Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
Wir hätten nie gedacht, wie schnell sich künstliche Intelligenz (KI) entwickelt und unsere Umwelt verändert.
Mit seinen innovativen Funktionen in der Branche hat OpenAI diesen Wandel vorangetrieben.
Dennoch ist OpenAI nicht der einzige in der KI-Branche, der Fortschritte macht.
In diesem Beitrag werden wir einige der bemerkenswerten Alternativen und Konkurrenten zu OpenAI genauer untersuchen. Wir werden nach dem Ausschau halten, was sie einzigartig macht.
Lesen Sie weiter, um einen Überblick über die führenden Wettbewerber zu erhalten.
Warum hat OpenAI einen solchen Durchbruch geschafft?
OpenAI ist die ultimative Tech-Idee, die die KI-Szene erobert hat! Es ist auf dem neuesten Stand künstliche Intelligenz Forschungslabor, das mit dem alleinigen Ziel gegründet wurde, die Grenzen der KI zu erweitern und Computer zu bauen, die in der Lage sind, die Welt, wie wir sie kennen, zu revolutionieren. Die Möglichkeiten mit OpenAI sind grenzenlos und die Zukunft unglaublich spannend!
Lesen wir also weiter und sehen wir uns unsere Liste der Alternativen zu OpenAI an.
1. Google AI
Beginnen wir mit einem sehr bekannten Beispiel. Google ist nicht nur eine Suchmaschine, sondern auch ein Pionier in der Erforschung und Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI). Jeder hat Zugriff auf seine KI-Ressourcen und -Tools, was es für jeden einfach macht, Technologie zur Bewältigung von Herausforderungen anzuwenden.
Werkzeuge für alle
Egal, ob Sie ein Neuling oder ein Experte sind, Google stellt Ihnen eine Reihe von Tools und Informationen zur Verfügung, die Sie verwenden können. Sie widmen sich der Schaffung einer kooperativen Umgebung und bieten Entwicklern und Studenten weltweit Ressourcen, Schulungen und Open-Source-Projekte an.
Open Source bei Google
Da Google die Open-Source-Software nachdrücklich unterstützt, werden viele seiner Tools und Ressourcen der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Sie glauben, dass die Zusammenarbeit und die Entwicklung von Technologien, die sich mit realen Problemen befassen, durch Open-Source-Technologien ermöglicht und gefördert werden.
crowdsource
Google AI kann Crowdsourcing nutzen, um die Kraft des menschlichen Inputs zur Verbesserung zu nutzen Modelle des maschinellen Lernens. Benutzer können an verschiedenen Projekten teilnehmen, z. B. Bilder kategorisieren und übersetzen und dabei Abzeichen erhalten.
Datensuche
Mit dem Dataset Search-Tool von Google AI können Nutzer eine riesige Auswahl an öffentlich zugänglichen Datensätzen finden und darauf zugreifen. Dies fördert die Zusammenarbeit und Kreativität, indem es Forschern und Entwicklern ermöglicht, relevante Daten für ihre Arbeit zu finden und zu nutzen.
CoLabor
Das CoLaboratory-Projekt von Google AI bietet eine Cloud-basierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die Akademikern und Entwicklern die Zusammenarbeit und den Austausch von Code und Erkenntnissen für maschinelles Lernen erleichtert. Jeder mit einer Internetverbindung kann darauf zugreifen, und es ist keine Einrichtung erforderlich.
Sokratische KI
sokratisch ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Lernsoftware, die Schüler bei den Hausaufgaben unterstützt, indem sie maßgeschneiderte und relevante Lernressourcen anbietet. Es basiert auf Google AI und kombiniert Text- und Spracherkennung, um die Anfragen des Benutzers zu analysieren und die relevantesten Inhalte bereitzustellen.
Barde
Bard, das Sprachmodell für künstliche Intelligenz von Google, beabsichtigt, die Informationen der Welt mit der Leistungsfähigkeit und Intelligenz seiner Sprachmodelle zu verschmelzen. Es übertrifft ChatGPT weil es Webdaten verwendet, die im Vergleich zum eingeschränkten Datensatz von ChatGPT die neuesten Antworten bieten.
Während Bard jetzt nur einer kleinen Gruppe von Testern zur Verfügung steht, beabsichtigt Google, KI-gestützte Funktionen in seine Suchmaschine aufzunehmen, wodurch Bard in Zukunft möglicherweise in Konkurrenz zu ChatGPT treten wird.
