In dieser Woche gab es spannende Neuigkeiten von Meta AI und aus der Welt der Regulierung.

Llama 2

Einen Paukenschlag gab es in dieser Woche von Meta AI: Llama 2 wurde veröffentlicht mit einer Lizenz, die explizit auch die kommerzielle Nutzung erlaubt. Die Gewichte können auf Antrag gemäß den Nutzungsbestimmungen heruntergeladen werden. Verfügbar ist das Modell mit 7, 13 oder 70 Mrd. Parametern. Es wird eine Kontextlänge von bis zu 4096 Token unterstützt. Trainiert wurde das Modell auf über 2 Billionen Tokens. Das Finetuning wurde einerseits überwacht (SFT) und andererseits auf menschlichen Präferenzen (RLHF) vorgenommen.

Im Wettbewerb der LLMs geht es weiter um die Stellung der Vorherrschaft. Wer das beste Modell möglichst frei zur Verfügung stellt, bildet einen wichtigen Ankerpunkt, auf dem Forscher ihre Arbeiten aufbauen. Das ist auch bei kommerziellen Interessen sinnvoll, da eine große Nutzerbasis erreicht werden kann, die innovative Forscher und Entwickler hervorbringt, die wiederum den Ruf und die Marktposition des Unternehmens stärken.

Meta Platforms erhält nun die Möglichkeit, vom einstiegen Social-Media-Riesen zum Multimedia-Konzern aufzusteigen, der die Möglichkeiten hat, alle Medien zu bedienen. Die AI-Abteilung hat sich einen guten Ruf gemacht und versucht diesen nun im stark umkämpften Feld der LLM-Foundation-Models zu verteidigen. Dass Meta AI sich dieser Situation bewusst ist zeigt auch der Vergleich zwischen Llama 2 und MPT-7B, Vicuna-13B oder Falcon-40B im eigenen Paper zu Llama 2.

WormGPT

Dass LLMs auch für zweifelhafte Zwecke eingesetzt werden können, sollte jedem von Anfang an klar gewesen sein. In meinen Augen kann so etwas auch gar nicht durch Embargos verhindert werden, da es bei Technologien immer Akteure gibt, die sich nicht an die Regeln halten. Vielmehr sollten Gegenmaßnahmen eingesetzt werden, die auf die Ursache abzielen und nicht nur die Symptome bekämpfen.

SlashNext gibt in einem Blogeintrag einen interessanten Einblick in ein LLM-System mit dem Namen "WormGPT". Es soll auf dem 2021 erschienenen GPT-J aufbauen, um BEC-Tasks aufzuführen, also Business E-Mail Compromise. Da LLMs besonders dazu in der Lage sind, Texte nach bestimmten Stilen oder Gattungen zu entwerfen, kann ohne entsprechende Sicherheits-Checks ein System auf bösartige Aufgaben trainiert werden, um zum Beispiel eine Nachricht im Stil des eigenen Chefs oder Kunden zu schreiben.

Ratschläge, besonders auf die Rechtschreibung von eingehenden, echt aussehenden E-Mails zu achten, laufen mit der aktuellen Entwicklung somit zunehmend ins Leere. Bleibt also nur noch die Ursachenbekämpfung, der mit z. B. einem Konzept, das auf digitale Signaturen aufbaut, oder weiteren innerbetrieblichen Abläufen begegnet werden kann, damit nicht auf einfache Anweisung riesige Summen ins Ausland überwiesen werden.

Selbstverpflichtung

Der Wunsch der Politik, mit der Regulierung dem technischen Wandel Schritt halten zu können, wurde auch in dieser Woche spürbar. Sieben große AI-Organisationen, darunter Google, OpenAI und Anthropic, haben sich gegenüber der US-Regierung zu Risikomanagement verpflichtet. Dieses soll auch Tests und den Austausch mit Behörden und Gesellschaft einschließen.

Damit lässt sich in westlichen Ländern der Trend beobachten, die Gefahren, die sich aus der Entwicklung ergeben, möglich schnell eindämmen zu können. Andererseits - und auch das ist Bemerkenswert - verpflichten sich die Unternehmen zur Entwicklung von Systemen, um Herausforderungen in der Gesellschaft anzugehen. Statt also nur KI einzuschränken, soll die Entwicklung aktiv forciert werden.

Besonders die Kennzeichnung von KI-Inhalten wird diskutiert. In meinen Augen gibt es hier Vorteile wie Nachteile. Einerseits ist es sinnvoll, zu wissen, auf welcher Basis bestimmte Texte entstanden sind (ich schreibe diese Zeilen gerade zum Beispiel selber), andererseits werden Lösungen damit gefördert, die in einer weiteren Ausbaustufe jeden Datensatz personifiziert zuordenbar machen, was zunehmend den Datenschutz aushölt.

Diese Woche zeigt nichtsdestotrotz, dass es im hohen Tempo weitergeht und jede Woche einige Überraschungen bereithält - wie diese Woche Llama 2. Schauen wir also, was uns auch die nächste Woche bringt!

Heute habe ich die Timeline aktualisiert, die einen Überblick über aktuelle und wichtige Modelle gibt. Es wird schnell ersichtlich, dass wir uns in der KI-Welt mittlerweile wieder in der Detailarbeit befinden und der große Schub an neuen LLMs immer weiter abnimmt. Aber was hat uns diese Woche beschert?

"Low Ressource" Text Classification

Diese Woche wurde ein Paper diskutiert, das recht unscheinbar daherkommt: "Low Resource" Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors. Kurz gefasst wollen die Forscher die Tatsache feiern, dass ihr Modell weniger ressourcenintensiv ist.

Dafür haben sie eine reizend unaufwändige KI-Methode für Textklassifikation vorgestellt, die eine vergnügliche Kreuzung aus einem simplen Kompressor - ähnlich wie gzip - und einem k-Nearest-Neightbor-Klassifikator ist. Und das spannendste an der Sache? Sie kommt komplett ohne Trainingsparameter aus. Was für eine erfrischende Neuheit, denn das Modell spielt etablierte Konkurrenten wie BERT auf allen fünf OOD-Datensätzen gnadenlos aus.

