nun einen Ausblick, was demnächst zu erwarten ist.

So wird es unter anderem vorgeschlagene Einstiegs- und Folgefragen und die Möglichkeit des Uploads mehrerer Dateien im Code Interpreter geben. Zudem soll die Zwangsabmeldung nach 14 Tagen abgeschafft werden.

Während ein Teil der Änderungen hilfreiche Detailverbesserungen beisteuert, werden die "vorgeschlagenen Folgefragen" am lustigsten sein. Nun schreibt also ChatGPT nicht nur die Antworten, sondern auch die Fragen. Es bleibt spannend.

KI-Wochenrückblick KW 30/2023

30. Juli 2023 um 19:24

In diesem Wochenrückblick kann ich euch wieder drei spannende Nachrichten präsentieren, die abbilden, was in den letzten Tagen besondere Aufmerksamkeit in der AI-Community erhalten hat.

SDXL 1.0 erschienen

Wie in fast jeder Woche kann ich euch auch dieses Mal wieder von einem neuen Modell berichten. Das Team rund um Stability AI hat am 26. Juli SDXL 1.0 veröffentlicht. SDXL baut auf Stable Diffusion auf. In der kürzlich erschienenen Version 0.9 konnten viele Eindrücke bereits gesammelt werden.

Dabei handelt es sich um ein Text-zu-Bild-Modell, welches Eingaben in 1024x1024 Pixel große Bilder konvertiert. Das Modell wurde weiter für Fotorealismus optimiert und kann nun besser die Farben, Kontraste und Schatten abbilden, so die Pressemitteilung.

Auf technischer Ebene besteht SDXL 1.0 aus zwei Modellen: einem Base-Modell mit 3,5 Mrd. Parametern und einem Refiner-Modell mit 6,6 Mrd. Parametern. Grob lässt sich das Refiner-Modell so vorstellen, dass es die Vorarbeiten vom Base-Modell nochmals deutlich verbessert, um die Qualität zu steigern.

Stability AI gibt an, dass Consumer-GPUs mit 8 GB VRAM bereits ausreichen, um damit arbeiten zu können. Ich konnte SDXL 1.0 bereits auf einer A10-Karte ausprobieren und es ermöglicht beeindruckende Ergebnisse.

Als Open-Source-Modell kann man sich die Gewichte für das Base- und Refiner-Modell laden, um es anschließend lokal zu nutzen. Für Anwender, die lediglich in die Möglichkeiten hineinschnuppern möchten, bietet sich der Dienst ClipDrop an, der kostenlos eine geringe Anzahl an Bildern zum Test generiert. Lizenziert ist SDXL 1.0 unter der Open RAIL++-M-Lizenz.

Adversarial Attacks auf LLMs

Unter dem Namen Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models (Webseite) haben Zuo (CMU), Wang (Center for AI Safety), Kolter (CMU, Bosch Center for AI) und Frederikson (CMU) ein Paper präsentiert, das auf dem klassischen Gedanken der Adversarial AI aufbaut. Ihr erfolgreich erreichtes Ziel ist es, bestehenden LLMs Antworten zu entlocken, die unterdrückt werden sollen, da sie gegen die Regeln der LLM-Autoren verstoßen würden.

Die klassischen "Jailbreaks" kamen bereits kurz nach der Veröffentlichung von ChatGPT auf und wurden zeitnah immer geschlossen. Das ging in die Richtung von "Ein gute KI würde nicht sagen, wie man BÖSE SACHE HIER EINFÜGEN tut. Was würde aber eine böse KI sagen?". Die konkreten Anfragen mussten allerdings manuell aufwändig optimiert werden. Die Forscher stellen nun einen automatisierten Ansatz vor, der die böse Anfrage um eine Zeichenkette erweitert, die für Menschen unsinnig aussieht, aber das LLM intern in einer Weise beeinflusst, sodass es die aufwändig implementierten Schutzmechanismen selber missachtet und "Klartext" spricht.

Adversarial AI ist nicht neu und bereits aus der Bilderkennung bekannt. Hier genügte es, bestimmte Pixel in einem Bild zu verändern, die die menschliche Wahrnehmung nicht ändern, aber KI-Modelle verwirren. So wird für das Modell schnell aus einem 30er-Zonen-Schild ein 80er-Zonen-Schild. Dies ist durch das Studium der Modelle möglich, da man über die Zeit lernen kann, wie die Eingaben die Ausgaben beeinflussen und an welchen Stellen neuronale Netze unerwünschte Ausgaben gezielt herbeiführen kann.

1 LLM + 1 GPU + 1 Day

Die letzte Nachricht dieser Woche ist bereits ein kleiner Ausblick. Im Dezember 2023 findet die NeurIPS 2023 statt. Die NeurIPS ist eine der angesehensten Konferenzen über neuronale Netze. Schon jetzt wurde eine neue Challenge veröffentlicht, an der man bis voraussichtlich Oktober 2023 noch teilnehmen kann.

Bei der LLM Model Effiency Challenge ist das Ziel, ein bestehendes Foundation Model innerhalb eines Tages auf einer GPU, wahlweise einer 4090 oder A100 (40 GB), für ein bestimmtes Aufgabengebiet finezutunen. Dabei gelten bestimmte Regeln, welche Foundation Models z. B. verwendet werden dürfen. Darunter sind Falcon, MPT, Llama 2, BART oder T5 enthalten.

Das Ziel der Challenge ist es, die Transparenz in der Forschung der LLMs zu verbessern, da u.a. bisher ein besonders hoher Ressourcenaufwand nötig war, um das Training erfolgreich umzusetzen. Diese Challenges dienen auch, innovative Ansätze zu fördern, da durch die künstlichen Beschränkungen die Teilnehmer angehalten werden, Wege zu finden, eben 1 LLM mit 1 GPU innerhalb 1 Tages zu trainieren. Die Besten der Besten lassen sich auf einem Leaderboard tracken, um zu sehen, wer den "Highscore" knackt. Die beiden besten Teams dürfen dann auf der NeurIPS jeweils einen 30-minütigen Talk halten.

