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Blog Post

Unser KI-basierter Weihnachtsrezept-Generator – Wenn GPT-3 und DALL-E 2 Geheimrezepte generieren

  • Expert:innen Jonas Braun
  • Datum 13. Dezember 2022
  • Thema Artificial IntelligenceDeep Learningstatworx
  • Format Blog
  • Kategorie Life at statworxTechnology
Unser KI-basierter Weihnachtsrezept-Generator – Wenn GPT-3 und DALL-E 2 Geheimrezepte generieren

Es weihnachtet sehr bei statworx: In der Mittagspause laufen Weihnachtslieder, das Büro ist festlich geschmückt und die Weihnachtsfeier war bereits ein voller Erfolg. Aber statworx wäre kein Beratungs- und Entwicklungsunternehmen im Bereich Data Science, Machine Learning und KI, wenn wir unsere Expertise und Leidenschaft nicht auch in unsere Weihnachtsvorbereitungen einbringen würden.

Umgeben vom Duft von frischgebackenen Plätzchen und Weihnachtspunsch, kam uns die Idee, einen KI-basierten Weihnachtsrezept-Generator zu entwickeln, der mithilfe von OpenAI Modellen, Texte jeglicher Art vervollständigen und visualisieren kann. Mit GPT-3 genügt die Beschreibung eines Rezeptes, um daraus eine vollständige Zutatenliste sowie eine Kochanleitung zu generieren. Anschließend wird der komplette Text als Bildbeschreibung an DALL-E 2 übergeben, welches diesen in einem hochauflösenden Bild darstellt. Die Anwendung beider Modelle geht natürlich im Berufsalltag weit über den Unterhaltungswert hinaus, jedoch halten wir ein weihnachtliches und spielerisches Kennenlernen mit den Modellen bei Plätzchen und Glühwein für optimal.

Bevor wir gemeinsam kreativ werden und den Weihnachtsrezept-Generator testen, werfen wir in diesem Blogbeitrag zunächst noch einen kurzen Blick auf die dahintersteckenden Modelle.

Die Blätter fallen aber die KI blüht mithilfe von GPT-3 auf

Das Entwicklungstempo der Large-Language-Models und Text-to-Image Modelle der letzten zwei Jahre hat längst die Schallmauer durchbrochen und auch bei uns alle Mitarbeitenden mitgerissen. Von Avataren und internen Memes über synthetische Daten auf Projekten hat nicht nur die Güte der Ergebnisse einen Wandel herbeigeführt, sondern auch die Handhabung der Modelle. Wo einst performanter Code, statistische Auswertungen und viele griechische Buchstaben umhergeschwirrt sind, findet nun die Bedienung einiger Modelle fast schon in Form eines Austauschs oder einer Interaktion statt. Mittels Texten oder stichworthaltigen Aufforderungen entstehen die sogenannten Prompts.

Abb. 1: Lust auf Weihnachtspunsch mit Schuss? Ausgang für dieses Bild war die Aufforderung “A rifle pointed at a Christmas mug”. Durch viel Ausprobieren und meist unerwartet ausführliche Prompts mit vielen Schlagworten lassen sich die Resultate stark beeinflussen.

Diese Form der Interaktion ist unter anderem dem Sprachmodell GPT-3 zu verdanken, das auf einem Deep Learning Modell basiert. Die Ankunft dieses revolutionären Sprachmodells stellte nicht nur für das Forschungsfeld der Sprachmodellierung (NLP) einen Wendepunkt dar, sondern hat ganz nebenbei einen Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung eingeläutet: Das Prompt-Engineering.

Während viele Bereiche des Machine Learnings davon unberührt bleiben, bedeutete es für andere Bereiche sogar den größten Umbruch seit der Verwendung neuronaler Netze. Nach wie vor werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen erlernt, Zielgrößen vorhergesagt, oder Embeddings verwendet, also eine Art komprimiertes neuronales Zwischenprodukt, welches für die Weiterverarbeitung und Informationsgehalt optimiert sind. Für andere Anwendungsfälle, meist kreativer Natur, reicht es nun aus, das gewünschte Resultat in natürlicher Sprache anzugeben und auf das Verhalten der Modelle abzustimmen. Mehr zum Thema Prompt Engineering findet man in diesem Blogbeitrag.