Was uns das Paper zeigt, ist, dass nicht alles nur durch Deep Neural Networks beherrscht wird. Wer eine clevere, einfache Methode entwickelt, kann trotzdem erstaunliche Ergebnisse erreichen. Der Quellcode für das Verfahren ist beachtenswert kurz und unter GitHub abrufbar.

x.AI

Wer sich noch an den Anfang von OpenAI erinnern kann, wird um die Rolle von Elon Musk wissen. Er hat sich für OpenAI eingesetzt und viele Ressourcen bereitgestellt. Später kam der Rückzug aus OpenAI und eine auf Twitter propagierte kritischere Haltung gegenüber dem Start-up.

Mittlerweile baut Elon Musk fleißig die Infrastruktur rund um Twitter um, welches zunehmend einfach nur noch als "X" bezeichnet wird. Im April kam die Nachricht über eine große Bestellung von Grafikkarten durch Twitter. Jetzt dürfte klar sein, welche Richtung eingeschlagen wird.

xAI soll ein Unternehmen werden, das die wahre Natur des Universums verstehen möchte, wie auf der Landing Page auf x.ai bekannt gegeben wird. Neben der Zielsetzung werden auf der Seite noch einige Informationen über das Team bereitgestellt, wobei schnell klar wird, dass viele Leute, die zuvor bei DeepMind, OpenAI und in den Research-Abteilungen von Microsoft und Google gearbeitet haben, am Start-up mitarbeiten. xAI ist zwar ein getrenntes Unternehmen, soll aber eng mit Twitter und Tesla zusammenarbeiten. Noch gibt es keine genauen Informationen, was geplant ist, wir können aber mehr hierzu in den nächsten Wochen erwarten.

OpenOrca

Vor einigen Wochen habe ich bereits berichtet, dass Microsoft eine Methode veröffentlicht hat, mit der sehr leistungsstarke LLMs mit wenigen Parametern trainiert werden können. Das Team von OpenOrca hat bereits vor einigen Tagen das gleichnamige Dataset auf Hugging Face gezeigt, nun folgte in dieser Woche die Veröffentlichung des ersten eigenen richtigen Modells, OpenOrca-Preview1-13B.

Das Team von OpenOrca nutzt das Dataset, um in dem Modell ein LLaMA-13B entsprechend finezutunen. Dabei wurden bisher weniger als 6% des Datensatzes zum Training eingesetzt und dieser Release soll nur als Vorschau einen Einblick in den aktuellen Entwicklungsstand geben.

Es bleibt also weiterhin spannend. Neue Methoden und Techniken ermöglichen hochwertige und leistungsstarke Modelle, die es auch mit ihrer proprietären Konkurrenz aufnehmen können. Schauen wir, was uns auch nächste Woche erwartet!

Im heutigen Wochenrückblick schauen wir auf einen spannenden Essay, ein interessantes Tool für Code-Migrationen und ein neues Open-Source-LLM für große Sequenzlängen.

The Rise of the AI Engineer

Beginnen wir den heutigen Wochenrückblick mit einem Artikel, der in der Woche disktutiert wurde. swyx hat auf Latent Space den Artikel The Rise of the AI Engineer veröffentlicht. Im Artikel geht es um die Entstehung eines komplett neuen Berufszweiges: dem AI Engineer. Dabei ist der AI Engineer die Weiterentwicklung des Prompt Engineers und wird im Essay auf einer Skala eingeordnet. Der AI Engineer beschäftigt sich wenig mit der genauen Funktionsweise von ML-Modellen, vielmehr versteckt ihm die API wie z. B. von OpenAI die technischen Details und ermöglicht ihm, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: sein Produkt.

War es vor zehn Jahren noch ein forschungsnahes Vorhaben, ein Produktempfehlungssystem zu entwerfen, ist es durch die Verfügbarkeit von schnell einsetzbaren Diensten heutzutage möglich, die gewünschte Funktionalität zu integrieren. Integration, das ist es, was den AI Engineer ausmacht. Er muss nicht wissen, wie ein LLM genau funktioniert, er muss nur wissen, was es tut. Insbesondere erwähnt der Autor des Essays, dass die Few-Shot-Modelle dazu geführt haben, dass ML-Forscher selber nicht mehr das Modell wie GPT-4 auf den Einsatzzweck abstimmen, sondern diese Aufgabe von Anwendern übernommen wird, die Zeit mit dem Modell und der Schnittstelle verbringen und ausprobieren, was man damit tun kann.

Das alles wird nicht einfach sein, vor allem, da klassische ML-Forscher über lange Zeit hinweg dieses Feld noch belächeln werden. Behält man diesen Wandel allerdings im Hinterkopf, kann man sich schon jetzt darauf einstellen und wird nicht überrascht, wenn in fünf Jahren Menschen, deren Vollzeitjob die Integration von ML-Systemen ist, hohe Gehälter und einen substantiellen Einfluss auf den Geschäftsbetrieb vieler Firmen erhalten.

GPT-Migrate

Wie so eine konkrete Anwendung aussehen kann, zeigt bereits GPT-Migrate. Hier handelt es sich um ein interessantes Produkt, das eine Codebase von einer Programmiersprache in eine andere umwandelt.

Das Projekt selber setzt auch nur auf bestehende LLMs, nutzt sie aber in einer besonders abgestimmten Art und Weise. Der Code soll nicht nur starr umgewandelt, sondern auch idiomatisch sinnvoll ausgegeben werden. Wandelt man beispielsweise ein Python-Projekt in eine Node.js-Application um, besteht die Arbeit aus mehr als nur einer 1:1-Umwandlung der Statements. Vielmehr müssen die Frameworks beachtet werden mit ihrer individuellen Weise, Lösungen abzubilden.