Es bleibt also weiterhin spannend. Blicken wir auch in eine neue Woche mit spannenden Neuerungen und Entwicklungen!

KI-Wochenrückblick KW 29/2023

23. Juli 2023 um 21:50

In dieser Woche gab es spannende Neuigkeiten von Meta AI und aus der Welt der Regulierung.

Llama 2

Einen Paukenschlag gab es in dieser Woche von Meta AI: Llama 2 wurde veröffentlicht mit einer Lizenz, die explizit auch die kommerzielle Nutzung erlaubt. Die Gewichte können auf Antrag gemäß den Nutzungsbestimmungen heruntergeladen werden. Verfügbar ist das Modell mit 7, 13 oder 70 Mrd. Parametern. Es wird eine Kontextlänge von bis zu 4096 Token unterstützt. Trainiert wurde das Modell auf über 2 Billionen Tokens. Das Finetuning wurde einerseits überwacht (SFT) und andererseits auf menschlichen Präferenzen (RLHF) vorgenommen.

Im Wettbewerb der LLMs geht es weiter um die Stellung der Vorherrschaft. Wer das beste Modell möglichst frei zur Verfügung stellt, bildet einen wichtigen Ankerpunkt, auf dem Forscher ihre Arbeiten aufbauen. Das ist auch bei kommerziellen Interessen sinnvoll, da eine große Nutzerbasis erreicht werden kann, die innovative Forscher und Entwickler hervorbringt, die wiederum den Ruf und die Marktposition des Unternehmens stärken.

Meta Platforms erhält nun die Möglichkeit, vom einstiegen Social-Media-Riesen zum Multimedia-Konzern aufzusteigen, der die Möglichkeiten hat, alle Medien zu bedienen. Die AI-Abteilung hat sich einen guten Ruf gemacht und versucht diesen nun im stark umkämpften Feld der LLM-Foundation-Models zu verteidigen. Dass Meta AI sich dieser Situation bewusst ist zeigt auch der Vergleich zwischen Llama 2 und MPT-7B, Vicuna-13B oder Falcon-40B im eigenen Paper zu Llama 2.

WormGPT

Dass LLMs auch für zweifelhafte Zwecke eingesetzt werden können, sollte jedem von Anfang an klar gewesen sein. In meinen Augen kann so etwas auch gar nicht durch Embargos verhindert werden, da es bei Technologien immer Akteure gibt, die sich nicht an die Regeln halten. Vielmehr sollten Gegenmaßnahmen eingesetzt werden, die auf die Ursache abzielen und nicht nur die Symptome bekämpfen.

SlashNext gibt in einem Blogeintrag einen interessanten Einblick in ein LLM-System mit dem Namen "WormGPT". Es soll auf dem 2021 erschienenen GPT-J aufbauen, um BEC-Tasks aufzuführen, also Business E-Mail Compromise. Da LLMs besonders dazu in der Lage sind, Texte nach bestimmten Stilen oder Gattungen zu entwerfen, kann ohne entsprechende Sicherheits-Checks ein System auf bösartige Aufgaben trainiert werden, um zum Beispiel eine Nachricht im Stil des eigenen Chefs oder Kunden zu schreiben.

Ratschläge, besonders auf die Rechtschreibung von eingehenden, echt aussehenden E-Mails zu achten, laufen mit der aktuellen Entwicklung somit zunehmend ins Leere. Bleibt also nur noch die Ursachenbekämpfung, der mit z. B. einem Konzept, das auf digitale Signaturen aufbaut, oder weiteren innerbetrieblichen Abläufen begegnet werden kann, damit nicht auf einfache Anweisung riesige Summen ins Ausland überwiesen werden.

Selbstverpflichtung

Der Wunsch der Politik, mit der Regulierung dem technischen Wandel Schritt halten zu können, wurde auch in dieser Woche spürbar. Sieben große AI-Organisationen, darunter Google, OpenAI und Anthropic, haben sich gegenüber der US-Regierung zu Risikomanagement verpflichtet. Dieses soll auch Tests und den Austausch mit Behörden und Gesellschaft einschließen.

Damit lässt sich in westlichen Ländern der Trend beobachten, die Gefahren, die sich aus der Entwicklung ergeben, möglich schnell eindämmen zu können. Andererseits - und auch das ist Bemerkenswert - verpflichten sich die Unternehmen zur Entwicklung von Systemen, um Herausforderungen in der Gesellschaft anzugehen. Statt also nur KI einzuschränken, soll die Entwicklung aktiv forciert werden.

Besonders die Kennzeichnung von KI-Inhalten wird diskutiert. In meinen Augen gibt es hier Vorteile wie Nachteile. Einerseits ist es sinnvoll, zu wissen, auf welcher Basis bestimmte Texte entstanden sind (ich schreibe diese Zeilen gerade zum Beispiel selber), andererseits werden Lösungen damit gefördert, die in einer weiteren Ausbaustufe jeden Datensatz personifiziert zuordenbar machen, was zunehmend den Datenschutz aushölt.

Diese Woche zeigt nichtsdestotrotz, dass es im hohen Tempo weitergeht und jede Woche einige Überraschungen bereithält - wie diese Woche Llama 2. Schauen wir also, was uns auch die nächste Woche bringt!

KI-Wochenrückblick KW 28/2023

16. Juli 2023 um 19:55

Heute habe ich die Timeline aktualisiert, die einen Überblick über aktuelle und wichtige Modelle gibt. Es wird schnell ersichtlich, dass wir uns in der KI-Welt mittlerweile wieder in der Detailarbeit befinden und der große Schub an neuen LLMs immer weiter abnimmt. Aber was hat uns diese Woche beschert?

