FPC432 - FPC undercover - gebt mir ´nen Jingle aber nur ´nen einzigen Jingle

3 Antworten auf „FPC432 - FPC undercover - gebt mir ´nen Jingle aber nur ´nen einzigen Jingle“

1. Ich möchte mich ganz herzlich für den Fotopodcast bedanken! Ich spiele aktuell ebenfalls mit dem Gedanken, von Windows (i7) auf Mac mini umzusteigen, und würde gerne von Thomas mehr über Erfahrungen und Beweggründe zu diesem Wechsel erfahren. Welche Herausforderungen hat er gemeistert, welches Model hat er gewählt und was hat ihn letztlich überzeugt? Ein Bericht dazu in einer der kommenden Folgen würde mich sehr freue. Ich bin sicher, dass viele Zuhörer, die selbst vor einer ähnlichen Entscheidung stehen, von seinen Erfahrungen profitieren würden. Vielen Dank für euren großartigen Podcast!“ Grüße Klaus Singer

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2. Moin,
   und hier muss ich bei einem flapsig daher gesagten Nebensatz zum KI Thema von Ulrike ergänzen: „Weil es [KI] ja nur damit gefüttert wird, immer wieder mit den ähnlichen oder gleichen Dingen und wenn das nicht erweitert wird, dann bleibt das auch relativ schmal.“
   Nun ja es ist viel Schlimmer. Man hat das untersucht und KIs konvergieren dann schnell zum Unsinn, wenn sie zu viel mit eigenen Daten arbeiten: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

   Wenn man nicht den Ganze Artikel lesen will einfach mal bis zu den Beispiel „Example 1“ Scrollen. Hier kollabiert ein Language Model schon in der neunten Generation komplett. Ähnliche Effekte gibt es auch auch bei Bildgeneratoren. Hier am Beispiel von Hunden: https://www.nature.com/articles/d41586-024-02355-z (leider hinter paywall)

   Da es im Internet Hunderassen gibt die beliebter sind, gib es von denen mehr Bilder … (z.B. der Golden Retriever) daher generiert die KI in der ersten Iteration Hunde die immer ein bisschen wie Golden Retriever aussehen, das Führt dann, wenn diese Daten zum Training genutzt werden, irgendwann dazu das alle genierten Hunde wie Golden Retriever aussehen und in diesen Paper kollabierte das Modell am Ende wenn auf den eigenen generierten Daten trainiert wurde. https://www.researchgate.net/figure/AI-produces-gibberish-when-trained-on-too-much-AI-generated-data-Figure-from-1_fig1_385010918

   Beschrieben werden die beiden Paper im Podcast minkorrekt Mi308 – „Ramschkirchen“ https://minkorrekt.de/mi308-ramschkirchen/ Kapitel: Thema 2: „Gothische Black-Tailed Jackrabbits“

   Wegen der Hörerbilder. Tatsächlich hab ich in November nicht viel Fotografiert, bzw. die Bilder kann ich wegen Persönlichkeitsrechte nicht so zeigen.

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3. Da hat der Shownoter irgendwie geschlafen – die gesuchte Serie zu den Spezialplätzchen ist bestimmt „Weeds–Kleine Deals unter Nachbarn“

   https://www.imdb.com/title/tt0439100/

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