Betrachten wir ein solches Projekt aus der akademischen Sicht, ist so ein Projekt ein Himmelfahrtskommando: Wir können nicht mit hinreichender Sicherheit sagen, ob es immer zuverlässig funktioniert. In der Praxis hat dieser Umstand für den durchschnittlichen Anwender allerdings eine untergeordnete Rolle: wenn es auch nur regelmäßig funktioniert, bringt es viele Entwickler für ihre Durchschnittsprojekte schon weiter. So sind Informatiker heutzutage auch nicht durchgängig mehr damit beschäftigt, richtige Algorithmen für z. B. Sortierung zu entwerfen, sondern reihen eher fertige Programmfragmente und -prozeduren aneinander. Eine unbeaufsichtigte Dienstleistung für Codeumwandlung sollte dennoch nicht auf so einem einfachen System aufgebaut werden. Die Abstimmung, die feinen Anpassungen und die Risikoanalyse - auch das werden in meinen Augen Aufgaben des AI Engineers sein.

Salesforce XGen

Neue Modelle sollen auch in diesem Wochenrückblick nicht fehlen. In dieser Woche haben wir diesbezüglich wieder einen alten Bekannten dabei: Salesforce, bekannt von BLIP2 oder CodeT5. Diesmal hat sich das Forschungsteam rund um Nijkamp, Xie, Hayashi, Pang und Xia mit Open-Source-LLMs für besonders hohe Sequenzen beschäftigt.

Die Sequenzlänge als maximale Länge einer Eingabe für das LLM ist neben der Parameterzahl einer der wichtigsten numerischen Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit von LLMs. Soll ein solches Modell beispielhaft einen Text zusammenfassen, kann ein LLM mit 8 Tsd. Tokens Sequenzlänge deutlich mehr Text in einem Zug verarbeiten als ein LLM mit 2 Tsd. Tokens Sequenzlänge. Dass die Sequenzlänge in Tokens statt Wörtern gemessen wird, ist auf die mathematische Darstellung der Eingaben für LLMs zurückzuführen. Im Wochenrückblick der vergangenen Woche habe ich für diese Thematik Lehrmaterial vorgestellt.

Salesforce hat unter dem Namen XGen-7B Modelle mit einer Sequenzlänge von 8 Tsd. Tokens und einer Parameterzahl von 7 Mrd. trainiert, die den bisherigen Open-Source-Modellen mit nur 2 Tsd. Tokens wie LLaMA, MPT oder Falcon in standardisierten Benchmarks wie MMLU oder SCROLLS mindestens gleichauf sind. Die kommerzielle Konkurrenz kommt mit GPT-4 auf 32 Tsd. Tokens oder mit Claude auf 100 Tsd. Tokens. Das Training wurde mit 1,5 Billionen Tokens (hier nicht Sequenzlänge, sondern Anzahl der Tokens, auf deren Basis trainiert wurde) durchgeführt und hat über 150.000 US-Dollar gekostet.

Weitere Informationen zu XGen sind im Blogartikel von Salesforce Research zu finden. Die XGen-7B-Modelle sind in verschiedenen Varianten auf HuggingFace unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar, der zugrundeliegende Code kann unter GitHub abgerufen werden.

Und so geht wieder eine spannende Woche zu Ende, in der wir beobachten konnten, wie einerseits weiterhin neue Open-Source-Modelle mit Verbesserungen veröffentlicht werden und andererseits die Anwendung solcher Modelle zunehmend in den Vordergrund tritt. Schauen wir, was uns auch in den nächsten Tagen wieder erwartet!

Und wieder ist eine Woche um! Im heutigen Wochenrückblick geht es um drei Nachrichten und einen Lesetipp.

MPT-30B

In fast jeder Woche erscheinen neue KI-Modelle. Seien es komplett neue Modelle wie Falcon oder Vertreter bestehender Modellfamilien wie das diese Woche veröffentlichte MPT-30B.

Konkurrenz belebt das Geschäft. Während Falcon-40B als eines der leistungsstärksten Open-Source-LLMs viele Benchmarks für sich entscheidet, ist das Deployment aufgrund der hohen Parameteranzahl teilweise mitunter herausfordernd. MPT-30B stellt sich hier als Alternative auf und gibt an, dass es auf einer A100-80G mit 16-Bit-Präsizion oder einer A100-40GB mit 8-Bit-Präsizion bereitgestellt werden kann. Ansonsten baut das Modell auf dem bereits vor einigen Wochen vorgestellten MPT-7B auf und wird durch seine Programmierfähigkeiten charaketerisiert, die durch die Auswahl der Trainingsdaten angelernt werden konnten. Das Modell ist wieder in verschiedenen Facetten verfügbar: als Basismodell, für Instruktionen optimiert oder für Chat optimiert.

SDXL 0.9

Stable Diffusion XL (SDXL) ist eine Weiterentwicklung aus dem Hause Stability AI. Deren erstes Produkt Stable Diffusion hat schon überzeugt, weil es eine Alternative zu OpenAI DALL-E war. Bei Stability AI werden öffentlichkeitswirksam die Entwicklungen im Blog vorgestellt und so war bereits SDXL Beta interessant, weil es nochmals die Fähigkeiten des Bildgenerators erweitert.

SDXL 0.9 ist nun der Nachfolger von SDXL Beta. Im Blogeintrag kann im direkten Vergleich nachvollzogen werden, dass SDXL 0.9 Bilder generiert, die deutlich besser zu den Bildbeschreibungen passen. Technisch wurde der Fortschritt durch eine Erhöhung der Parameterzahl erreicht. Mit 3.5 Mrd. Parametern als Basismodell und einer 6.6 Mrd. Parameter starken Ensemble-Pipeline handelt es sich dabei um das nach eigenen Angaben parameterstärkste Open-Source-Bildmodell. SDXL 0.9 ist bereits auf ClipDrop für den Einsatz verfügbar und kann über HuggingFace direkt bezogen werden.

Mercedes-Benz testet ChatGPT

Die Entwicklung der LLMs macht momentan vor den Systemen halt, bei denen man Sprachfähigkeiten am ehesten erwartet: Sprachassistenten auf Smartphones. Hier müssen wir uns bei den verbreiteten Systemen weiterhin noch auf die voreingestellten Fähigkeiten beschränken, die einprogrammiert wurden. Konkurrenz kommt nun von ungewohnter Seite: Mercedes-Benz hat in den letzten Tagen für die US-Kunden bekanntgegeben, in einer frühen Betaversion ChatGPT für die Sprachassistenz in ausgewählten Automodellen mit MBUX zu unterstützen.

