Neuronale Netzwerke haben in den letzten Jahrzehnten eine bemerkenswerte Entwicklung durchgemacht, besonders im Bereich der Sprachverarbeitung. Diese Entwicklung begann mit einfacheren probabilistischen Modellen, wie dem N-Gramm-Modell und den Hidden Markov Modellen (HMMs), und führte zu den leistungsstarken und komplexen neuronalen Netzwerkmodellen, die heute in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden. Die zunehmende Komplexität und Leistungsfähigkeit dieser Modelle eröffnen neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz, von der maschinellen Übersetzung bis hin zu Chatbots und Textgenerierung.

Zu den frühen Techniken der Sprachverarbeitung gehörten probabilistische Modelle wie das N-Gramm-Modell, bei dem die Wahrscheinlichkeit eines Wortes nur durch die vorhergehenden Wörter in einem Satz definiert wurde. Diese Modelle basieren auf der Annahme, dass die Wahrscheinlichkeit eines Wortes nur von einer begrenzten Anzahl vorheriger Wörter abhängt. Dies vereinfachte die Berechnungen und machte sie effizient, jedoch war diese Herangehensweise nicht in der Lage, langfristige Abhängigkeiten in der Sprache zu erfassen. Ein weiteres wichtiges Modell war das Hidden Markov Modell (HMM), das häufig für Aufgaben wie Spracherkennung und die Bestimmung von Wortarten verwendet wird. HMMs basieren auf der Idee von „verborgenen Zuständen“, die durch „beobachtbare Sequenzen“ wie Wörter oder Geräusche repräsentiert werden, und bieten eine Möglichkeit, zeitabhängige Daten zu modellieren.

Mit dem Aufstieg von Deep Learning haben sich die Sprachmodelle jedoch drastisch weiterentwickelt. Neuronale Netzwerke, insbesondere rekurrente neuronale Netze (RNNs) und deren Weiterentwicklungen wie Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke und Gated Recurrent Units (GRUs), haben sich als äußerst effektiv erwiesen. Diese Netzwerke zeichnen sich dadurch aus, dass sie in der Lage sind, langzeitliche Abhängigkeiten in Sequenzen zu lernen und konstant genaue Ergebnisse zu liefern. Sie ermöglichten eine deutlich bessere Handhabung von sequentiellen Daten, was für Aufgaben wie maschinelles Übersetzen und die Generierung von Texten von entscheidender Bedeutung war.

Die Einführung der Attention-Mechanismen und der Transformer-Architektur stellt einen weiteren Meilenstein dar. Transformer-Modelle nutzen Selbst-Attention-Techniken, bei denen das Modell gleichzeitig alle Teile einer Eingabesequenz berücksichtigt und so relevante Informationen extrahiert. Diese Modelle haben nicht nur die Effektivität verbessert, sondern auch die Rechenleistung optimiert, was die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von NLP-Aufgaben erheblich verbessert hat. Ein Beispiel dafür ist das berühmte GPT-3 Modell, das die Leistungsfähigkeit dieser Architekturen in der Generierung von Texten und der Sprachverarbeitung demonstriert hat.

Trotz ihrer Vorteile sind diese fortschrittlichen Modelle nicht ohne Herausforderungen. Sie benötigen enorme Datenmengen und Rechenressourcen, um trainiert zu werden, was ihre Nutzung für kleinere Unternehmen oder in ressourcenarmen Umfeldern erschwert. Außerdem sind die Modelle häufig nicht erklärbar, was bedeutet, dass es schwierig ist, zu verstehen, wie sie zu ihren Ergebnissen kommen. Dies hat zu einer wachsenden Debatte über die ethischen und praktischen Implikationen der Verwendung solcher Modelle geführt.

Neben diesen technischen Fortschritten gibt es auch einen zunehmenden Fokus auf die Integration generativer Modelle, die nicht nur Text generieren, sondern auch multimodale Ausgaben wie Bilder oder Videos. Modelle wie Jukebox, das Musik generieren kann, oder Text2Video, das aus Text Eingaben ganze Videos erstellt, zeigen die enorme Bandbreite der Anwendungsmöglichkeiten von generativen KI-Modellen. Diese Modelle haben das Potenzial, nicht nur in der Kreativwirtschaft, sondern auch in Bereichen wie Bildung und Unterhaltung revolutionäre Veränderungen herbeizuführen.