"Low Ressource" Text Classification

Diese Woche wurde ein Paper diskutiert, das recht unscheinbar daherkommt: "Low Resource" Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors. Kurz gefasst wollen die Forscher die Tatsache feiern, dass ihr Modell weniger ressourcenintensiv ist.

Dafür haben sie eine reizend unaufwändige KI-Methode für Textklassifikation vorgestellt, die eine vergnügliche Kreuzung aus einem simplen Kompressor - ähnlich wie gzip - und einem k-Nearest-Neightbor-Klassifikator ist. Und das spannendste an der Sache? Sie kommt komplett ohne Trainingsparameter aus. Was für eine erfrischende Neuheit, denn das Modell spielt etablierte Konkurrenten wie BERT auf allen fünf OOD-Datensätzen gnadenlos aus.

Was uns das Paper zeigt, ist, dass nicht alles nur durch Deep Neural Networks beherrscht wird. Wer eine clevere, einfache Methode entwickelt, kann trotzdem erstaunliche Ergebnisse erreichen. Der Quellcode für das Verfahren ist beachtenswert kurz und unter GitHub abrufbar.

x.AI

Wer sich noch an den Anfang von OpenAI erinnern kann, wird um die Rolle von Elon Musk wissen. Er hat sich für OpenAI eingesetzt und viele Ressourcen bereitgestellt. Später kam der Rückzug aus OpenAI und eine auf Twitter propagierte kritischere Haltung gegenüber dem Start-up.

Mittlerweile baut Elon Musk fleißig die Infrastruktur rund um Twitter um, welches zunehmend einfach nur noch als "X" bezeichnet wird. Im April kam die Nachricht über eine große Bestellung von Grafikkarten durch Twitter. Jetzt dürfte klar sein, welche Richtung eingeschlagen wird.

xAI soll ein Unternehmen werden, das die wahre Natur des Universums verstehen möchte, wie auf der Landing Page auf x.ai bekannt gegeben wird. Neben der Zielsetzung werden auf der Seite noch einige Informationen über das Team bereitgestellt, wobei schnell klar wird, dass viele Leute, die zuvor bei DeepMind, OpenAI und in den Research-Abteilungen von Microsoft und Google gearbeitet haben, am Start-up mitarbeiten. xAI ist zwar ein getrenntes Unternehmen, soll aber eng mit Twitter und Tesla zusammenarbeiten. Noch gibt es keine genauen Informationen, was geplant ist, wir können aber mehr hierzu in den nächsten Wochen erwarten.

OpenOrca

Vor einigen Wochen habe ich bereits berichtet, dass Microsoft eine Methode veröffentlicht hat, mit der sehr leistungsstarke LLMs mit wenigen Parametern trainiert werden können. Das Team von OpenOrca hat bereits vor einigen Tagen das gleichnamige Dataset auf Hugging Face gezeigt, nun folgte in dieser Woche die Veröffentlichung des ersten eigenen richtigen Modells, OpenOrca-Preview1-13B.

Das Team von OpenOrca nutzt das Dataset, um in dem Modell ein LLaMA-13B entsprechend finezutunen. Dabei wurden bisher weniger als 6% des Datensatzes zum Training eingesetzt und dieser Release soll nur als Vorschau einen Einblick in den aktuellen Entwicklungsstand geben.

Es bleibt also weiterhin spannend. Neue Methoden und Techniken ermöglichen hochwertige und leistungsstarke Modelle, die es auch mit ihrer proprietären Konkurrenz aufnehmen können. Schauen wir, was uns auch nächste Woche erwartet!

KI-Wochenrückblick KW 27/2023

09. Juli 2023 um 20:00

Langsam kündigt sich, wie wir heute in den Nachrichten sehen werden, in der KI-Welt eine kleine Sommerpause an, sodass es etwas ruhiger wird. In dieser Woche hat OpenAI wieder für die eine oder andere Schlagzeile gesorgt, weswegen sich der Wochenrückblick speziell darauf konzentrieren wird.

Vermuteter ChatGPT-Traffic geht zurück

Traffic von fremden Webseiten zu messen ist eine gar nicht so einfache Angelegenheit. Am Ende des Tages weiß nur der Betreiber der Webseite, wie viele Inhalte er an wie viele IP-Adressen ausgeliefert hat, woraus man eine Nutzerzahl abschätzen kann. SimilarWeb ist ein Dienstleister, der sich auf Schätzungen über den Traffic externer Webseiten spezialisiert hat und nimmt dafür Ersatzmetriken zur Hilfe.

Über ChatGPT berichtet SimilarWeb nun, dass der Traffic von Mai zum Juni hin um etwa 10 Prozent gesunken sein soll. Die Anzahl der einzigartigen Nutzer soll um etwas über 5 Prozent, die auf der Webseite verbrachte Zeit um etwa 8 Prozent gesunken sein.

Unabhängig von den Zahlen kann ich den Trend nachvollziehen. Einerseits zeichnet sich die Sommerpause ab, in der viele im Urlaub sind und den Dienst weniger beruflich "ausprobieren". Andererseits weiß der beträchtlich große Nutzerkreis von ChatGPT mittlerweile um die Funktionen des LLM, weshalb die Neugier der Nutzer vermutlich abnimmt. ChatGPT kommt nun langsam als klassisches Werkzeug im Mainstream an.

GPT-4 API für alle

Passend dazu hat OpenAI die API für GPT-4 nun von der Warteliste befreit und stellt den Dienst für alle Nutzer bereit. Ob es einen Zusammenhang zur vorherigen Nachricht mit den dadurch frei werdenden Ressourcen gibt, werden wir sicherlich nie erfahren, aber schon bei früheren Diensten wie DALL-E hat OpenAI nach einer anfänglichen Startphase die künstliche Verknappung über die Warteliste auslaufen lassen.