Die Teilnahme an dem Programm ist optional. In der Pressemitteilung wird insbesondere der Datenschutz und die Hoheit über IT-Prozesse hervorgehoben. Technisch wird dieses Vorhaben über eine Kooperation mit Microsoft und dem Azure OpenAI Service umgesetzt.

Embeddings

KI ist ein sehr komplexes Thema, das viele Disziplinen umfasst. Umso wichtiger ist es, hochwertige Lernmaterialien zu beziehen. Vicki Boykis hat mit What are embeddings ein umfangreiches Handbuch ausgearbeitet, das sich mit einem wichtigen Kernelement beschäftigt, das LLMs heutzutage erst möglich macht. Konkret geht es dabei um Verfahren, natursprachliche Texte in Zahlen zu verwandeln, um sie mathematisch verarbeitbar zu machen.

Das Handbuch umfasst neben Erklärungen und mathematischen Hintergründen auch Codebeispiele, um selber einmal am Beispiel auszuprobieren, wie Embeddings konkret funktionieren.

Bis zur nächsten Woche!

Red Hat Enterprise Linux als Bezahl-Distribution für zertifizierte Anwendungen sperrt seine öffentlichen Quellen, welche bislang für binärkompatible und kostenfreie Nachbauten wie AlmaLinux genutzt wurden. Damit bleibt nur noch CentOS Stream öffentlich verfügbar, das aber mehr einer Test- und Entwicklungsplattform entspricht.

Während der letzte KI-Wochenrückblick etwas kürzer ausfiel, da die gefühlt gesamte Tech-Welt nach Cupertino geschaut hat, gibt es in dieser Woche etwas mehr zu berichten. Starten wir also rein!

AI und Compliance

Üblicherweise steht bei Tech-Themen die Technologie im Vordergrund. Nicht so bei KI. Man kann es vielleicht dem Zeitgeist oder den Erfahrungen mit dem Internet zuschreiben, aber bei rechtlichen oder gesellschaftlichen Auswirkungen wird bei KI ein strenger Maßstab angelegt. So hat in dieser Woche das EU-Parlament den lange diskutierten AI Act eine Stufe weitergeschoben. Im wesentlichen bedeutet der AI Act, dass man nicht mehr jede beliebige KI-Anwendung auf den Markt werfen kann. Erfüllt eine Anwendung bestimmte Kriterien, müssen zusätzliche, bürokratische Schritte zur Qualitätssicherung und Folgenabschätzung vorgenommen werden. Welche Kriterien das sind und was daraus folgt, ist im aktuellen Prozess schwer zu verfolgen, reicht(e) aber von "ChatGPT wird praktisch verboten" bis "Es wird sehr aufwändig".

Besonders schwierig ist es, die Auswirkungen eines solchen Regelwerks anhand konkreter Beispiele nachzuvollziehen. Risihi Bommasani vom Stanford CRFM hat diese Woche auf Twitter demonstriert, wie das aussehen könnte. Er und sein Team haben für 10 verschiedene KI-Anbieter in einer Punktematrix dargelegt, wo welche Anbieter punkten und wo noch Nachbesserungsbedarf ist. Besonders gut kam BigScience (BLOOM) an, hier wurden 36 von 48 möglichen Punkten geholt, besonders bei "Data sources", "Data governance" und "Downstream documentation" konnte BigScience punkten.

Sehen, was der andere sieht

Typische Ermittlerdokus sind der KI schon seit Jahrzehnten voraus und können die Regeln von Raum und Zeit auf Überwachungsvideos außer Kraft setzen. Aktuelle Entwicklungen in der KI ziehen aber langsam nach. Mit Seeing the World through Your Eyes haben Alzayer et al. von der University of Maryland, College Park gezeigt, dass die Reflexion der Pupillen eines Menschen in Bildsequenzen genutzt werden kann, um das Gesehene aus seiner Perspektive als 3D-Modell abzubilden.

So wird "Point of View" real und kann benutzt werden, um Gegenstände, die die Person sieht, wiederzuerkennen. Natürlich ist die Technologie nicht perfekt und verfügt über eine geringe Auflösung, zeigt aber, dass in den verschiedensten Bereichen der Musterverarbeitung Entwicklung stattfindet. Dieses Paper setzt auch neuronale Netze lediglich am Rande ein, was noch einmal verdeutlicht, dass KI nicht nur aus LLMs und Transformers besteht.

LLMs und Secret Sauce

Nichtdestotrotz bleiben die LLMs ein Thema. Galine Alperovich hat im letzten Monat eine Zusammenstellung von Tricks veröffentlicht, um 100K Context Windows zu ermöglichen. Mit Claude haben wir bereits ein System gesehen, was so ein enormes Kontextfenster umsetzt, auch MPT weist mittlerweile Kontextfenster um die 65.000 Token auf.

Ihre dargelegten Hinweise können genutzt werden, um das Training von eigenen Modellen zu optimieren, denn das stellt heutzutage die große Kunst dar. Dass das Training generell möglich ist, haben wir gesehen. Es aber auch aufwandsarm umzusetzen, kann einerseits die Kosten senken, aber auch das Training für kleinere Akteure generell erst möglich machen.

Abschließend für den heutigen Wochenrückblick können wir auch nochmal auf OpenLLaMA schauen. Viele Teams haben sich in der Zwischenzeit rangesetzt, um Meta AIs Arbeit zumindest zu reproduzieren. Die Ergebnisse trudeln Woche für Woche ein. Seit dieser Woche sind nun auch die Gewichte für OpenLLaMA-13B auf HuggingFace verfügbar.

Bleiben wir gespannt, was uns auch die nächste Woche wieder an Neuigkeiten bringt!

Bewerbungen ab sofort möglich

Bild: FOSS-Koordinierungsstelle

Die Stellenausschreibung der Stadt Dortmund zur Besetzung der Koordinierungsstelle Digitale Souveränität und Open Source wurde heute veröffentlicht. Do-FOSS bittet um Mithilfe beim Streuen der Stellenausschreibung an Interessierte! Ausgeschrieben wird die Einrichtung einer Planstelle in Vollzeit für eine wissenschaftliche Mitarbeit in der Wertigkeit Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrags des öffentlichen Dienstes, welche die Koordinierung und Umsetzung zum Thema Digitale Souveränität und Open Source auf kommunaler Ebene übernimmt. Es soll eine Open-Source-Strategie für die Stadt Dortmund erarbeitet werden, die anhand standardisierter Bewertungskriterien die Entscheidungsfindung für den Einsatz von Open-Source-Software unterstützt und einen Fahrplan zur Sicherstellung der digitalen Souveränität enthält. An dieser Stelle sendet Do-FOSS auch Grüße in die Nachbarstadt Bochum, wo das Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS) neu eröffnet werden wird.