Die Herausforderungen, die diese Modelle noch bewältigen müssen, umfassen die Verbesserung der Interpretierbarkeit und Kontrolle über die generierten Inhalte. Während die Entwicklung von Sprachmodellen viele Türen öffnet, bleibt die Frage, wie diese Technologien auf ethisch vertretbare Weise in der Praxis eingesetzt werden können, von zentraler Bedeutung. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die stetige Verbesserung der Effizienz von Trainingsprozessen und die Reduktion des CO2-Fußabdrucks von großen KI-Modellen.

Für die Zukunft bleibt festzuhalten, dass die Entwicklung von neuronalen Netzwerken und Sprachmodellen weiterhin in einem schnellen Tempo voranschreitet. Künftige Forschungen könnten sich nicht nur darauf konzentrieren, Modelle noch leistungsfähiger und ressourcenschonender zu machen, sondern auch darauf, die Fähigkeiten von KI in neuen Bereichen zu erweitern, die derzeit noch schwer vorstellbar sind.

Was macht die Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) im Transformer-Modell so besonders?

Die Transformer-Architektur, die insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zur Anwendung kommt, revolutionierte die Art und Weise, wie Modelle sprachliche Muster verstehen und erzeugen. Ein zentrales Konzept innerhalb des Transformers ist die Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention), die es dem Modell ermöglicht, eine tiefere Kontextualisierung von Wörtern und deren Beziehungen in einem Satz zu erreichen. Um die Funktionsweise und die Bedeutung dieser Technik zu verstehen, ist es hilfreich, die Rolle von "Schlüssel"- (Key), "Wert"- (Value) und "Abfrage"- (Query)-Vektoren zu betrachten.

Die Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es einem Modell, die Bedeutung eines jeden Wortes in einer Sequenz zu bestimmen, indem es die anderen Wörter berücksichtigt. Die Schlüsselwörter, wie zum Beispiel „Katze“ und „Matte“ in einem Satz, geben dem Modell den Kontext – wer die Aktion ausführt und wo sie stattfindet. Der eigentliche Inhalt (wer und wo) wird dann in Bezug auf ihre Relevanz miteinander kombiniert, basierend auf den durch die Schlüssel zugeordneten Gewichtungen. Dadurch bekommt jedes Wort, wie zum Beispiel „saß“, eine kontextabhängige Bedeutung, da die Wichtigkeit von „Katze“ und „Matte“ in die Berechnung einfließt.

Ein grundlegender Vorteil der Selbstaufmerksamkeit ist ihre Fähigkeit, kontextuelle Beziehungen zwischen den Wörtern in einer Sequenz unabhängig von ihrer Position zu erfassen. Im Gegensatz zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die jedes Wort nacheinander verarbeiten, kann der Transformer alle Wörter gleichzeitig bearbeiten, was eine parallele Verarbeitung ermöglicht. Dies beschleunigt den Trainingsprozess erheblich und macht das Modell skalierbarer.

Ein weiteres Merkmal der Selbstaufmerksamkeit ist ihre Fähigkeit, langreichweitige Abhängigkeiten zu erfassen. Jedes Wort kann auf jedes andere Wort in der Sequenz zugreifen, was insbesondere bei längeren Texten von Vorteil ist, da traditionelle RNNs und LSTMs mit diesen Abhängigkeiten Schwierigkeiten haben. Die Flexibilität der Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Modell, aus verschiedenen Kontexten zu lernen und Daten aus unterschiedlichen Perspektiven zu analysieren, was eine tiefere und vielseitigere Sprachverarbeitung fördert.