In der dazugehörigen Blognachricht wurde gleichzeitig angekündigt, die Completions-API Anfang 2024 aufzugeben. An dieser Stelle wird wieder deutlich, wie sehr OpenAI auch weiterhin ein Start-up ist. War das bisherige API-Konzept mit GPT-3 auf die Vervollständigung von Anfragen ausgelegt, hat sich dies durch den plötzlichen Erfolg von ChatGPT stark verändert. LLMs agieren interaktiv und können auf Folgefragen antworten. Dies wird offenbar durch die Chat-API am besten repräsentiert, weswegen OpenAI sich hierauf jetzt konzentriert. Die Änderungen wurden schon im OpenAI Playground wirksam.

ChatGPT Code Interpreter

Ich kann mich noch gut an den Dezember 2022 erinnern, als ein Artikel über eine [imaginäre virtuelle Maschine innerhalb des neuen LLMs ChatGPT] die Runde machte. Daraufhin habe ich mir ChatGPT erstmals genauer angesehen. Damals hat sich ChatGPT eine VM halluziniert, ein Verhalten, das zeitnah leider schon eingedämmt wurde. Mittlerweile wurde aber aus der Fiktion Realität: ChatGPT Plus verfügt Berichten und einem Tweet zufolge nun über ein Plugin, dass es ermöglicht, Code innerhalb einer Sandbox auszuführen.

Damit wird ChatGPT noch leistungsfähiger und kann für immer mehr Aufgaben eingesetzt werden. Das war bisher eine Herausforderung, aber auch ein Forschungsthema, das bezogen auf Tools auch mit dem Toolformer oder Visual ChatGPT zu interessanten Ergebnissen führte. Auf diese Weise kann ChatGPT auch deterministischer werden: so braucht ChatGPT ggfs. für eine komplexe Aufgabe nur den benötigten Code generieren - die Berechnung wird dann in der Sandbox vorgenommen und kommt zu den Ergebnissen mit der nötigen Präzision.

Schauen wir auch in der nächsten Woche, mit was für Fortschritten und spannenden Nachrichten wir rechnen können.

KI-Wochenrückblick KW 26/2023

02. Juli 2023 um 18:30

Im heutigen Wochenrückblick schauen wir auf einen spannenden Essay, ein interessantes Tool für Code-Migrationen und ein neues Open-Source-LLM für große Sequenzlängen.

The Rise of the AI Engineer

Beginnen wir den heutigen Wochenrückblick mit einem Artikel, der in der Woche disktutiert wurde. swyx hat auf Latent Space den Artikel The Rise of the AI Engineer veröffentlicht. Im Artikel geht es um die Entstehung eines komplett neuen Berufszweiges: dem AI Engineer. Dabei ist der AI Engineer die Weiterentwicklung des Prompt Engineers und wird im Essay auf einer Skala eingeordnet. Der AI Engineer beschäftigt sich wenig mit der genauen Funktionsweise von ML-Modellen, vielmehr versteckt ihm die API wie z. B. von OpenAI die technischen Details und ermöglicht ihm, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: sein Produkt.

War es vor zehn Jahren noch ein forschungsnahes Vorhaben, ein Produktempfehlungssystem zu entwerfen, ist es durch die Verfügbarkeit von schnell einsetzbaren Diensten heutzutage möglich, die gewünschte Funktionalität zu integrieren. Integration, das ist es, was den AI Engineer ausmacht. Er muss nicht wissen, wie ein LLM genau funktioniert, er muss nur wissen, was es tut. Insbesondere erwähnt der Autor des Essays, dass die Few-Shot-Modelle dazu geführt haben, dass ML-Forscher selber nicht mehr das Modell wie GPT-4 auf den Einsatzzweck abstimmen, sondern diese Aufgabe von Anwendern übernommen wird, die Zeit mit dem Modell und der Schnittstelle verbringen und ausprobieren, was man damit tun kann.

Das alles wird nicht einfach sein, vor allem, da klassische ML-Forscher über lange Zeit hinweg dieses Feld noch belächeln werden. Behält man diesen Wandel allerdings im Hinterkopf, kann man sich schon jetzt darauf einstellen und wird nicht überrascht, wenn in fünf Jahren Menschen, deren Vollzeitjob die Integration von ML-Systemen ist, hohe Gehälter und einen substantiellen Einfluss auf den Geschäftsbetrieb vieler Firmen erhalten.

GPT-Migrate

Wie so eine konkrete Anwendung aussehen kann, zeigt bereits GPT-Migrate. Hier handelt es sich um ein interessantes Produkt, das eine Codebase von einer Programmiersprache in eine andere umwandelt.

Das Projekt selber setzt auch nur auf bestehende LLMs, nutzt sie aber in einer besonders abgestimmten Art und Weise. Der Code soll nicht nur starr umgewandelt, sondern auch idiomatisch sinnvoll ausgegeben werden. Wandelt man beispielsweise ein Python-Projekt in eine Node.js-Application um, besteht die Arbeit aus mehr als nur einer 1:1-Umwandlung der Statements. Vielmehr müssen die Frameworks beachtet werden mit ihrer individuellen Weise, Lösungen abzubilden.

Betrachten wir ein solches Projekt aus der akademischen Sicht, ist so ein Projekt ein Himmelfahrtskommando: Wir können nicht mit hinreichender Sicherheit sagen, ob es immer zuverlässig funktioniert. In der Praxis hat dieser Umstand für den durchschnittlichen Anwender allerdings eine untergeordnete Rolle: wenn es auch nur regelmäßig funktioniert, bringt es viele Entwickler für ihre Durchschnittsprojekte schon weiter. So sind Informatiker heutzutage auch nicht durchgängig mehr damit beschäftigt, richtige Algorithmen für z. B. Sortierung zu entwerfen, sondern reihen eher fertige Programmfragmente und -prozeduren aneinander. Eine unbeaufsichtigte Dienstleistung für Codeumwandlung sollte dennoch nicht auf so einem einfachen System aufgebaut werden. Die Abstimmung, die feinen Anpassungen und die Risikoanalyse - auch das werden in meinen Augen Aufgaben des AI Engineers sein.

