Johannes Wobus – Data Science, AI & Software Engineering

1. Was ist Textgenerierung und warum diese Tools?

Textgenerierung mit KI bezieht sich auf die Erstellung von menschenähnlichem Text durch künstliche Intelligenz, basierend auf Prompts, Kontext oder Daten. Anwendungen umfassen Chatbots, Content-Erstellung, Übersetzungen und mehr.

Open-Source-Tools

  • GPT-Neo (EleutherAI): Ein Open-Source-Modell, Alternative zu GPT-3, für Forschung und DIY-Projekte.
    • Vorteile: Kostenlos, anpassbar, Community-Unterstützung.
    • Nachteile: Erfordert technische Kenntnisse, weniger mächtig als kommerzielle Modelle.
    • Link: github.com/EleutherAI/gpt-neo.
  • LLaMA (Meta AI): Effizientes Open-Source-Modell für Forschungszwecke.
  • Hugging Face Transformers: Bibliothek mit zahlreichen Open-Source-Modellen (z. B. BERT, GPT-2).

Kommerzielle Anbieter

  • OpenAI (GPT-4): Führendes Modell für Textgenerierung, bekannt für ChatGPT.
    • Vorteile: Sehr mächtig, benutzerfreundlich.
    • Nachteile: Kosten ab 20 $/Monat (ChatGPT Plus) oder API-Nutzung.
    • Link: openai.com.
  • Grok (xAI): KI-Textgenerator mit Fokus auf hilfreiche, wahrheitsgetreue Antworten (ich bin Grok 3!).
    • Vorteile: Innovativ, kontextbewusst.
    • Nachteile: Abonnement erforderlich (Preise variieren).
    • Link: xai.company.
  • Claude (Anthropic): Sicherheitsorientiertes Modell, entwickelt von Ex-OpenAI-Forschern.
    • Vorteile: Interpretierbar, sicher.
    • Nachteile: Ab 20 $/Monat.
    • Link: anthropic.com.
  • Google Gemini: Textgenerierung mit Google-Technologie (ehemals Bard).
    • Vorteile: Integration in Google-Ökosystem.
    • Nachteile: API-Kosten ab 0,0025 $/Anfrage.
    • Link: gemini.google.com.
  • Jasper: Marketing-orientiertes Tool für Content-Erstellung.
    • Vorteile: Einfach für Werbetexte.
    • Nachteile: Ab 39 $/Monat.
    • Link: jasper.ai.
  • Copy.ai: Fokus auf schnelle Textgenerierung für Werbung.
    • Vorteile: Schnell, intuitiv.
    • Nachteile: Ab 36 $/Monat.
    • Link: copy.ai.

Warum Open Source vs. Kommerziell?

  • Open Source: Kostenlos, flexibel, ideal für Entwickler (z. B. GPT-Neo).
  • Kommerziell: Benutzerfreundlich, leistungsstark, für Unternehmen geeignet (z. B. OpenAI, Claude).

2. Online-Kurse und Tutorials zur Textgenerierung

2.1 Für Einsteiger

  • Hugging Face: „Introduction to Transformers“
    • Kostenloses Open-Source-Tutorial mit Python für Textgenerierung (z. B. GPT-2). Dauer: 2–3 Stunden.
    • Inhalt: Installation, erste Texte, Fine-Tuning.
    • Link: huggingface.co/docs/transformers.
  • DataCamp: „Natural Language Processing with Python“
  • Udemy: „ChatGPT for Beginners“
    • Praktischer Kurs für OpenAI. Dauer: 3 Stunden. Kosten: 15–20 € (einmalig).
    • Inhalt: Prompt-Engineering, einfache Anwendungen.
    • Link: udemy.com (Suche: „ChatGPT for Beginners“).
  • Jasper University: „Content Creation with Jasper“
    • Kostenloser Einführungskurs. Dauer: 1 Stunde.
    • Inhalt: Marketingtexte, Templates.
    • Link: jasper.ai/university.
  • YouTube: „Getting Started with Claude“
    • Kostenlose Tutorials von Communities. Dauer: 10–30 Minuten.
    • Inhalt: Erste Schritte, Beispiele.
    • Link: youtube.com (Suche: „Claude Anthropic Tutorial“).