Die Transformer-Architektur bietet nicht nur technische Vorteile, sondern auch strukturelle Flexibilität. Die Multi-Head-Attention erlaubt es, mehrere „Aufmerksamkeitsköpfe“ zu verwenden, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Kontextualisierung behandeln. Jeder Kopf arbeitet mit einer separaten Darstellung der Schlüssel-, Wert- und Abfragedaten und führt eine unabhängige Berechnung durch. Nach der Berechnung werden die Ergebnisse der verschiedenen Köpfe zusammengeführt und in einer linearen Schicht kombiniert, was dem Modell ermöglicht, vielfältigere und differenziertere Beziehungen zu erlernen.

Die Rechenoperationen hinter der Selbstaufmerksamkeit sind relativ einfach, aber ihre Auswirkungen auf die Modellleistung sind tiefgreifend. In der Praxis kann der Transformer mit Hilfe des PyTorch-Frameworks implementiert werden, wobei eine Vielzahl von Parametern wie die Größe der Eingabedaten und die Anzahl der Aufmerksamkeitsköpfe festgelegt werden. Ein Beispiel zeigt, wie diese Parameter in einem Multi-Head-Attention-Modell gehandhabt werden, wobei die Eingabe in verschiedene „Köpfe“ unterteilt wird, die jeweils spezifische Teile der Aufmerksamkeit berechnen.

Die Transformer-Modelle, die durch diese Selbstaufmerksamkeitstechniken angetrieben werden, haben jedoch auch ihre eigenen Herausforderungen. Die umfangreiche Rechenleistung, die für das Training dieser Modelle erforderlich ist, stellt für viele kleinere Organisationen eine Hürde dar. Außerdem können die hohen Kosten für die Inferenz, also die Nutzung des Modells in Echtzeit, ebenfalls problematisch sein. Das Training großer Modelle dauert oft sehr lange, was die Markteinführung neuer Modelle verzögern kann.

Ein weiteres Problem der Transformer-Modelle ist ihre mangelnde Interpretierbarkeit. Aufgrund der Vielzahl an Parametern und Schichten ist es oft schwierig, nachzuvollziehen, wie das Modell zu bestimmten Schlussfolgerungen kommt. Dies wird insbesondere durch die Komplexität der Verteilung der Aufmerksamkeitsgewichte erschwert, was eine Herausforderung bei der Fehlerbehebung und Modellverbesserung darstellt.

Obwohl Transformer-Modelle in der Lage sind, tiefe sprachliche Muster zu erkennen, kann die Qualität der Daten, mit denen sie trainiert werden, die Ergebnisse stark beeinflussen. In großen, vielfältigen Datensätzen können unbewusste Verzerrungen enthalten sein, die sich in den Vorhersagen des Modells widerspiegeln.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Selbstaufmerksamkeit ein grundlegendes Element der Transformer-Architektur darstellt, das es diesen Modellen ermöglicht, kontextuelle Zusammenhänge auf eine Art und Weise zu erfassen, die mit traditionellen Methoden nicht möglich ist. Während diese Technologie enorme Vorteile in Bezug auf Effizienz und Flexibilität bietet, gibt es auch Herausforderungen in Bezug auf Rechenaufwand, Interpretierbarkeit und Verzerrungen, die in zukünftigen Entwicklungen berücksichtigt werden müssen.

Wie können Rauschbilder durch Diffusionsmodelle optimiert werden?

Die Anwendung von Diffusionsmodellen und generativen Techniken zur Bilderzeugung hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit Bildverarbeitung umgehen. Die Denoising-Funktionalitäten von Diffusionsmodellen spielen eine entscheidende Rolle bei der Schaffung klarer und realistischer Bilder aus verrauschten Eingabedaten. Ein zentrales Element dieser Technik ist die Berechnung und die anschließende Anwendung der Denoising-Funktion. In der mathematischen Darstellung wird dies wie folgt ausgedrückt: .x̂ = Dθ(x + ε), wobei .x̂ das bereinigte Bild darstellt, Dθ die Denoising-Funktion ist, die durch den Parameter .θ bestimmt wird, und .ε das hinzugefügte Rauschen zum ursprünglichen Bild .x ist.