Salesforce XGen

Neue Modelle sollen auch in diesem Wochenrückblick nicht fehlen. In dieser Woche haben wir diesbezüglich wieder einen alten Bekannten dabei: Salesforce, bekannt von BLIP2 oder CodeT5. Diesmal hat sich das Forschungsteam rund um Nijkamp, Xie, Hayashi, Pang und Xia mit Open-Source-LLMs für besonders hohe Sequenzen beschäftigt.

Die Sequenzlänge als maximale Länge einer Eingabe für das LLM ist neben der Parameterzahl einer der wichtigsten numerischen Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit von LLMs. Soll ein solches Modell beispielhaft einen Text zusammenfassen, kann ein LLM mit 8 Tsd. Tokens Sequenzlänge deutlich mehr Text in einem Zug verarbeiten als ein LLM mit 2 Tsd. Tokens Sequenzlänge. Dass die Sequenzlänge in Tokens statt Wörtern gemessen wird, ist auf die mathematische Darstellung der Eingaben für LLMs zurückzuführen. Im Wochenrückblick der vergangenen Woche habe ich für diese Thematik Lehrmaterial vorgestellt.

Salesforce hat unter dem Namen XGen-7B Modelle mit einer Sequenzlänge von 8 Tsd. Tokens und einer Parameterzahl von 7 Mrd. trainiert, die den bisherigen Open-Source-Modellen mit nur 2 Tsd. Tokens wie LLaMA, MPT oder Falcon in standardisierten Benchmarks wie MMLU oder SCROLLS mindestens gleichauf sind. Die kommerzielle Konkurrenz kommt mit GPT-4 auf 32 Tsd. Tokens oder mit Claude auf 100 Tsd. Tokens. Das Training wurde mit 1,5 Billionen Tokens (hier nicht Sequenzlänge, sondern Anzahl der Tokens, auf deren Basis trainiert wurde) durchgeführt und hat über 150.000 US-Dollar gekostet.

Weitere Informationen zu XGen sind im Blogartikel von Salesforce Research zu finden. Die XGen-7B-Modelle sind in verschiedenen Varianten auf HuggingFace unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar, der zugrundeliegende Code kann unter GitHub abgerufen werden.

Und so geht wieder eine spannende Woche zu Ende, in der wir beobachten konnten, wie einerseits weiterhin neue Open-Source-Modelle mit Verbesserungen veröffentlicht werden und andererseits die Anwendung solcher Modelle zunehmend in den Vordergrund tritt. Schauen wir, was uns auch in den nächsten Tagen wieder erwartet!

KI-Wochenrückblick KW 25/2023

25. Juni 2023 um 20:22

Und wieder ist eine Woche um! Im heutigen Wochenrückblick geht es um drei Nachrichten und einen Lesetipp.

MPT-30B

In fast jeder Woche erscheinen neue KI-Modelle. Seien es komplett neue Modelle wie Falcon oder Vertreter bestehender Modellfamilien wie das diese Woche veröffentlichte MPT-30B.

Konkurrenz belebt das Geschäft. Während Falcon-40B als eines der leistungsstärksten Open-Source-LLMs viele Benchmarks für sich entscheidet, ist das Deployment aufgrund der hohen Parameteranzahl teilweise mitunter herausfordernd. MPT-30B stellt sich hier als Alternative auf und gibt an, dass es auf einer A100-80G mit 16-Bit-Präsizion oder einer A100-40GB mit 8-Bit-Präsizion bereitgestellt werden kann. Ansonsten baut das Modell auf dem bereits vor einigen Wochen vorgestellten MPT-7B auf und wird durch seine Programmierfähigkeiten charaketerisiert, die durch die Auswahl der Trainingsdaten angelernt werden konnten. Das Modell ist wieder in verschiedenen Facetten verfügbar: als Basismodell, für Instruktionen optimiert oder für Chat optimiert.

SDXL 0.9

Stable Diffusion XL (SDXL) ist eine Weiterentwicklung aus dem Hause Stability AI. Deren erstes Produkt Stable Diffusion hat schon überzeugt, weil es eine Alternative zu OpenAI DALL-E war. Bei Stability AI werden öffentlichkeitswirksam die Entwicklungen im Blog vorgestellt und so war bereits SDXL Beta interessant, weil es nochmals die Fähigkeiten des Bildgenerators erweitert.

SDXL 0.9 ist nun der Nachfolger von SDXL Beta. Im Blogeintrag kann im direkten Vergleich nachvollzogen werden, dass SDXL 0.9 Bilder generiert, die deutlich besser zu den Bildbeschreibungen passen. Technisch wurde der Fortschritt durch eine Erhöhung der Parameterzahl erreicht. Mit 3.5 Mrd. Parametern als Basismodell und einer 6.6 Mrd. Parameter starken Ensemble-Pipeline handelt es sich dabei um das nach eigenen Angaben parameterstärkste Open-Source-Bildmodell. SDXL 0.9 ist bereits auf ClipDrop für den Einsatz verfügbar und kann über HuggingFace direkt bezogen werden.

Mercedes-Benz testet ChatGPT

Die Entwicklung der LLMs macht momentan vor den Systemen halt, bei denen man Sprachfähigkeiten am ehesten erwartet: Sprachassistenten auf Smartphones. Hier müssen wir uns bei den verbreiteten Systemen weiterhin noch auf die voreingestellten Fähigkeiten beschränken, die einprogrammiert wurden. Konkurrenz kommt nun von ungewohnter Seite: Mercedes-Benz hat in den letzten Tagen für die US-Kunden bekanntgegeben, in einer frühen Betaversion ChatGPT für die Sprachassistenz in ausgewählten Automodellen mit MBUX zu unterstützen.

Die Teilnahme an dem Programm ist optional. In der Pressemitteilung wird insbesondere der Datenschutz und die Hoheit über IT-Prozesse hervorgehoben. Technisch wird dieses Vorhaben über eine Kooperation mit Microsoft und dem Azure OpenAI Service umgesetzt.

