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Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet

In verschiedenen Blogbeiträgen hatte ich darauf hingewiesen, dass es für Organisationen in Zukunft immer wichtiger wird, die digitale Abhängigkeiten von kommerziellen IT-/AI-Anbietern zu reduzieren – auch bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence), da die Trainingsdatenbanken der verschiedenen Anbieter (1) nicht transparent sind, (2) es zu Urheberrechtsverletzungen kommen kann,(3) und nicht klar ist, …

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Buyl et al. (2024): Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators

In dem Blogbeitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich gemacht, dass Europa, die USA und China unterschiedliche Ansätze bei dem Thema Digitale Souveränität haben. Diese grundsätzlichen Unterschiede zeigen sich auch in den vielen Large Language Models (Trainingsdatenbanken), die für KI-Anwendungen benötigt werden. Es wundert daher nicht, dass in dem Paper Buyl …

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Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

Die bekannten KI-Anwendungen (AI Apps) wie ChatGPT, Gemini usw. dominieren den Markt und setzen durch schnelle Neuerungen (Updates) Standards bei der Performance. Solche Angebote können als closed-source Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden. Die Nutzung wird dabei durch wenig Transparenz bei den verwendeten Daten und durch immer mehr kostenpflichtige Angebote „erkauft“. Diese schnelle Abhängigkeit von …

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Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

Immer mehr Privatpersonen und Organisationen realisieren, dass die populären Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) für ChatGPT von OpanAI, oder auch Gemini von Google usw., so ihre Tücken haben können, wenn es beispielsweise im andere oder um die eigenen Urheberrechte geht. In diesem Punkt unterscheiden wir uns in Europa durchaus von den US-amerikanischen und chinesischen Ansätzen. …

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Bitkom: Open Source Monitor 2023

In den letzten Jahrzehnten haben wir uns in Europa/Deutschland in vielen Bereichen von verschiedenen Regionen der Welt abhängig gemacht, die uns jetzt Schwierigkeiten bereiten. Damit meine ich zunächst die offensichtlichen Abhängigkeiten von russischem Gas, den Ölimporten aus Krisenregionen, aber auch von den globalen Lieferketten. Hinzu kommt aktuell eine Abhängigkeit, die etwas anders gelagert ist. Ich …

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Von New Work zu New Digital Work?

Die Digitalisierung von Arbeit begleitet uns schon seit vielen Jahrzehnten. Die dabei immer intensivere Vernetzung von technischen Systemen und Menschen führt zu einer erhöhten Komplexität, die nur mit mehr Selbstorganisation am Arbeotsplatz bewältigt werden kann. Dieser Aspekt ist ein (!) wichtiger Baustein der Neuen Arbeit – New Work. Siehe dazu ausführlicher Beispiele für neue Arbeitskonzepte …

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KI und Open Data: Common Corpus mit mehr als 1 Millionen Downloads

Über Open Data und Open Source Ai habe ich in dem Beitrag Open Data and Open Source AI – a perfect match geschrieben. Eine besondere Rolle nimmt in dem Zusammenhang Common Corpus ein, In dem Beitrag Langlait et al (2024): Releasing the largest multilingual open pretraining dataset vom 14.11.2024 auf Huggingface wird das Konzept und das Alleinstellungsmerkmal von Common Corpus als …

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Open Data and Open Source AI – a perfect match

Alle KI-Anwendungen basieren darauf, dass Daten zur Verfügung stehen. Bei den bekannten proprietären Anbietern ist die Herkunft der Daten, und der Umgang mit den Daten oft nicht transparent. Diese KI-Modelle werden daher auch Closed AI Models genannt. Demgegenüber gibt es die (wirklichen) Open Source KI-Modelle, die sich an der Definition von Open Source AI orientieren, …

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Energiesicherheit, Open Source und Künstliche Intelligenz

Die beiden Kriege in der Ukraine und im Iran haben wieder einmal deutlich gemacht, wie Abhängig wir in Europa von der Lieferung fossiler Energie sind. Dabei haben wir gerade in den letzten 5-10 Jahren deutliche Fortschritte bei der Energiesicherheit gemacht. Beispielsweise hatten erneuerbare Energien in Deutschland Anfang 2026 einen 60%- Anteil an der Bruttostromerzeugung (Bundesministerium …

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Innovatives Denken mit Künstlicher Intelligenz unterstützen

Legende (CEN TS 16555-2014): 1 Sammeln von Informationen2 Erzeugen von Lösungen3 Rasches Lernen4 Bewertung5 Synthese und Outputs6 Ergebnisse Unternehmen setzen für ihren Innovationsprozess Künstliche Intelligenz ein. Auf der individuellen Ebene ist das natürlich auch möglich. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz das eigene innovative Denken unterstützen. Die Abbildung zeigt dazu die insgesamt sechs Schritte – vom Sammeln …

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