2. Anthropisch
Die Sorge um die Sicherheit und die ethischen Konsequenzen dieser Systeme nimmt zu, da sich der Einsatz von KI in einer Vielzahl von Sektoren ausbreitet. Anthropic, ein KI-Sicherheits- und Forschungsunternehmen, strebt danach, vertrauenswürdige, verständliche und steuerbare KI-Systeme zu schaffen.
Bei KI-Systemen ist Zuverlässigkeit das A und O, denn Fehler können schwerwiegende Folgen haben. Anthropische Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung vertrauenswürdiger Systeme. Und diese Systeme können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, ohne ihre Sicherheit zu gefährden.
Hervorragende technische Eigenschaften
Während Claude geht nicht auf die technischen Feinheiten seiner Implementierung ein, Anthropics Forschungsbericht über konstitutionelle KI tut dies. Die Forschung beschreibt AnthropicLM v4-s3, ein vortrainiertes Modell mit 52 Milliarden Parametern, die unüberwacht auf einem riesigen Textkorpus trainiert wurden, ähnlich wie GPT-3 von OpenAI.
Claude ist ein neues, größeres Modell mit architektonischen Entscheidungen, die auf den veröffentlichten Erkenntnissen basieren.
KI, die zuverlässig und interpretierbar ist
Eines der Ziele von Anthropic ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die auf Sicherheit ausgerichtet sind, und Claude ist da keine Ausnahme. Mit Blick auf diese Ziele wurde Claude entwickelt, um Unternehmen, gemeinnützigen Organisationen und Organisationen der Zivilgesellschaft auf der ganzen Welt greifbare, praktische Werkzeuge an die Hand zu geben. Claudes KI-Fähigkeiten sollen seinen Kunden und Menschen weltweit dienen.
3. DeepMind
DeepMind ist ein bekanntes Unternehmen, das sich der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz verschrieben hat. Das Unternehmen erstellt künstliche Intelligenzsysteme für eine Vielzahl von Aktivitäten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildidentifikation, Gameplay und Robotik.
Diese KI-Systeme werden auch zum Laufen verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, die bei der Datenanalyse, Mustererkennung und Entscheidungsfindung helfen.
DeepMinds frühe Tage der Revolutionierung der KI
DeepMind wurde 2010 gegründet, als die künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen steckte. Aber das DeepMind-Team erkannte die Gelegenheit und entschied sich für eine multidisziplinäre Strategie, um den Bereich zu beschleunigen. Sie haben den Weg für neue KI-Fortschritte geebnet. Sie brachten Maschinelles Lernen, Neurologie, Ingenieurwissenschaften und Mathematik, Simulation zusammen.
Künstliche Intelligenz in Aktion: Von Atari bis AlphaGo
Der frühe Durchbruch von DeepMind in der künstlichen Intelligenz wurde durch Computerspiele gezeigt. Sie haben Software entwickelt, die 49 verschiedene Atari-Spiele von Grund auf neu spielen kann, mit nur visuelle Daten.
Ihre AlphaGo-Software schrieb auch Geschichte, indem sie einen professionellen Go-Spieler besiegte. Diese Errungenschaften wurden als bedeutende Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz anerkannt.
AlphaFold: Proteinstrukturvorhersage revolutioniert
Das AlphaFold-Projekt von DeepMind Technologies versucht, 3D-Modelle vorherzusagen Proteinstrukturen mit großer Genauigkeit. Dieses KI-System hat das Potenzial, die biologische Forschung in allen Bereichen zu verändern.
Die Fähigkeit von AlphaFold, die Proteinstruktur richtig vorherzusagen, kann Forschern helfen, die zugrunde liegenden Ursachen zahlreicher Krankheiten zu verstehen, und den Weg für die Entwicklung brauchbarer Therapeutika ebnen.
Erzeugen einer natürlich klingenden Stimme mit WaveNet
Eine weitere Initiative von DeepMind Technologies ist WaveNet, das eine natürlicher klingende Stimme für Produkte erzeugt. Verwenden tiefe neuronale Netze Dieses KI-System, das die Mechanik von Schallwellen nachbildet, erzeugt menschenähnliche Stimmen. Sprachassistenten, Hörbücher und andere Dienste können dank WaveNet realistischer und natürlicher klingen.
