neue medienordnung plus

PyTorch Mobile

Tue, 21 Feb 2023 07:15:14 +0100 zuletzt bearbeitet: Tue, 21 Feb 2023 07:14:32 +0100

nmoplus@realtime.fyi

There is a growing need to execute Machine Learning models on edge devices to reduce latency, preserve privacy, and enable new interactive use cases.
[...]
The PyTorch Mobile runtime beta release allows you to seamlessly go from training a model to deploying it, while staying entirely within the PyTorch ecosystem. It provides an end-to-end workflow that simplifies the research to production environment for mobile devices. In addition, it paves the way for privacy-preserving features via federated learning techniques.

https://pytorch.org/mobile/home/

#MachineLearning #PyTorch #PyTorchMobile #FederatedLearning

DEEP LEARNING -> FEDERATED LEARNING IN 10 LINES OF PYTORCH + PYSYFT

Tue, 21 Feb 2023 07:10:55 +0100 zuletzt bearbeitet: Tue, 21 Feb 2023 07:10:13 +0100

neue medienordnung plus

nmoplus@realtime.fyi

Summary: Simple code examples make learning easy. Here, we use the MNIST training task to introduce Federated Learning the easy way.
[...]
So, why Federated Learning?
Federated Learning is a very exciting and upsurging Machine Learning technique for learning on decentralized data. The core idea is that a training dataset can remain in the hands of its producers (also known as workers) which helps improve privacy and ownership, while the model is shared between workers. One popular application of Federated Learning is for learning the "next word prediction" model on your mobile phone when you write SMS messages: you don't want the data used for training that predictor — i.e. your text messages — to be sent to a central server.
[...]
Abschluss
As you observe, we only had to modify 10 lines of code to upgrade the official Pytorch example on MNIST to a real Federated Learning task!

https://blog.openmined.org/upgrade-to-federated-learning-in-10-lines/

OpenMined is an open-source community focused on researching, developing, and promoting tools for secure, privacy-preserving, value-aligned artificial intelligence.

https://teespring.com/stores/openmined

#DEEPLEARNING #OpenMined #FederatedLearning #MachineLearning #ArtificialIntelligence

Lanze für einen Hubzilla-Chatbot

Mon, 23 Jan 2023 20:48:24 +0100 zuletzt bearbeitet: Wed, 25 Jan 2023 02:44:39 +0100

neue medienordnung plus

nmoplus@realtime.fyi

Ich bin angenehm überrascht vom Stand der Technik in Sachen "Künstliche Intelligenz" und "Machine Learning" und grübele gerade darüber, wie man die Öffentlichkeit - inkl. öffentlich-rechtliche Medien für das Projekt 'Gemeinschaftliche Künstliche Intelligenz-Infrastruktur' begeistern kann.

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Hallo,

Am 22.01.2023 zu bester Sendezeit werden Zuhörer darüber aufgeklärt, wie man buchstäblich Lichtjahre entfernt nach außerirdischen Zivilisationen sucht - Wie spricht man mit Aliens? Lauschen ins All.

Ich persönlich bin angenehm überrascht vom Stand der Technik in Sachen "Künstliche Intelligenz" und "Machine Learning" und grübele gerade darüber, wie man die Öffentlichkeit - inkl. öffentlich-rechtliche Medien für das Projekt "Gemeinschaftliche Künstliche Intelligenz-Infrastruktur" begeistern kann. Damit auch über Fediverse mal in der gleichen Größenordnung wie über die außerirdischen Zivilisationen eine journalistische Recherche durchgeführt und eine Sendung zu bester Sendezeit ausgestrahlt wird.

Ich selbst bin in Sachen "Künstliche Intelligenz" lediglich ein Anwender mit einer Woche Erfahrung mit dem in den Medien gehypten ChatGPT-Chatbot von OpenAI https://chat.openai.com.

Eine KI LöSung mit Federated learning Technik finde ich persönlich deswegen vorteilhaft, weil diese als besonders datenschutzfreundlich gilt. Weil bspw. auf den zentralen Server keine Daten, sondern die Sprachmodelle beim Federated Learning generiert und übertragen werden. Unabhängig von Datenschutzüberlegungen wIrden unter dem Gesichtspunkt Technik die "Federated learning"-basierte Lösungen in bestimmten Anwendungszenarien als sinnvoll bewertet. Mir ist bewusst, dass es ein Fehler gewesen wäre, bevor fachliche und technische Spezifikationen definiert sind, sich bereits im Vorfeld auf eine bestimmte technische Lösung festzulegen. Betrachten Sie bitte den "Federated lernig" als unverbindliche Diskussionsvorlage.

Ich muss zugeben, mir blutet einfach das Herz, wo ich sehe, dass WIEDER MAL ein NETZWERKEFFEKT seine volle Blüte entfaltet. Damit meine ich, dass - ähnlich wie es vor Jahrzehnten Microsoft und Apple gelungen ist, wesentliche Marktanteile mit proprietären Produkten zu besetzen, ist OpenAI dabei mit einem Blumenstrauß von sehr guten EINZIGARTIGEN Produkten die Marktnische zu besetzen. Es ist doch offensichtlich, dass viele der Kunden, die auf der jetzigen DALLE-2 und ChatGPT-Hypewelle bei OpenAl sich registrieren, später sehr schwer zu anderen, bspw. zu echten Open Source Produkten wechseln. Warum auch?