Embeddings

KI ist ein sehr komplexes Thema, das viele Disziplinen umfasst. Umso wichtiger ist es, hochwertige Lernmaterialien zu beziehen. Vicki Boykis hat mit What are embeddings ein umfangreiches Handbuch ausgearbeitet, das sich mit einem wichtigen Kernelement beschäftigt, das LLMs heutzutage erst möglich macht. Konkret geht es dabei um Verfahren, natursprachliche Texte in Zahlen zu verwandeln, um sie mathematisch verarbeitbar zu machen.

Das Handbuch umfasst neben Erklärungen und mathematischen Hintergründen auch Codebeispiele, um selber einmal am Beispiel auszuprobieren, wie Embeddings konkret funktionieren.

Bis zur nächsten Woche!

KI-Wochenrückblick KW 24/2023

18. Juni 2023 um 20:22

Während der letzte KI-Wochenrückblick etwas kürzer ausfiel, da die gefühlt gesamte Tech-Welt nach Cupertino geschaut hat, gibt es in dieser Woche etwas mehr zu berichten. Starten wir also rein!

AI und Compliance

Üblicherweise steht bei Tech-Themen die Technologie im Vordergrund. Nicht so bei KI. Man kann es vielleicht dem Zeitgeist oder den Erfahrungen mit dem Internet zuschreiben, aber bei rechtlichen oder gesellschaftlichen Auswirkungen wird bei KI ein strenger Maßstab angelegt. So hat in dieser Woche das EU-Parlament den lange diskutierten AI Act eine Stufe weitergeschoben. Im wesentlichen bedeutet der AI Act, dass man nicht mehr jede beliebige KI-Anwendung auf den Markt werfen kann. Erfüllt eine Anwendung bestimmte Kriterien, müssen zusätzliche, bürokratische Schritte zur Qualitätssicherung und Folgenabschätzung vorgenommen werden. Welche Kriterien das sind und was daraus folgt, ist im aktuellen Prozess schwer zu verfolgen, reicht(e) aber von "ChatGPT wird praktisch verboten" bis "Es wird sehr aufwändig".

Besonders schwierig ist es, die Auswirkungen eines solchen Regelwerks anhand konkreter Beispiele nachzuvollziehen. Risihi Bommasani vom Stanford CRFM hat diese Woche auf Twitter demonstriert, wie das aussehen könnte. Er und sein Team haben für 10 verschiedene KI-Anbieter in einer Punktematrix dargelegt, wo welche Anbieter punkten und wo noch Nachbesserungsbedarf ist. Besonders gut kam BigScience (BLOOM) an, hier wurden 36 von 48 möglichen Punkten geholt, besonders bei "Data sources", "Data governance" und "Downstream documentation" konnte BigScience punkten.

Sehen, was der andere sieht

Typische Ermittlerdokus sind der KI schon seit Jahrzehnten voraus und können die Regeln von Raum und Zeit auf Überwachungsvideos außer Kraft setzen. Aktuelle Entwicklungen in der KI ziehen aber langsam nach. Mit Seeing the World through Your Eyes haben Alzayer et al. von der University of Maryland, College Park gezeigt, dass die Reflexion der Pupillen eines Menschen in Bildsequenzen genutzt werden kann, um das Gesehene aus seiner Perspektive als 3D-Modell abzubilden.

So wird "Point of View" real und kann benutzt werden, um Gegenstände, die die Person sieht, wiederzuerkennen. Natürlich ist die Technologie nicht perfekt und verfügt über eine geringe Auflösung, zeigt aber, dass in den verschiedensten Bereichen der Musterverarbeitung Entwicklung stattfindet. Dieses Paper setzt auch neuronale Netze lediglich am Rande ein, was noch einmal verdeutlicht, dass KI nicht nur aus LLMs und Transformers besteht.

LLMs und Secret Sauce

Nichtdestotrotz bleiben die LLMs ein Thema. Galine Alperovich hat im letzten Monat eine Zusammenstellung von Tricks veröffentlicht, um 100K Context Windows zu ermöglichen. Mit Claude haben wir bereits ein System gesehen, was so ein enormes Kontextfenster umsetzt, auch MPT weist mittlerweile Kontextfenster um die 65.000 Token auf.

Ihre dargelegten Hinweise können genutzt werden, um das Training von eigenen Modellen zu optimieren, denn das stellt heutzutage die große Kunst dar. Dass das Training generell möglich ist, haben wir gesehen. Es aber auch aufwandsarm umzusetzen, kann einerseits die Kosten senken, aber auch das Training für kleinere Akteure generell erst möglich machen.

Abschließend für den heutigen Wochenrückblick können wir auch nochmal auf OpenLLaMA schauen. Viele Teams haben sich in der Zwischenzeit rangesetzt, um Meta AIs Arbeit zumindest zu reproduzieren. Die Ergebnisse trudeln Woche für Woche ein. Seit dieser Woche sind nun auch die Gewichte für OpenLLaMA-13B auf HuggingFace verfügbar.

Bleiben wir gespannt, was uns auch die nächste Woche wieder an Neuigkeiten bringt!

KI-Wochenrückblick KW 23/2023

11. Juni 2023 um 21:55

Diese Woche war Tech-mäßig durch die WWDC 2023 dominiert. AI war bei Apple speziell bei macOS eher ein Randthema, das Augenmerk der Konferenz lag auf VR.

In aller Kürze also nun wichtige Nachrichten der Woche.