2.2 Für Fortgeschrittene

  • Coursera: „Natural Language Processing Specialization“
  • edX: „Deep Learning with PyTorch“
  • OpenAI API Course: „Building with GPT-4“
  • YouTube: „Advanced Text Generation with Grok“
    • Kostenlose Tutorials für xAI’s Grok. Dauer: 20–60 Minuten.
    • Inhalt: Prompt-Optimierung, Kontext.
    • Link: youtube.com (Suche: „Grok xAI Advanced“).
  • Google Cloud: „NLP with Gemini“
    • Kurs für Google Gemini. Dauer: 3 Stunden. Kosten: Kostenlos mit Google Cloud-Konto.
    • Inhalt: Textgenerierung, API-Nutzung.
    • Link: cloud.google.com/training.

3. Bücher zur Textgenerierung

  • „Deep Learning with Python“ von François Chollet
    • Open-Source-Fokus mit Keras. 384 Seiten, ca. 50 €.
    • Relevanz: Grundlagen für GPT-Neo/OpenAI.
    • Link: amazon.de/dp/1617294438.
  • „Natural Language Processing with Transformers“ von Lewis Tunstall et al.
    • Für Hugging Face Modelle. 400 Seiten, ca. 50 €.
    • Relevanz: Praktische Textgenerierung.
    • Link: amazon.de/dp/1098136799.
  • „Deep Learning“ von Ian Goodfellow et al.
    • Standardwerk, kostenlos online. 800 Seiten, Hardcover ca. 80 €.
    • Relevanz: Theorie für alle Modelle.
    • Link: deeplearningbook.org.
  • „Speech and Language Processing“ von Dan Jurafsky
  • „Writing with AI“ von Jasper Team

4. Software für Textgenerierung

4.1 Open-Source-Tools

4.2 Kommerzielle Anbieter

  • OpenAI (GPT-4)
    • ChatGPT und API. Kosten: Ab 20 $/Monat.
    • Link: openai.com.
  • Grok (xAI)
    • Hilfreiche Antworten. Kosten: Abo-basiert.
    • Link: xai.company.
  • Claude (Anthropic)
  • Google Gemini
  • Jasper
    • Marketingtexte. Kosten: Ab 39 $/Monat.
    • Link: jasper.ai.
  • Copy.ai
    • Schnelle Texte. Kosten: Ab 36 $/Monat.
    • Link: copy.ai.
  • Writesonic

5. Typen von Textgenerierung

  • Konversation: Grok, Claude (Chatbots).
  • Content: Jasper, Copy.ai (Blogs, Ads).
  • Kreativ: OpenAI, Gemini (Geschichten).
  • Technisch: LLaMA, GPT-Neo (Dokumentation).

6. Datensätze für Textgenerierung

7. Communities und Foren

8. Praxisbeispiele: Textgenerierung

  • Projekt 1: „Blogbeitrag“
    • Prompt: „Schreibe einen Artikel über KI.“
    • Werkzeug: Jasper (jasper.ai).
    • Ergebnis: 500-Wörter-Text in 5 Minuten, 39 $/Monat.
  • Projekt 2: „Chatbot-Antwort“
    • Prompt: „Hilf mir bei Mathe.“
    • Werkzeug: Grok (xai.company).
    • Ergebnis: Schritt-für-Schritt-Lösung.
  • Projekt 3: „Kurzgeschichte“
    • Prompt: „Erzähle von einem Roboter.“
    • Werkzeug: OpenAI (openai.com).
    • Ergebnis: 300-Wörter-Geschichte, API-Kosten 0,01 $.

9. Hardware-Tipps

10. Blogs und Nachrichten