Ich habe es bereits erwähnt, ich wiederhole es nochmal - ich bin von OpenAl-Lösungen beeindruckt. Ich kann jedem und jeder empfehlen bei OpenAl sich  zu registrieren und den ChatGPT-Bot mit Suchtpotenzial zu testen. Wenn ihr dann Open AI treu bleibt, dann ist es eure Entscheidung. Ich möchte euch  zum ChatGPT-Test bewegen, damit ihr sieht, was Stand der Technik ist und damit man dann im zweiten Schritt sich gemeinsam Gedanken machen kann, wie gehen wir damit um.

Mir schwebt seit längerem das Konzept Heliza, eine Art Karl Klammer für Hubiverse vor. Ich habe Heliza vor 5 Jahren vorgestellt. Ich bin fest davon überzeugt, dass mit einer ChatGPT ähnlichen Lösung könnte man die Unmengen von Informationen über Hubzilla und Fediverse insgesamt niederschwellig - über ein ChatGPT-ähnliches Dialog - den registrierten Fedizens und potenziellen Fediverse-Nutzern verfügbar machen.

Ich habe dank diesem niederschwellig ChatGPT-Dialog nicht nur über GhatGPT und DALLE -2 sehr viel gelernt. Ich weiß, dass ohne ChatGPT wäre ich nicht soweit gekommen.

Im Deutschlandfunk hat ein Diskussionsteilnehmer behauptet, dass chinesische Studien belegen - mit der Anwendung von KI-gestützten Lernmethoden die Lernerfolge sich vervielfachen. Jetzt wo ich die  Möglichkeit gehabt habe, Kl-gestützt selbst einen Lernausflug in die KI-Welt zu machen, dämmert mit ein, warum dass so ist. Hier zwar keine chinesische Quelle, aber schlägt in die gleiche Kerbe - AI-Assisted Learning And Its Impact On Education 08.07.2020

Die an ChatGPT angedockte KI ist grenzenlos geduldig, steht so gut wie 24 Std., 7 Tage der Woche und 365 Tage im Jahr einer lernwilligen Person zur Verfügung und vermittelt das Wissen passgenau, in dem Tempo wie es der lernwilligen Person genehm ist. Die KI lernt und verbessert sich KONTINUIERLICH. Sie geht bereitwillig auf meine Wünsche ein, weil das Sprachmodell so programmiert ist.

= Beispiele =
Ich möchte die KI duzen und möchte selbst geduzt werden - bitte schön, kein Problem. Mich nervt, dass KI pausenlos darauf hinweist:
- ich bin lediglich ein Sprachmodell
- ich bin eine Maschine
- ich bin eine Künstliche Intelligenz
- usw.

Ich bitte den ChatBot dies nicht mehr zu tun - und er kapiert tatsächlich, dass die Spezie Mensch dazu fähig ist zu merken, dass die Mitteilungen im Chat - Fenster von einem langweiligen Programmcode kommen.

Selbstverständlich gibt es noch eine Menge zu verbessern, Bspw. vergisst ChatGPT immer wieder,  dass wir vereinbart haben uns zu duzen, oder generiert die KI spontan eine korrekte Antwort, aber in Englisch, statt auf deutsch oder umgekehrt. Der Support hat auch nach mehreren Tagen nicht geschafft meine im Supportforum gestellte Frage (meine erste Frage) zu sichten und freizuschalten. Es sind verständliche Kinderkrankheiten,  die hoffentlich in absehbarer Zeit überwunden werden. Oder Open Source bringt ein besseres Produkt heraus :-).

Diese Tage kamen Meldungen, dass Microsoft 10 000 und Google 12 000 Mitarbeiter entlässt. Offiziell werden die Entlassungen damit erklärt, dass die Nachfrage nach digitalen Leistungen während der Pandemie zur Aufblähung des Personals geführt hat, deswegen muss das Personal jetzt entlassen werden. Ich persönlich kann mir vorstellen, dass eine der Ursachen, warum gerade jetzt in so einer großen Zahl Personal frei geworden ist - weil die ausgereifte KI-gestützte Lösungen, darunter die Chatbots den Menschen die Arbeit abgenommen haben ;-|.

= Quellen =
[1] AI-Assisted Learning And Its Impact On Education
[2] Large-Language-Modelle und mögliche Anwendungsbereiche im Recht, 02.01.2023 - https://lrz.legal/de/component/content/article/149-zeitschrift/1226-large-language-modelle-und-moegliche-anwendungsbereiche-im-recht?Itemid=110

#LichtjahreEntfernt #ausserirdische #FederatedLearning #MachineLearning #DALLE2 #DALLE2OpenAI #FederatedLearning #Sprachmodelle #Heliza