Chinchilla-KI
Chinchilla AI ist eine DeepMind-KI Sprachmodell das Konkurrenzmodelle wie GPT-3 übertrifft, indem es viermal so viele Daten verwendet. Chinchilla wurde als möglicher „GPT-Killer“ bezeichnet, obwohl es noch nicht für den allgemeinen Markt erhältlich ist. Wenn es zugänglich wird, wird es interessant sein zu sehen, wie es im Vergleich zu ChatGPT abschneidet.
4. Intel
Für die vollständige Erleichterung von Pipelines für maschinelles Lernen bietet IntelAI eine Vielzahl von Open-Source-Tools, Bibliotheken, Frameworks und Hardware. Die KI-Technologie des Unternehmens kann komplizierte Berechnungen skalieren.
Sie führen KI effektiv aus, wobei über 70 % der erfolgreichen KI-Inferenzbereitstellungen jetzt auf Intel laufen.
Intel: Beschleunigung der KI
Mit seiner integrierten Beschleunigung und bekannten KI-Modell- und Framework-Verbesserungen beschleunigt IntelAI die Entwicklung. Darüber hinaus bietet es zuverlässige Unterstützung für Open-Source-Distributionen. Es verfügt über eine sichere Datenverarbeitung auf Elektronenebene.
Einsatz von KI zur Lösung von Geschäftsproblemen
Mithilfe der KI-Technologie von Intel können Unternehmen aus einer Reihe von Branchen KI nutzen, um herausfordernde Probleme anzugehen. IntelAI nutzt KI, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Kundenerlebnisse zu bieten.
Es kann in der wissenschaftlichen Forschung verwendet werden, um medizinische Ergebnisse zu verbessern, um Finanzinstitute bei der Erkennung von Betrug und der Reduzierung von Risiken zu unterstützen.
Intels Software-Tools
Um die Erstellung Ihrer KI zu beschleunigen, bietet Intel eine Vielzahl von Softwarelösungen an. Es bietet alle Tools, die Sie benötigen, um Ihre KI-Projekte zu beschleunigen. Von bekannten KI-Frameworks und -Bibliotheken bis hin zu potenten Softwareoptimierungen können Sie die Produktivität Ihres Unternehmens steigern.
Analytik
Mit Hilfe der fortschrittlichen Analyselösungen von Intel können Sie das Potenzial Ihrer Datenpipeline maximieren. Mit leistungsstarker Hardware erhalten Sie nahezu in Echtzeit Einblicke. Außerdem ist es auf die von Ihnen verwendete Software zugeschnitten. So können Sie bessere Entscheidungen treffen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
5. H2O.ai
H2O.ai ist eine Open-Source-Plattform. Datenwissenschaftler Modelle für maschinelles Lernen schnell erstellen, bereitstellen und warten. Es bietet eine Vielzahl von Tools und Technologien für die Interaktion mit verschiedenen Datenquellen wie Textdateien, Tabellenkalkulationen und relationalen Datenbanken.
H2O.ai basiert auf Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark und Python, was es unglaublich anpassungsfähig und skalierbar macht.
Unendliche Lösungen auf einer Plattform
Die H2O AI Cloud automatisiert den gesamten Data-Science-Lebenszyklus und geht über die Erstellung von Modellen hinaus. Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) können mit Genauigkeit, Geschwindigkeit und Transparenz erstellt werden. Mithilfe intelligenter Anwendungen können Sie die Bereitstellung und den Verbrauch komplizierter Lösungen für Benutzer vereinfachen.
Es ist möglich, gleichzeitig die Leistungsüberwachung zu rationalisieren und sich schnell an sich ändernde Bedingungen anzupassen.
Untersuche die Plattform
Es ist eine umfassende Plattform zum Erstellen und Ausführen mit KI. Sie können die Plattform durchsuchen, um zu sehen, wie H2O AI Cloud die Art und Weise verändern kann, wie Ihr Unternehmen Geschäfte macht. Mit H2O AI Cloud können Sie KI in der gesamten Organisation betreiben.
Es ist so viel mehr als nur das Generieren von Modellen.
Beschleunigte Modellentwicklung und -implementierung für maschinelles Lernen
Datenwissenschaftler können mit einer Vielzahl von Tools, die von H2O.ai angeboten werden, ganz einfach Modelle für maschinelles Lernen erstellen. Die Plattform verfügt über Drag-and-Drop-Funktionalität, automatisches maschinelles Lernen und leistungsstarke Algorithmen, die auf eine Vielzahl von Datenquellen angewendet werden können.