Nähere Hintergründe zum Open-Source-Pionierweg der Stadt Dortmund wurden auf der virtuellen Veranstaltung: Kommunen brauchen Freie Software – Dortmund geht als Referenzkommune voran gegeben. Die Free Software Foundation Europe hat die Veranstaltung aufgenommen und die Aufzeichnung öffentlich zur Verfügung gestellt.

Neue Mailingliste zum Fachaustausch

Wer Informationen zu aktuellen Entwicklungen rund um Freie Software in Kommunen beziehen möchte und auch den Fachaustausch mit anderen sucht, könnte sich für die neu eingerichtete Mailingliste der Free Software Foundation Europe interessieren. Auch Do-FOSS ist dort vertreten. Darüber hinaus steht Do-FOSS wie üblich für Rückfragen gerne zur Verfügung und freut sich bereits auf die Einarbeitung der neuen Stelle in Kooperation mit der Stadt Dortmund.

Soweit im gesetzlichen Rahmen möglich verzichtet der Autor auf alle Urheber- und damit verwandten Rechte an diesem Werk.
Es kann beliebig genutzt, kopiert, verändert und veröffentlicht werden.
Für weitere Informationen zur Lizenz, siehe hier.

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Diese Woche war Tech-mäßig durch die WWDC 2023 dominiert. AI war bei Apple speziell bei macOS eher ein Randthema, das Augenmerk der Konferenz lag auf VR.

In aller Kürze also nun wichtige Nachrichten der Woche.

• Generative AI gibt es bei Google Vertex AI nun für alle. Das berichtet TechCrunch. Bisher waren die Systeme nur auf einen kleinen Kreis von "trusted testers" beschränkt, der Zugriff steht nun allen zur Verfügung.
• Orca von Microsoft wurde veröffentlicht. Dabei handelt es sich um ein 13 Mrd. Parameter starkes Modell, das insbesondere über verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt. Damit soll Orca besser als Vicuna-13B und gleich auf mit ChatGPT bei z. B. dem BBH-Benchmark sein.
• Simon Willison hat in seinem Blog einen umfangreichen Artikel samt Demo veröffentlicht, in dem es um GPT-Tokenizers und deren Funktionsweise geht. Sehr sehenswert!

Bis zur nächsten Woche!

Wie einige meiner Leser schon wissen, produziere ich einen Podcast und berichte, wenn es thematisch passt, von einigen Episoden auf diesem Blog. In dieser Woche erschien Episode 23, in der es um Open-Source-Software und Open-Source-KI ging.

Auslöser war die Diskussion rund um die Ankündigung von Red Hat, zukünftig nicht mehr LibreOffice direkt zu paketieren. Diesbezüglich empfehlenswert ist der teils kontroverse Kommentar von Gerrit in seinem Blog.

Kontrovers bleibt das Thema Open Source auch weiterhin. Sollte man Open Source allen proprietären Produkten vorziehen, auch wenn die Software schlechter ist? Wie sehr hat man überhaupt noch die Kontrolle über sein eigenes System?

Auf der anderen Seite entwickelt sich Open-Source-KI deutlich positiver und es stehen immer mehr freie Modelle zur Verfügung, die es mit den Platzhirschen aufnehmen können. Insbesondere für die Wissenschaft bietet das eine wichtige Grundlage, weil offene Daten mehr Innovation ermöglichen, wenn Wissenschaftler Freiheiten haben, Dinge auszuprobieren.

All diese Themen und Fragen diskutieren wir in der knapp 90-minütigen Episode. Viel Spaß beim Hören!

Viele Menschen verbringen einen Großteil ihres Tages am Schreibtisch, doch oft unterschätzen wir die Wichtigkeit seiner ergonomischen Anpassung. Ein Schlüsselmerkmal hierbei ist die Höhenverstellung. Sie trägt wesentlich zur gesundheitlichen und produktiven Arbeit bei, doch warum ist das so?

Der Beitrag Darum ist die Höhenverstellung beim Schreibtisch wichtig! erschien zuerst auf Linux Abos.

Mit dieser Woche geht auch der Monat Mai zu Ende. Wirft man einen Blick in die LLM-Timeline, so fällt auf, dass der Monat im Wesentlichen durch die Open-Source-Modelle dominiert wurde. Die Highlights sind hier StarCoder als Code-LLM, RedPajama-INCITE für normale Gespräche und Falcon, ein LLM, das LLaMA den Rang abgelaufen hat.

Falcon ab sofort unter der unmodifizierten Apache 2.0

Falcon von der TII hat in dieser Woche auch wieder Schlagzeilen gemacht. Es dominiert nicht nur weiterhin das Open LLM Leaderboard, sondern steht nun unter der unmodifizierten Apache-2.0-Lizenz, wie bereits Thomas Wolf auch berichtete.

Interessant ist diese Nachricht, weil damit erstmals ein sehr leistungsfähiges LLM unter einer Lizenz steht, die weitestgehend auch kommerziellen Betrieb zulässt. Die Apache-2.0-Lizenz ist ein wichtiger Grundbaustein der Open-Source-Software-Community und ist in vielen Projekten verbreitet, z. B. natürlich den Apache-Projekten, aber auch Kubernetes oder Swift.

In meinen Augen ist es ungewohnt, eine Lizenz für Source Code für ein Modell zu nutzen. Das ist so ein wenig wie Source Code unter eine Creative-Commons-Lizenz zu stellen: es geht, aber war vielleicht nicht die Intention der Initiatoren. Ob speziell angepasste Lizenzen sinnvoller für die Belange von KI-Modellen sind, wird sich über die Zeit zeigen. Die Lizenzierung unter der Apache-2.0-Lizenz bringt allerdings eine gewisse Sicherheit mit sich, da diese Lizenz und ihre Verwendungsweise schon lange erprobt sind.