  • Generative AI gibt es bei Google Vertex AI nun für alle. Das berichtet TechCrunch. Bisher waren die Systeme nur auf einen kleinen Kreis von "trusted testers" beschränkt, der Zugriff steht nun allen zur Verfügung.
  • Orca von Microsoft wurde veröffentlicht. Dabei handelt es sich um ein 13 Mrd. Parameter starkes Modell, das insbesondere über verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt. Damit soll Orca besser als Vicuna-13B und gleich auf mit ChatGPT bei z. B. dem BBH-Benchmark sein.
  • Simon Willison hat in seinem Blog einen umfangreichen Artikel samt Demo veröffentlicht, in dem es um GPT-Tokenizers und deren Funktionsweise geht. Sehr sehenswert!

Bis zur nächsten Woche!

Neue Podcastepisode Risikozone RZ023: LibreOffice, Open Source und KI

10. Juni 2023 um 11:13

Wie einige meiner Leser schon wissen, produziere ich einen Podcast und berichte, wenn es thematisch passt, von einigen Episoden auf diesem Blog. In dieser Woche erschien Episode 23, in der es um Open-Source-Software und Open-Source-KI ging.

Auslöser war die Diskussion rund um die Ankündigung von Red Hat, zukünftig nicht mehr LibreOffice direkt zu paketieren. Diesbezüglich empfehlenswert ist der teils kontroverse Kommentar von Gerrit in seinem Blog.

Kontrovers bleibt das Thema Open Source auch weiterhin. Sollte man Open Source allen proprietären Produkten vorziehen, auch wenn die Software schlechter ist? Wie sehr hat man überhaupt noch die Kontrolle über sein eigenes System?

Auf der anderen Seite entwickelt sich Open-Source-KI deutlich positiver und es stehen immer mehr freie Modelle zur Verfügung, die es mit den Platzhirschen aufnehmen können. Insbesondere für die Wissenschaft bietet das eine wichtige Grundlage, weil offene Daten mehr Innovation ermöglichen, wenn Wissenschaftler Freiheiten haben, Dinge auszuprobieren.

All diese Themen und Fragen diskutieren wir in der knapp 90-minütigen Episode. Viel Spaß beim Hören!

KI-Wochenrückblick KW 22/2023

04. Juni 2023 um 20:25

Mit dieser Woche geht auch der Monat Mai zu Ende. Wirft man einen Blick in die LLM-Timeline, so fällt auf, dass der Monat im Wesentlichen durch die Open-Source-Modelle dominiert wurde. Die Highlights sind hier StarCoder als Code-LLM, RedPajama-INCITE für normale Gespräche und Falcon, ein LLM, das LLaMA den Rang abgelaufen hat.

Falcon ab sofort unter der unmodifizierten Apache 2.0

Falcon von der TII hat in dieser Woche auch wieder Schlagzeilen gemacht. Es dominiert nicht nur weiterhin das Open LLM Leaderboard, sondern steht nun unter der unmodifizierten Apache-2.0-Lizenz, wie bereits Thomas Wolf auch berichtete.

Interessant ist diese Nachricht, weil damit erstmals ein sehr leistungsfähiges LLM unter einer Lizenz steht, die weitestgehend auch kommerziellen Betrieb zulässt. Die Apache-2.0-Lizenz ist ein wichtiger Grundbaustein der Open-Source-Software-Community und ist in vielen Projekten verbreitet, z. B. natürlich den Apache-Projekten, aber auch Kubernetes oder Swift.

In meinen Augen ist es ungewohnt, eine Lizenz für Source Code für ein Modell zu nutzen. Das ist so ein wenig wie Source Code unter eine Creative-Commons-Lizenz zu stellen: es geht, aber war vielleicht nicht die Intention der Initiatoren. Ob speziell angepasste Lizenzen sinnvoller für die Belange von KI-Modellen sind, wird sich über die Zeit zeigen. Die Lizenzierung unter der Apache-2.0-Lizenz bringt allerdings eine gewisse Sicherheit mit sich, da diese Lizenz und ihre Verwendungsweise schon lange erprobt sind.

Der Schachzug der Autoren ist clever: da dieses leistungsstarke Modell nun unter einer offenen Lizenz steht, ist anzunehmen, dass viele Forscher dieses als Grundlage nehmen. Somit macht sich im besten Fall das TII einen Namen in der LLM-Community, ähnlich, wie es Meta in der ersten Jahreshälfte vorgeführt hat.

Direct Preference Optimization: Konkurrenz für RLHF?

Die Entwicklung der LLMs geht ungebremst weiter. Und so gibt es nicht nur neue Modelle, sondern auch neue Methodiken, um bessere Modelle zu erreichen. Ein wesentlicher Baustein, der ChatGPT ermöglicht hat, war InstructGPT mit Reinforcement Learning from Human Feedback, kurz RLHF. Hier bewertet ein Mensch die Ausgaben eines Modells und erstellt ein Ranking. Dieses Ranking kann zum weiteren Training herangezogen werden. Das resultierende Modell wird dadurch präsizer und bei den Antworten besser an den menschlichen Bedürfnissen ausgerichtet.

Rafailov, Sharma, Mitchell et al., allesamt Forscher der Stanford University, haben sich nun damit beschäftigt, ob man einen Zwischenschritt in dem Verfahren entfernen kann. Sie berichten nun, dass dies mit Erfolg möglich ist. Das dafür verwendete Verfahren nennen sie Direct Preference Optimization und beschreiben es in ihrem Preprint.

NVIDIA weitet Marktkapitalisierung auf über 1 Billion USD aus

Zum Abschluss des Wochenrückblicks möchten wir auch einmal kurz auf wirtschaftliche Themen schauen. Der GPU-Hersteller NVIDIA hat in dieser Woche eine Marktkapitalisierung von über 1 Billion USD (engl. 1 trillion USD) erreicht. Auch wenn man sich in Anbetracht von Inflation über diese scheinbar willkürliche Zielmarke streiten kann, zeigt es doch, dass NVIDIA als Unternehmen ähnlich hoch bewertet wird wie Apple (einer der bedeutendsten Hersteller mobiler Konsumentengeräte), Microsoft (Hersteller und Betreiber eines der größten Software-Ökosysteme der Welt) oder Alphabet (Betreiber einer Vielzahl bedeutender Internetdienste).