Datenwissenschaftler können sich jetzt auf ihre Modelle konzentrieren, anstatt sich aus diesem Grund Gedanken über die unterstützende Infrastruktur zu machen.
6. OpenCV
OpenCV ist ein beliebtes Open-Source-Tool zur Bild- und Videoverarbeitung in Echtzeit. Es bietet Entwicklern eine breite Palette von Bild- und Videoanalysetechniken und -funktionen, wie z. B. Objekterkennung, Verfolgung und Merkmalserkennung.
OpenCV ist aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und großen Effizienz die ideale Lösung für die Entwicklung komplizierter Vision-basierter Anwendungen.
OpenCV und OpenAI sind zwei separate Bibliotheken mit unterschiedlichen Zielen. OpenCV ist ein Computer Vision Bibliothek für Echtzeit-Bild- und Videoverarbeitung, während OpenAI ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz ist.
Obwohl sie einige KI gemeinsam haben, ist OpenCV mehr auf die Bild- und Videoverarbeitung spezialisiert, was es zu einer guten Wahl für Entwickler macht, die sich mit visionsbasierten Systemen befassen müssen.
Erstellen effektiver visionsbasierter Apps
OpenCV ist eine ausgezeichnete Wahl für Entwickler, die Anwendungen für Vision-basierte Systeme erstellen möchten. Es hat eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich Objektidentifikation, Merkmalserkennung und Verfolgung.
Darüber hinaus kann OpenCV von Entwicklern verwendet werden, um mit virtualisierten Computerumgebungen zu experimentieren. Also, wenn Sie ein Entwickler sind; Sie können Ihre Anwendungen schnell iterieren und verbessern.
Erkennung und Verfolgung von Objekten
Die Algorithmen von OpenCV.AI können Dinge direkt am Kameragerät erkennen und verfolgen.
Da ihre Erkennungsmodelle weniger als 600 Kb groß sind, sind sie extrem effizient und schnell. OpenCV.AI kann Unternehmen mit seiner genauen Objektidentifikation und -verfolgung bei der Entwicklung von Apps für eine Vielzahl von Anwendungsfällen unterstützen.
7. Microsoft Azure
Microsoft Azure ist ein Cloud Computing Plattform. Es bietet Organisationen mehrere Cloud-Dienste an, darunter Verarbeitung, Speicherung, Vernetzung, Analyse und die Entwicklung von Mobil- und Web-Apps. Es wurde entwickelt, um Unternehmen bei der schnellen Installation und Verwaltung von Cloud-basierten Anwendungen und Diensten zu unterstützen.
Big Data Analytics, das Internet der Dinge, KI und maschinelles Lernen
Microsoft Azure bietet neben Cloud-Diensten auch Big-Data-Analysen, das Internet der Dinge (IoT), künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Sie können Ihre Abläufe verbessern und Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.
Die Plattform soll Organisationen aller Art, von Startups bis hin zu großen Konzernen, dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Bing von Microsoft
Microsoft Bing ist eine Suchmaschine ähnlich der Google-Suche. Die Suchmaschine wurde mit einer erweiterten Version von ChatGPT aktualisiert, die von Microsoft als „Prometheus-Modell“ bezeichnet wird. Dieses neue Modell ist schneller und genauer als das vorherige. Es wird bald für alle verfügbar sein. Wir erwarten, dass es relevantere und aktuellere Suchergebnisse liefert.
Microsoft Bing wird zu einer KI-gestützten Suchmaschine, die natürliche Sprache interpretieren und durch die Integration von ChatGPT maßgeschneiderte Suchergebnisse liefern kann.
Einpacken
Es hängt davon ab, wonach Sie suchen, wenn es um OpenAI-Alternativen geht.
Chinchilla AI von DeepMind ist vielversprechend, wenn es darum geht, bestehende Modelle wie GPT-3 zu übertreffen. Googles Bard hingegen verwendet Informationen aus dem Internet, um die neuesten Antworten zu liefern, was ihm einen Vorteil gegenüber dem aktuellen Modell von OpenAI verschafft, das einen eingeschränkteren Datensatz hat.
Schließlich wird die ideale OpenAI-Alternative von Ihren individuellen Zielen bestimmt.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar