Humboldt-Universität zu Berlin - Künstliche Intelligenz an der HU

KI Tools

KI Tools sind eine Sammlung von Tools im Bereich der generativen KI, die entlang von Ideen und Wünschen der Anwendenden entstehen. Die Webseite fungiert dabei als zentraler Anlaufstelle, um diese Tools zu entdecken. Jedes Tool adressiert einen bestimmten Zweck, der mit Large Language Models (LLMs) zusammenhängt.

Transkription von Video- und Audio-Dateien mit Whisper

Mit diesem Tool können Sie die Texte aus Audio- und Video-Dateien transkribieren. Nach dem erfolgten Login laden Sie zunächst die Datei hoch und bestätigen das anschließend mit "Transkribieren". Die extrahierten Transkriptionen werden Ihnen im Anschluss per E-Mail in mehreren Formaten im Fließtext und mit Timecodes zugeschickt. Die maximale Dateigröße liegt bei 4GB.

Angeboten werden zwei Modelle, das langsame Modell bietet dabei auch Übersetzungen an, wählen Sie dazu die Zielsprache der Übersetzung aus. Das schnelle Modell sollte nur dann genutzt werden, wenn die Transkription anschließend von einer LLM ausgewertet wird, ansonsten ist die Qualität für eine reine Transkription nicht ausreichend.

https://ki-tools.hu-berlin.de/stt

 

Zusammenfassen von Dokumenten

Mit diesem Tool können Sie Zusammenfassungen von pdf und docx Dateien erstellen lassen. Nach dem erfolgten Login laden Sie zunächst die Datei hoch und wählen anschließend den Zusammenfassungstyp aus. Neben diesen vorgegebenen Prompts sind auch eigene Prompts und Interaktionen möglich. 

https://ki-tools.hu-berlin.de/doc

 

 

Prompt-Lab

Über die Einfügung der folgenden Zeile können Sie Ihre häufig genutzten Prompts auch in HTML-Seiten einbetten. Die Prompts werden dann bei Aufruf des Links bereits für die LLM eingetragen.

<script>document.write("<a href='https://llm1-compute.cms.hu-berlin.de/?query=" + encodeURIComponent('Hello LLM!') + "' target='_new'>Anfrage an das LLM</a>");</script>

 

 

OpenAI API

Die HU-LLMs sind auch über die OpenAI API erreichbar.
Beispielcode:

 

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
base_url="https://llm1-compute.cms.hu-berlin.de/v1/",
api_key="required-but-not-used",
)
models = client.models.list()

chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Say this is a test",
}
],
model=models.data[0].id,
)
print(chat_completion)