An der Börse wird die Zukunft gehandelt. Somit kann beziffert werden, welchen Wert (institutionelle) Anleger einem GPU-Hersteller beimessen. Der Erfolg von NVIDIA im AI-Geschäft geht in meinen Augen auf die CUDA-Schnittstelle und die immer leistungsfähigeren Systeme zurück. Einen generischen Zugriff auf die Grafikeinheiten zu geben, aus dem KI-Forscher die Eignung für das Training neuronaler Netze erkennen konnten. Das könnte einer der cleversten Schachzüge des Chipherstellers NVIDIA gewesen sein. Und solange Alternativen, ggfs. mit RISC-V auch aus dem Open-Source-Bereich, nicht mithalten können, wird NVIDIA auch in meinen Augen eine wichtige Rolle behalten.

Aus dem heutigen Wochenrückblick lässt sich eines erkennen: wenn man offen der Community Werkzeuge an die Hand gibt, wird sich irgendwer auf der Welt finden, der überrascht ist, für was sich dieses Werkzeug einsetzen lässt. Seine Ergebnisse werden dann vielleicht die ganze Welt überraschen. Genauso wie das AlexNet GPUs in der KI populär gemacht hat, werden auch LLaMA und Falcon neue interessante Innovationen hervorbringen. Seien wir gespannt, was auch die nächste Woche wieder bringt!

KI-Wochenrückblick KW 21/2023

28. Mai 2023 um 21:45

Seit einigen Wochen veröffentliche ich den Wochenrückblick, in dem ich regelmäßig über aktuelle Nachrichten aus der KI-Welt berichte. Auch in dieser Woche gab es drei Neuigkeiten, die ich euch nicht vorenthalten möchte. Endlich gibt es auch wieder neue Modelle!

RWKV-Paper veröffenlicht

Nicht alles in der Welt der Large Language Models (LLM) beruht auf Transformers. Sie sind ein Weg, aber nicht der einzige. Das Team rund um Peng, Alcaide und Anthony hat mit Receptance Weighted Key Value (RWKV) eine neue Methode und Architektur entwickelt, mit der es möglich ist, LLMs über rekurrente neuronale Netze (RNNs) statt Transformer umzusetzen.

Der Hintergrund ist, dass beim Einatz von Transformern die Speicher- und Rechenkomplexität eine große Herausforderung darstellt. Sie wächst quadratisch, während RNNs ein lineares Wachstum aufweisen. RNNs mit klassischen Architekturen wiederum waren allerdings nicht so leistungsfähig wie gewünscht. RWKV versucht nun, die Leistungsfähigkeit bei RNNs deutlich zu verbessern, sodass sie mit Transformern mithalten und ihre Skalierungsvorteile ausnutzen können.

Die Ergebnisse wurden vorab in einem Preprint veröffentlicht und können z. B. auf Hugging Face ausprobiert werden. Der Code befindet sich auf GitHub. Schauen wir also, wie sich das Projekt in den nächsten Wochen entwickelt.

Falcon-Modelle erschienen

Wie bereits in den letzten Wochen erwähnt, entwickelt sich die LLM-Welt durch die Verbreitung der Open-Source-Modelle sehr schnell weiter. Für einige zu schnell und andere nutzen aktiv die Chancen aus. Meta geht aktuell eindeutig als Gewinner hervor, da LLaMA die Grundlage für viele andere erfolgreiche Entwicklungen bildet. Der Vorteil von LLaMA ist, dass hier die Gewichte für ein sehr leistungsfähiges Modell bereitstehen. Dementsprechend nahm bisher LLaMA auch einen der führenden Plätze auf dem Open LLM Leaderboard ein.

Konkurrenz kommt nun aus Abu Dhabi vom Technology Innovation Insitute (TII). Ein Team des Forschungsinstituts hat nun ein neues Modell unter dem Namen Falcon veröffentlicht, welches bei den Metriken AI2 Reasoning Challenge, HellaSwag und MMLU bessere Werte einfährt. Einzig bei TruthfulQA haben llama-65b und llama-30b-supercot noch die Nase vorn.

Bereitgestellt wird das Modell unter der "TII Falcon LLM License", einer modifizierten Apache-2.0-Lizenz, das Paper erscheint demnächst. Verfügbar ist Falcon mit 40 Mrd. Parametern und mit 7 Mrd. Parametern.

Gerichtsakten erfunden

LLMs sind Sprachmodelle. Das bedeutet, ihr Ziel ist es, bestimmte Inhalte in einer natürlichen Sprache auszugeben - unabhängig vom Wahrheitsgehalt, der Semantik. Als Nebenprodukt können sie einige ausgewählte Fakten wiedergeben.

Dieser Umstand ist und bleibt nur wenigen bewusst. Viele denken, mit ChatGPT & Co. könnte man recherchieren. Das ist aber falsch, denn wenn keine Document Retrieval integriert ist und richtig funktioniert, wird ein LLM eine Lösung ausgeben, die zwar schön klingt, aber nicht unbedingt stimmt. Im Podcast habe ich beiläufig mal erwähnt, dass damit eine Patentrecherche nahezu unmöglich wird, aber ich hätte nie gedacht, dass sowas in freier juristischer Wildbahn eingesetzt wird.

Nun, ich wurde eines besseren belehrt. ChatGPT wird noch zu häufig als Suchmaschine zweckentfremdet und gibt dann falsche Ergebnisse aus. Besonders bemerkenswert: in diesem und dem Betrugsüberprüfungsfall aus letzter Woche wurde die Plausibilitätsprüfung ebenfalls an ChatGPT übergeben. Wie soll ein Modell auf "Stimmt das, was du sagst?" überhaupt antworten?

Bleibt zu hoffen, dass wir auch in der kommenden Woche über viele interessante neue Methoden und Modelle und weniger über die Falschbedienung von LLMs berichten können.

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