Welche KI eignet sich am besten für verschiedene Themengebiete?

Die Eignung einer Künstlichen Intelligenz (KI) für ein bestimmtes Themengebiet hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall und den Anforderungen ab. Hier ein Überblick über einige bekannte KI-Modelle und ihre typischen Einsatzgebiete:

**1. Sprachverarbeitung (NLP, Text, Chatbots):**
- **GPT-4 (OpenAI):** Sehr gut für Textgenerierung, Chatbots, Zusammenfassungen, Übersetzungen, kreative Texte.
[OpenAI GPT-4](https://openai.com/research/gpt-4)
- **BERT (Google):** Besonders geeignet für Textklassifikation, Suchmaschinen, Frage-Antwort-Systeme.
[BERT Paper](https://arxiv.org/abs/1810.04805)

**2. Bilderkennung und -verarbeitung:**
- **Convolutional Neural Networks (CNNs):** Standard für Bildklassifikation, Objekterkennung, medizinische Bildanalyse.
- **YOLO (You Only Look Once):** Echtzeit-Objekterkennung in Bildern und Videos.
[YOLO](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)
- **Stable Diffusion:** Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen.
[Stable Diffusion](https://stability.ai/)

**3. Audio- und Sprachverarbeitung:**
- **Whisper (OpenAI):** Automatische Spracherkennung (Speech-to-Text).
[Whisper](https://openai.com/research/whisper)
- **WaveNet (DeepMind):** Sprachsynthese (Text-to-Speech).
[WaveNet](https://deepmind.com/research/publications/wavenet-generative-model-raw-audio)

**4. Datenanalyse und Prognosen:**
- **Tabular Data (z.B. XGBoost, LightGBM):** Sehr gut für strukturierte Daten, z.B. in Finanzen, Medizin, Marketing.
- **Time Series Forecasting (Prophet, ARIMA):** Prognosen von Zeitreihen, z.B. Wetter, Börse, Nachfrage.

**5. Generative KI (Texte, Bilder, Musik):**
- **GPT-4, Llama 2 (Meta):** Textgenerierung, kreative Aufgaben.
[Llama 2](https://ai.meta.com/llama/)
- **DALL·E (OpenAI):** Bildgenerierung aus Text.
[DALL·E](https://openai.com/research/dall-e)
- **Jukebox (OpenAI):** Musikgenerierung.
[Jukebox](https://openai.com/research/jukebox)

**6. Wissenschaftliche Forschung und Spezialanwendungen:**
- **AlphaFold (DeepMind):** Proteinstrukturvorhersage in der Biochemie.
[AlphaFold](https://deepmind.com/research/highlighted-research/alphafold)
- **BioBERT:** Speziell für biomedizinische Texte.

**Fazit:**
Die Auswahl der besten KI hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Für Text ist GPT-4 führend, für Bilder CNNs oder spezialisierte Modelle wie YOLO, für Audio Whisper oder WaveNet, für strukturierte Daten XGBoost oder LightGBM. Für Spezialgebiete gibt es oft eigens entwickelte Modelle.

Eine umfassende Übersicht zu KI-Modellen und ihren Anwendungsgebieten findest du z.B. auf [Papers with Code](https://paperswithcode.com/).