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Bilderzeugung durch generative Modelle ist die Umwandlung von Text in Vektor-Darstellungen, sogenannte Text-Embeddings. Hierbei wird der eingegebene Text in eine Vektorform überführt, die als .Etext = Embed(T) bezeichnet wird, wobei .T den Textinput und .Etext die jeweilige Text-Embedding darstellt.

Der kombinierte Einsatz von Datenaugmentation und Vorverarbeitung hat sich als äußerst vorteilhaft erwiesen. Durch Augmentation wird dem Trainingsdatensatz zufällige Variationen hinzugefügt, was das Modell robuster macht. Vorverarbeitung sorgt gleichzeitig dafür, dass die Daten in einer geeigneten Form für das Lernen vorliegen. Die Kombination dieser beiden Methoden hat eine positive Wirkung auf die Modellleistung, da das Modell dadurch in der Lage ist, besser mit den Eingabebedingungen umzugehen. Dies führt zu einer Verbesserung der Qualität der generierten Bilder, da das Modell die Daten effizienter verarbeitet und so eine präzisere Darstellung liefert. Es wurde gezeigt, dass durch eine effektive Augmentation in Verbindung mit einer sorgfältigen Vorverarbeitung die generierten Bilder eine höhere Genauigkeit und graphische Darstellung erhalten.

Augmentation und Vorverarbeitung sind daher grundlegende Methoden, um die Robustheit, Verallgemeinerungsfähigkeit und Qualität der generierten Bilder zu erhöhen. Sie erweitern den ursprünglichen Trainingsdatensatz um das Fünffache und stellen sicher, dass die Eingabedaten in einem optimierten Format vorliegen. Besonders die Synergie von Augmentation und Vorverarbeitung betont die Bedeutung beider Konzepte für die Entwicklung neuer, effizienter Modelle der Künstlichen Intelligenz, die in der Lage sind, Probleme noch besser zu lösen.

Ein weiteres bahnbrechendes Konzept in der Bilderzeugung sind Aufmerksamkeitsmechanismen. Diese Mechanismen haben die Art und Weise verändert, wie tiefe Lernmodelle, insbesondere bei sequenziellen Daten wie Text, arbeiten. Besonders im Bereich der Bilderzeugung aus Textbeschreibungen haben sich Aufmerksamkeitsmechanismen als revolutionär herausgestellt. Sie ermöglichen es dem Modell, kohärente Bilder zu erstellen, die mit den Textbeschreibungen in Einklang stehen.

Der Begriff "Aufmerksamkeit" bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, bestimmten Teilen der Eingabedaten mehr Aufmerksamkeit zu schenken als anderen. Diese dynamische Zuweisung von Aufmerksamkeit hilft dem Modell, relevantere Merkmale für die jeweilige Aufgabe zu identifizieren. Eine der Varianten dieser Mechanismen ist die Selbst-Attention, bei der sowohl die Schlüssel als auch die Werte aus denselben Eingabedaten stammen, die in verschiedene Positionen unterteilt sind. Dies ist besonders wichtig, um Beziehungen zwischen den Daten zu erkennen, etwa die Rolle eines Wortes in einem Satz oder die Position eines Pixels in einem Bild. Bei Cross-Attention hingegen wird eine Sequenz als Quelle und die andere als Zielsequenz verwendet, beispielsweise Text bei der Bildgenerierung.

In Text-zu-Bild-Modellen, wie sie in generativen Modellen verwendet werden, ermöglicht die Anwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen eine gezielte Steuerung der Bildsynthese. So kann das Modell bestimmte Eigenschaften des Texts wie "ein rotes Apfel auf einem grünen Tisch" gezielt auf die Bildgenerierung anwenden. Aufmerksamkeitsmechanismen helfen dabei, diese Merkmale zu erkennen und die richtigen visuellen Elemente zu erzeugen, sodass das resultierende Bild die Bedeutung und Semantik des Textes akkurat widerspiegelt. Dies führt zu einer höheren Kohärenz und semantischen Relevanz der generierten Bilder.

