Jasper AI: KI-Autor und KI-Maler, der wie ein Mensch denkt

Jasper AI generiert Text durch Methoden der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Generierung natürlicher Sprache (NLG). Der Algorithmus organisiert und erstellt NLG-basierte Inhalte. Dieses Textgenerierungsmodell wird normalerweise durch unbeaufsichtigtes Vortraining trainiert, aus dem das Sprachumwandlungsmodell stammt Unzählige wertvolle Informationen werden gelernt und in riesigen Datensätzen erfasst. Durch das Training mit so großen Datenmengen können Sprachmodelle dynamisch genauere Vektordarstellungen sowie Wahrscheinlichkeiten für Wörter, Phrasen, Sätze und Absätze generieren, die Kontextinformationen enthalten.

Transformatoren entwickeln sich schnell zur dominierenden Architektur für NLG. Herkömmliche Deep-Learning-Modelle für rekurrente neuronale Netze (RNN) lassen sich aufgrund des Problems des verschwindenden Gradienten nur schwer an langfristige Modellierungsumgebungen anpassen. Das Problem verschwindender Gradienten tritt auf, wenn tiefe mehrschichtige Feedforward-Netzwerke oder rekurrente neuronale Netzwerke keine Informationen von der Ausgabe des Modells zurück zu Schichten in der Nähe der Eingabe des Modells propagieren können. Das Ergebnis ist das weitverbreitete Versagen von Modellen mit mehreren Schichten, auf einem gegebenen Datensatz zu trainieren oder sich vorzeitig mit einer suboptimalen Lösung zufrieden zu geben.

Transformer überwindet dieses Problem, da Sprachmodelle mit der Größe der Daten und der Architektur skalieren, Transformer paralleles Training unterstützt und Merkmale längerer Sequenzen erfasst, wodurch Platz für umfassendere und effektivere Sprachmodelle geschaffen wird.

Heutzutage sind KI-Systeme wie GPT-3 darauf ausgelegt, Texte zu generieren, die der menschlichen Kreativität und dem Schreibstil ähneln, während die meisten Menschen oft nicht vom Text zu unterscheiden sind.Solche KI-Modelle werden auch als generative künstliche Intelligenz bezeichnet, das heißt, sie können Algorithmen zur Erstellung verwenden neuartige digitale Medieninhalte und Synthetisieren von Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Bei der generativen KI werden viele Variationen eines Objekts generiert und die Ergebnisse durchsucht, um diejenigen mit nützlichen Zieleigenschaften auszuwählen.