Der Schachzug der Autoren ist clever: da dieses leistungsstarke Modell nun unter einer offenen Lizenz steht, ist anzunehmen, dass viele Forscher dieses als Grundlage nehmen. Somit macht sich im besten Fall das TII einen Namen in der LLM-Community, ähnlich, wie es Meta in der ersten Jahreshälfte vorgeführt hat.

Direct Preference Optimization: Konkurrenz für RLHF?

Die Entwicklung der LLMs geht ungebremst weiter. Und so gibt es nicht nur neue Modelle, sondern auch neue Methodiken, um bessere Modelle zu erreichen. Ein wesentlicher Baustein, der ChatGPT ermöglicht hat, war InstructGPT mit Reinforcement Learning from Human Feedback, kurz RLHF. Hier bewertet ein Mensch die Ausgaben eines Modells und erstellt ein Ranking. Dieses Ranking kann zum weiteren Training herangezogen werden. Das resultierende Modell wird dadurch präsizer und bei den Antworten besser an den menschlichen Bedürfnissen ausgerichtet.

Rafailov, Sharma, Mitchell et al., allesamt Forscher der Stanford University, haben sich nun damit beschäftigt, ob man einen Zwischenschritt in dem Verfahren entfernen kann. Sie berichten nun, dass dies mit Erfolg möglich ist. Das dafür verwendete Verfahren nennen sie Direct Preference Optimization und beschreiben es in ihrem Preprint.

NVIDIA weitet Marktkapitalisierung auf über 1 Billion USD aus

Zum Abschluss des Wochenrückblicks möchten wir auch einmal kurz auf wirtschaftliche Themen schauen. Der GPU-Hersteller NVIDIA hat in dieser Woche eine Marktkapitalisierung von über 1 Billion USD (engl. 1 trillion USD) erreicht. Auch wenn man sich in Anbetracht von Inflation über diese scheinbar willkürliche Zielmarke streiten kann, zeigt es doch, dass NVIDIA als Unternehmen ähnlich hoch bewertet wird wie Apple (einer der bedeutendsten Hersteller mobiler Konsumentengeräte), Microsoft (Hersteller und Betreiber eines der größten Software-Ökosysteme der Welt) oder Alphabet (Betreiber einer Vielzahl bedeutender Internetdienste).

An der Börse wird die Zukunft gehandelt. Somit kann beziffert werden, welchen Wert (institutionelle) Anleger einem GPU-Hersteller beimessen. Der Erfolg von NVIDIA im AI-Geschäft geht in meinen Augen auf die CUDA-Schnittstelle und die immer leistungsfähigeren Systeme zurück. Einen generischen Zugriff auf die Grafikeinheiten zu geben, aus dem KI-Forscher die Eignung für das Training neuronaler Netze erkennen konnten. Das könnte einer der cleversten Schachzüge des Chipherstellers NVIDIA gewesen sein. Und solange Alternativen, ggfs. mit RISC-V auch aus dem Open-Source-Bereich, nicht mithalten können, wird NVIDIA auch in meinen Augen eine wichtige Rolle behalten.

Aus dem heutigen Wochenrückblick lässt sich eines erkennen: wenn man offen der Community Werkzeuge an die Hand gibt, wird sich irgendwer auf der Welt finden, der überrascht ist, für was sich dieses Werkzeug einsetzen lässt. Seine Ergebnisse werden dann vielleicht die ganze Welt überraschen. Genauso wie das AlexNet GPUs in der KI populär gemacht hat, werden auch LLaMA und Falcon neue interessante Innovationen hervorbringen. Seien wir gespannt, was auch die nächste Woche wieder bringt!

Red Hat Service Interconnect reduziert Komplexität und erhöht die Geschwindigkeit von Entwicklern.

Mandriva Linux, bekannt für seine vielfältigen Einsatzmöglichkeiten, zeichnet sich durch seine intuitive Bedienung und innovativen Features aus. Mit Produkten wie One und Business Server bietet es Lösungen für eine breite Benutzerbasis. Seine benutzerfreundlichen Tools für die Systemkonfiguration und Paketverwaltung und die Unterstützung von 3D-Desktop-Effekten machen Mandriva zu einer interessanten Linux-Distribution.

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Ein neuer adminForge Service kann ab sofort genutzt werden. Ein Heim für deinen Code – deine Projekte. Git Ein Heim für deine Projekte. https://git.adminforge.de Features: Organisationen erstellen Repositories erstellen Mirrored Repo zu bspw. GitHub...

by adminForge.

Nachdem DistroTest vor einigen Monaten von der Bildfläche verschwand, gibt es nun mit DistroSea eine neue Möglichkeit, verschiedene Linux-Distributionen schnell und einfach im Browser zu testen. Auch wenn die Leistung bisher noch ein Engpass ist, bietet der Dienst Interessierten schon jetzt eine nützliche Plattform.

Die bei Einsteigern beliebte, auf Arch Linux basierende und von Valve für Spiele empfohlene Linux-Distribution Manjaro erhält neue ISO-Abbilder zum Herunterladen. Dabei wurden die Softwarepakete des Betriebssystems auf einen neuen Stand gebracht. Offiziell erscheinen Editionen mit Gnome, Plasma und XFCE.

Nicht nur die Sicherheit im offline Straßenverkehr ist wichtig. Auch das Bewegen auf Datenautobahnen muss auf sicheren Wegen erfolgen. Leider gibt es wie auf normalen Straßen auch immer wieder Schlaglöcher, sprich Sicherheitslücken, welche behoben werden müssen. Der Linux- Kernel ist davon häufig betroffen, doch eine Abhilfe verschiedener Lücken ist kein Hexenwerk.

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Microsoft könnte Windows 11 perspektivisch gesehen um einen Handheld-Modus erweitern, damit das Betriebssystem besser auf mobilen Spielkonsolen wie dem Steam Deck und vergleichbaren Handhelds läuft. Dass diese Idee im Unternehmen kursiert, zeigen Aufnahmen aus einem internen Hackathon, der erste Erfolge produzierte.