Durch die Anwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen können die Modelle gezielt auf relevante Merkmale fokussieren und gleichzeitig räumliche Kohärenz in den Bildern sicherstellen. Die Fähigkeit, verschiedene Bereiche eines Bildes zu analysieren und auf spezifische Merkmale zu achten, reduziert die Abhängigkeit des Modells von Positionsmarkern und führt zu einer konsistenteren und realistischeren Bilddarstellung. Dies ist besonders wichtig für die realistische Modellierung von Szenen, in denen Objekte ihre physischen Proportionen und Positionen im Verhältnis zu anderen Objekten beibehalten.

Aufmerksamkeitsmechanismen werden in Diffusionsmodellen integriert, um den Denoising-Prozess zu verbessern und gezielt relevante Bildbereiche zu optimieren. Dies ermöglicht es dem Modell, das Bild in jeder Phase der Diffusion zu verbessern und gezielt Verzerrungen zu korrigieren, die möglicherweise während der Rauschphase eingeführt wurden.

Die Vorteile von Aufmerksamkeitsmechanismen in Text-zu-Bild-Modellen sind vielfältig. Sie verbessern die Text-Bild-Ausrichtung, indem sie die Beziehung zwischen Text und Bild signifikant verstärken. Diese Mechanismen sind besonders nützlich, wenn es darum geht, komplexe Textbeschreibungen in präzise und ansprechende visuelle Darstellungen umzuwandeln. Außerdem tragen sie dazu bei, Artefakte und Inkonsistenzen zu reduzieren, was zu einer höheren Bildqualität führt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Aufmerksamkeitsmechanismen eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Qualität und Kohärenz von generierten Bildern spielen. Sie ermöglichen es den Modellen, sowohl Text als auch Bild effizient zu verbinden und somit realistische sowie künstlerische Bilder aus textuellen Eingaben zu erstellen. In Kombination mit den Methoden der Augmentation und Vorverarbeitung tragen sie entscheidend dazu bei, die Leistungsfähigkeit von generativen KI-Modellen weiter zu steigern.

Wie generative KI verschiedene Industrien transformiert: Ein Blick auf aktuelle Anwendungen und Entwicklungen

Generative Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und das Potenzial gezeigt, zahlreiche Bereiche der Gesellschaft und Wirtschaft zu revolutionieren. Die Technologie, die ursprünglich in der Bildgenerierung und Textverarbeitung Anwendung fand, hat inzwischen eine Vielzahl von Branchen beeinflusst und verändert traditionelle Arbeitsweisen. Trotz ihres relativ jungen Erscheinens sind bereits bedeutende Fortschritte erzielt worden, die weit über einfache Anwendungen hinausgehen.

Ein prominentes Beispiel für generative KI ist DALL-E, ein Modell von OpenAI, das auf vortrainierten neuronalen Netzwerken basiert. DALL-E ermöglicht es Nutzern, Bildbeschreibungen in fotorealistische Bilder umzuwandeln. Mit einer Funktion wie Inpainting, die es ermöglicht, Bilder innerhalb ihrer bestehenden Grenzen fortzusetzen, und Outpainting, das Bilder über den Bildrahmen hinaus erweitert, bietet DALL-E eine faszinierende Möglichkeit der Bildbearbeitung und -erweiterung. Durch die Integration unterschiedlicher Perspektiven oder Stile bei der Generierung von Bildern eröffnet diese Technologie eine breite Palette an kreativen Möglichkeiten.

Eine weitere bedeutende Entwicklung in diesem Bereich ist Gemini, das ehemals als Bard bekannt war. Gemini basiert auf dem großen Sprachmodell von Google und ist darauf ausgelegt, Text auf Anforderung zu generieren. Als KI-Chatbot bietet es wie ChatGPT Unterstützung bei der Beantwortung von Fragen und der Erstellung von Texten. Es wurde zunächst als Ergänzung zu Google Search eingeführt, aber seit 2024 ist Gemini vollständig in die Suchergebnisse von Google integriert. Diese Entwicklung stellt einen weiteren Schritt in Richtung einer KI-gestützten Verbesserung der Suchergebnisse und einer Erweiterung der Funktionen von Google dar.