Generell ist die Fähigkeit der sogenannten Transformer Modelle, einen Satz und dessen Worte als dynamischen Kontext zu erfassen, eine der wichtigsten Neuerungen. Stichwort Attention! Worte (in diesem Fall Koch- und Backzutaten) können in verschiedenen Rezepten verschiedene Bedeutungen haben. Und diese Beziehungen kann das Modell nun erfassen. Bei unseren ersten KI-Kochversuchen war dies noch nicht der Fall. Wenn starre Word2Vec Modelle verwendet wurden, konnte es vorkommen, dass Rinderbrühe oder pürierte Tomaten anstelle oder zusammen mit Rotwein empfohlen wurden. Ungeachtet, ob es um Gelee für Plätzchen oder Glühwein ging, da die deftige Verwendung in den Trainingsdaten überwog!

Weihnachtliche Bildgenerierung mit DALL-E 2

In unserem Weihnachtsrezept-Generator verwenden wir DALL-E 2, um anschließend aus dem vervollständigten Text ein Bild zu generieren. Bei DALL-E 2 handelt es sich um ein neuronales Netz, welches hochauflösende Bilder anhand Textbeschreibungen generieren kann. Hierbei gibt es keine Grenzen – die aus den kreativen Worteingaben resultierenden Bilder lassen das Unmögliche möglich erscheinen. Es kommt jedoch auch oft zu Missverständnissen, wie man in einigen folgenden Beispielen erkennen kann.

Abb. 2:  Programmiererfahrene werden hier sofort erkennen: It’s not you, it’s me! Komplex, pedantisch, oder einfach logisch… Programme zeigen uns Fehler oder lose Annahmen meist sofort auf.

Nun wird das Kennenlernen mit dem Modell umso wichtiger, da kleine Änderungen im Prompt oder bestimmte Schlagworte das Resultat stark beeinflussen können. Seiten wie PromptHero sammeln bisherige Ergebnisse samt Prompts (die Erfahrungswerte unterscheiden sich übrigens je nach Modell) und geben Inspiration für hochauflösende generierte Bilder.

Abb. 3: Wir wollten testen, was möglich ist und haben Zimtsterne- und Pfefferkuchen-Hawaii mit Ananas und Schinken zu generiert. Die Ergebnisse bewegen sich noch abseits von Geschmack und Würde.

Und wie würde das Modell einen Kaffee an der Akropolis oder im kanadischen Indian Summer zubereiten? Oder einen Pun(s)ch mit Wumms?

Abb. 4: Packs quite the punch.

Komplexe Technik, informelles Kennenlernen

Genug Theorie und zurück zur Praxis.

Nun ist es an der Zeit, unseren Weihnachtsrezept-Generator zu testen und sich anhand eines Rezept-Namens und einer unvollständigen Liste an gewünschten Zutaten, ein Kochrezept empfehlen zu lassen. Kreative Namen, Beschreibungen und Formen werden ermutigt, unkonventionelle Zutaten streng erwünscht und modellseitig überraschende Interpretationen sind fast schon vorprogrammiert.

Zum Weihnachtsrezept-Generator

Das zur Textvervollständigung verwendete GPT-3 Modell ist so vielfältig, dass ganz Wikipedia nicht einmal 0.1% der Trainingsdaten ausmacht und für mögliche neue Anwendungsfälle kein Ende in Sicht ist. Einfach unsere kleine WebApp zum Generieren von Punsch-, Plätzchen- oder beliebigen Rezepten öffnen und staunen, wie weit die Entwicklungen im Natural Language Processing und Text-to-Image gekommen sind.

Wir wünschen viel Spaß!

Jonas Braun

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