DigitalOcean, ein Cloudservice Anbieter, bietet auf seiner Webseite eine kleine Toolsammlung an. Teil dieser Sammlung ist NGINXConfig, ein auf nodeJS basierendes Nginx Konfigurations-Tool.

Als Vorbild diente unter anderem der Mozilla SSL Config Generator, denn genauso wie das Mozilla Tool bietet NGINXConfig einige extra Optionen an.

Angefangen von PHP Unterstützung, bis zur Certbot Einbindung oder dem Reverse Proxy lassen sich granular Optionen setzen. Selbst Security Optionen wie Request Limiter oder Beschränkungen für GET/POST sind konfigurierbar.

Alleine als Übersicht für verfügbare Nginx Features ist das Tool sehr praktisch:

• HTTPS
• HTTP/2
• IPv6
• certbot
• HSTS
• security headers
• SSL profile
• OCSP
• resolvers
• caching
• gzip
• brotli
• fallback
• routing
• reverse
• proxy
• www/non-www
• redirect
• CDN
• PHP (TCP/socket WordPress, Drupal, Magento, Joomla)
• Node.js support
• Python (Django) server
• etc.

Nachdem du alle gewünschten Optionen gesetzt hast, kannst du die komplette Konfiguration herunterladen oder kopieren. Parallel dazu kannst du die Setup Routine durchlaufen, die dich Schritt für Schritt bis zum Anschalten deiner Konfiguration führt.

Praktischerweise ist NGINXconfig Open Source und du kannst es auf deinen eigenen Server packen oder verbessern und aktualisieren.

Zusätzlich findest du noch weitere praktische Tools in der Digital Ocean Sammlung:

• SPF Explainer
• DNS Lookup
• Bandwidth Calculator
• JavaScript Minify Tool

LegacyOS stellt eine Distribution dar, welche zukünftig helfen soll, älteren Rechnern eine längere Nutzungsdauer zu ermöglichen beziehungsweise Anwendern den sanften Systemumstieg zu offerieren. Dank dieser Softwarelösung ist es realisierbar, mehr aus einem vorhandenen Computer herauszuholen, ohne dass eine komplette Neuanschaffung notwendig ist. Dadurch wird für Computernutzer ein längerer Mehrwert generiert.

Der Beitrag LegacyOS als Linux-Distribution für ältere Computer erschien zuerst auf Linux Abos.

PyPI ist offizielles Repository für Python-Softwarepakete und eine zentrale für Phython-Entwickler.

Open-Source-Gärten blühen nun dauerhaft in Dortmund

Bild: Die Open-Source-Tomate

Die von Do-FOSS angestoßene Initiative für Open-Source-Saatgut wurde letztes Jahr von der Stadt Dortmund mit der Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund als zentrales Klimaschutzprojekt aufgenommen. Pünktlich zur diesjährigen Pflanzperiode gibt das Umweltamt der Stadt Dortmund das Ergebnis des Pilotjahres bekannt und verstetigt ihr Open-Source-Saatgut-Engagement, welches von einer Vielzahl an engagierten Bürger*innen getragen wird. Alle aktuellen Informationen zu ihrer Open-Source-Saatgut-Arbeit stellt die Stadt Dortmund regelmäßig auf dortmund.de/saatgut zur Verfügung. Samenfestes Saatgut ist die Zukunft der Landwirtschaft, so wie Freie Software die Zukunft der Digitalisierung ist. Mit der Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund sowie der Koordinierungsstelle Digitale Souveränität und Open Source wird die Stadt Dortmund ihrem Ruf der Open-Source-Stadt Dortmund auf vielfältige Weise gerecht. Dank der Open-Source-Copyleft-Eigenschaft können bei Saatgut wie bei Software für alle Menschen die dauerhaften Verfügungsrechte gewährleistet werden. Das Prinzip Open ist damit inklusiv und nicht exklusiv.

Das Thema Open-Source-Saatgut ist nun nach fünfjähriger Begleitung von Do-FOSS dauerhaft in die eigenständige Verantwortung der Stadt Dortmund übergeben. Nach der erfolgreichen Implementierung der Open-Source-Saatgut-Erkenntnisse und dem erblühen von Open-Source-Gärten in Dortmund freut sich Do-FOSS auf die weitere Entwicklung der Dortmunder Open-Source-Saatgut-Community. Den Mailverteiler der Saatgutcommunity betreibt Do-FOSS gerne auf Basis Freier Software weiter. Auch darüber hinaus wird Do-FOSS dem Thema Open-Source-Saatgut weiterhin verbunden bleiben, denn Saatgut wie Software, ist eine Frage der Lizenz.

Pressemitteilung der Stadt Dortmund im Wortlaut

Open-Source-Saatgut-Stadt: Pflanzen und Ernten für eine gerechte, nachhaltige Zukunft / WWF Earth Hour am 25. März

Die Etablierung der „Open-Source-Saatgut-Stadt-Dortmund“ ist das erste Vorhaben aus dem Handlungsfeld Landwirtschaft und Ernährung des städtischen Klimaschutzprogramms Klima-Luft 2030.

„Open-Source“-Saatgut bedeutet, dass das Saatgut frei von privatrechtlichen Schutzrechten und somit als Gemeingut frei nutzbar ist. Die Open-Source-Lizenz sorgt dafür, dass dies auch in Zukunft so bleibt. Mit Open-Source-Saatgut kann Offenheit gesät, Freiheit geerntet und leckeres Gemüse gegessen werden.

Möglichst viele Dortmunder*innen sollen Open-Source-Saatgut nutzen und untereinander als Community teilen. Die Stadt Dortmund stellt als Impulsgeberin zum Initiieren des Community-Kreislaufs Open-Source-Tomatensaatgut der Sorte Sunviva bereit. Das Umweltamt übernimmt dabei die Saatgutverteilung zum Aufbau einer Open-Source-Saatgut-Community. Dortmunder*innen, die mitmachen, engagieren sich für das so wichtige Thema „Saatgut als unsere Ernährungsgrundlage“ und produzieren gemeinsam und gemeinwohlorientiert Open-Source-Saatgut.