Die Einsatzmöglichkeiten generativer KI sind jedoch weit vielfältiger als nur in der Bild- und Texterstellung. In der Softwareentwicklung etwa hat generative KI das Potenzial, die Produktivität erheblich zu steigern. Tools wie GitHub Copilot haben es Entwicklern ermöglicht, ihre Aufgaben bis zu 55,8 % schneller zu erledigen, indem sie automatisch Code-Vorschläge machen und die Benutzeroberfläche optimieren. Die Effizienzsteigerung durch KI ist im Softwareentwicklungsbereich nicht nur eine theoretische Möglichkeit, sondern eine bereits erkennbare Realität, die sich weiter ausbauen wird.

Generative KI findet auch Anwendung in der Musikproduktion. Sie kann Musikstücke, Texte und Soundlandschaften generieren und unterstützt so Musiker und Komponisten bei ihrem kreativen Prozess. Ähnlich revolutioniert sie die Mode- und Produktdesign-Industrie, indem sie maßgeschneiderte Visualisierungen für Marketingkampagnen, Modeartikel und Produktprototypen liefert. Auch die Bildbearbeitung und 3D-Modellierung, die für Architekten und Designer von entscheidender Bedeutung sind, profitieren von den Möglichkeiten, die generative KI bietet. In der Gesundheitsforschung unterstützt sie dabei, Sequenzmodelle für Proteine zu entwickeln oder molekulare Entdeckungen und Medikamentenempfehlungen zu generieren.

In der Medien- und Unterhaltungsindustrie verändert generative KI die Art und Weise, wie Inhalte produziert werden. Mit ihrer Hilfe können Designer und Content-Produzenten Inhalte in einer Geschwindigkeit und auf einem Niveau erstellen, das zuvor unvorstellbar war. Diese Technologie ermöglicht es, auf personalisierte, skalierbare und kostengünstige Weise Inhalte zu produzieren, was sowohl für die kreative als auch für die kommerzielle Seite der Medienwelt von enormem Vorteil ist.

Der Einfluss von generativer KI erstreckt sich auch auf kritische Bereiche wie das Klimawissenschafts- und Wettermanagement. Hier werden durch den Einsatz von KI präzisere Wettervorhersagen und Simulationen von Klimafaktoren ermöglicht, die für die Forschung und das Katastrophenmanagement von großer Bedeutung sind. In der Bildung hat KI das Potenzial, den Unterricht zu revolutionieren. Sie ermöglicht eine personalisierte Lernumgebung und unterstützt durch interaktive Tools sowohl Lehrer als auch Schüler.

Darüber hinaus hat generative KI auch das Bankwesen erfasst. Hier sorgt die Technologie dafür, dass IT-Strukturen modernisiert und Dienstleistungen stärker personalisiert werden. Sie hilft dabei, die Risikomanagementprozesse zu verbessern, insbesondere bei der Kreditvergabe. Ähnlich zeigt sich die Automobilindustrie zunehmend von generativer KI beeindruckt, die synthetische Daten für verschiedene Testszenarien verwendet und so das Training autonomer Fahrzeuge verbessert.

Die Auswirkungen generativer KI auf die verschiedenen Industrien sind weitreichend und vielfältig. Sie wird nicht nur bestehende Arbeitsprozesse und Geschäftsmodelle effizienter gestalten, sondern auch neue Wege in Bereichen aufzeigen, die früher durch manuelle Arbeit oder langwierige Prozesse geprägt waren. Während die Technologie weiterhin in ihrem Umfang und ihrer Komplexität wächst, sind die Möglichkeiten nahezu unbegrenzt.

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass der fortschreitende Einsatz generativer KI auch Herausforderungen mit sich bringt. Die Auswirkungen auf Arbeitsplätze, ethische Fragen im Hinblick auf die Generierung von Inhalten und die Verantwortung für die von KI erstellten Ergebnisse sind Themen, die nicht nur in der Technologiebranche, sondern auch in der Gesellschaft im Allgemeinen zunehmend diskutiert werden müssen. Ebenso müssen Unternehmen sicherstellen, dass die eingesetzte KI sowohl sicher als auch transparent bleibt, insbesondere in Bereichen wie der medizinischen Diagnostik und dem Finanzsektor.

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