Saatgut kann heute mehr wert sein als Gold

Das Ziel der bürgerschaftlich getragenen Initiative der Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund ist es jährlich ein Kilogramm Sunviva-Open-Source-Saatgut für einen lebenswerten Planeten zu produzieren. Für einen Wertvergleich der Leistung der Initiative: bis zu 400.000 € kostet ein Kilogramm Saatgut gelber Cherrytomaten. Zum Vergleich des Werts von Saatgut: ein Kilogramm Gold kostet ca. 57.000 € (Börse Frankfurt, Stand: 2. Januar 2023). So gesehen ist das Ziel der Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund ein Kilogramm Saatgut zu produzieren am Markt rund siebenmal mehr wert als Gold. Anders als Gold hat das Saatgut außerdem den Vorteil perspektivisch zur Ernährung beitragen zu können.

Lebensmittel von Menschen für Menschen

Das erste Erntejahr der offenen Dortmunder Saatgutgemeinschaft mit ca. 50 Akteur*innen erbrachte 385 g Open-Source-Saatgut der Tomate Sunviva. Dr. Uwe Rath, Leiter des Dortmunder Umweltamtes meint: „Ein tolles Ergebnis, auf das alle Beteiligten stolz sein können!“ Christian Nähle, der das Projekt im Umweltamt koordiniert, stellt fest: „Ein Kilogramm Saatgut bedeutet mehr als eine Pflanze je Dortmunder*in. Dieses einfache Beispiel zeigt den enormen Ertrag der gemeinwohlorientierten Arbeit der Dortmunder Bürger*innen. Außerdem wird deutlich, dass unsere Nahrungsmittelversorgung ganz anders gestaltet werden kann.“ Jörg Lüling, Vorstand des Vereins Ernährungsrat Dortmund und Region e.V. ergänzt: „Das Menschenrecht auf Nahrung kann nur gewährleistet werden, wenn wir in der Lage sind, dies auch selbstorganisiert zu leisten. Deshalb freuen wir uns gemeinsam mit der Stadt Dortmund an einem solch wegweisenden Projekt wie der Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund zu arbeiten.“ Weitere Personen sind willkommen, sich auch dieses Jahr an der gemeinschaftlichen Dortmunder Saatgutproduktion zu beteiligen. Künftig soll auch die Arten- und Sortenvielfalt der gemeinsamen Saatgutherstellung verbreitert werden.

Saatgut soll breit gestreut werden

Das geerntete Open-Source-Saatgut wird nun unter allen interessierten Bürger*innen verteilt. Entweder direkt vor Ort im Umfeld der erzeugenden Saatgut-Akteur*innen oder über das Umweltamt. Die Saatguttüten sind von der Shanti Leprahilfe Dortmund e.V. bereitgestellt worden. Diese Tüten sind aus nachwachsendem Seidelbastrindenpapier und wurden von schwer behinderten Menschen in der beschützenden Werkstatt von Shanti in Kathmandu (Nepal) extra für die Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund gefertigt. Außerdem wurde die Verpackungsarbeit zur Versendung des Saatguts ehrenamtlich in Dortmund von Freiwilligen der Shanti Leprahilfe organisiert. Im Gegenzug wurde Open-Source-Saatgut als Beitrag zur Ernährungssicherheit in Nepal bereitgestellt. „Diese Gemeinschaftsaktion ist nur ein Beispiel von vielen für das solidarische Engagement der Bürger*innen in unserer Stadt.“ freut sich Marianne Grosspietsch, Vorsitzende der Shanti Leprahilfe e.V. und Trägerin des Bundesverdienstkreuzes am Bande.

WWF Earth Hour im Lichte von Landwirtschaft und Ernährung

Am 25. März feiert die Stadt Dortmund die WWF Earth Hour im Lichte von Landwirtschaft und Ernährung in der Pauluskirche (Schützenstr. 35, 44147 Dortmund). Das Programm beginnt um 17:00 Uhr. Näheres unter www.dortmund.de/wwf-earth-hour
Auch die Open-Source-Saatgut-Stadt Dortmund wird mit einem Stand präsent sein. Darüber hinaus wird es darum gehen, mehr Menschen für eine Zusammenarbeit für eine nachhaltige Landwirtschaft und Ernährung zu gewinnen. Der Ernährungsrat Dortmund und Region e.V. bietet der Zivilgesellschaft hierfür eine Plattform und arbeitet bereits mit der Stadt Dortmund zusammen, um das Dortmunder Ernährungssystem nachhaltig zu gestalten. Die Stadt Dortmund entwickelt derweil einen partizipativen Prozess für die Entwicklung einer Ernährungsstrategie. Auch hier wird das Thema Saatgut eine Rolle spielen.

Weitere Informationen und Saatgutbestellung

Alle Hintergründe für das städtische Engagement zu Open-Source-Saatgut finden sich hier: dortmund.de/saatgut Das Dortmunder Open-Source-Saatgut kann bestellt werden unter:
https://service.dortmund.de/open-source-saatgut

Für Rückfragen von Bürger*innen steht zur Verfügung:
Umweltamt – Koordinierungsstelle Klimaschutz und Klimafolgenanpassung
Christian Nähle, cnaehle@stadtdo.de, 50 – 2 87 74

Redaktionshinweis:
Dieser Medieninformation hängen folgende Bilder/Grafiken (Quelle: Stadt Dortmund) an:
– Collage eines Workshops zur Saatgutgewinnung der Open-Source-Tomate Sunviva
– Visual: Sunviva-Saatgut ab sofort über das Umweltamt der Stadt Dortmund per Kontaktformular bestellbar
– QR-Code: https://service.dortmund.de/open-source-saatgut

Pressekontakt: Christian Schön

Dokumente zum Herunterladen

Die Pressemitteilung der Stadt Dortmund vom 07.03.2023 kann hier und ein QR-Code, der zum Bestellformular für Open-Source-Saatgut verlinkt, kann hier heruntergeladen werden.

Soweit im gesetzlichen Rahmen möglich verzichtet der Autor auf alle Urheber- und damit verwandten Rechte an diesem Werk.
Es kann beliebig genutzt, kopiert, verändert und veröffentlicht werden.
Für weitere Informationen zur Lizenz, siehe hier.

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