06.04.2017

Cambuildr: Wiener Campaigning-Software mit Obama-Know-How

Cambuildr, die neue Software der Wiener Agentur Campaigning Bureau automatisiert große Teile von Kampagnen für politische Parteien, Corporates oder NGOs.
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(c) Glaser: Philipp Maderthaner

Gerade feierte das Wiener Campaigning Bureau, Österreichs erste Kampagnen-Agentur, seinen fünften Geburtstag. Bei der großen Feier zu Gast waren einige Größen aus Politik und Wirtschaft, wie etwa Außenminister Sebastian Kurz, Apple-Österreich Chef Ronald Tremmel, Flughafen-CEO Günter Ofner und Ö3-Manager Albert Mali. Zugleich mit der Feier präsentierte Founder Phillip Maderthaner auch das neue Produkt der Agentur: die Software Cambuildr. Das Programm automatisiert eine Vielzahl an Schritten, etwa von Wahl-, Werbe- oder Spendenkampagnen.

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Cambuildr automatisiert “Mitmach-Anwendungen”

(c) Glaser: Auch Außenminister Kurz sprach bei der Fünfjahresfeier des Campaigning Bureau.

Konkret lassen sich mit Cambuildr jene Teile einer Kampagne erstellen, die Maderthaner als “Mitmach-Anwendungen” bezeichnet. Das seien etwa Votings, User-Stories, Grassroots-Events, Petitionen oder schlicht das Sammeln von Unterstützern. “Echtes Involvement funktioniert nur über Beteiligung. Wir haben uns viele Kampagnen in den USA und Europa angesehen und daraus jene 20 Prozent Mitmach-Anwendungen herausgefiltert, die für 80 Prozent des Erfolges und Engagements maßgeblich waren”, erklärt Maderthaner. Diese Anwendungen habe man dann in den Cambuildr integriert.

“Die wahre Erkenntnis liegt in den so genannten earned Data”

Interaktionen liefern Verhaltensdaten

Zugleich liefert das Programm nutzerbezogene Verhaltensdaten zurück, auf denen die weitere Kampagnen-Strategie aufgebaut werden kann. Das Programm verarbeitet dabei nicht nur den Datenrücklauf aus den Kampagnen-Aktionen, sondern etwa auch Interaktionen auf Social Media oder per Email. “Gekaufte Datenstämme spielen hier, im Gegensatz zu den USA, eine untergeordnete Rolle. Die wahre Erkenntnis liegt in den so genannten ‘earned Data’, also jenen Daten, die wir uns durch Interaktion mit unseren Kontakten sprichwörtlich verdienen”, erklärt Maderthaner. Das passiere natürlich im Rahmen der Österreichischen und Europäischen Datenschutzstandards.

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Von den Obama-Wahlkämpfen gelernt

Die Idee zum Cambuildr hatte sich Maderthaner von der US-Agentur Blue State Digital geholt, die für die erfolgreichen Wahlkampagnen des ehemaligen US-Präsidenten Barack Obama verantwortlich zeichnet. “Ich habe den damaligen CEO von Blue State kurz nach der Obama-Wahl 2008 kennengelernt. Es folgte ein intensiver und spannender Austausch über Jahre”, erzählt er. Unmittelbar nach der Gründung des Campaigning Bureau sei er dann auf Blue State mit der Idee zugekommen, die Software aus der Obama Kampagne auch in Europa einzusetzen. Das Campaigning Bureau und Blue State wurden Partner. “Inzwischen haben wir mit Cambuildr unsere eigene Software entwickelt, mit der wir stärker auf die Europäischen Bedürfnisse Rücksicht nehmen”, sagt Maderthaner.

Neue Strategie: “Schritt ins Software-as-a-Service”

Und er kann bereits auf 30 Kampagnen verweisen, die erfolgreich mit der Software geführt wurden, zuletzt etwa für das österreichische Rote Kreuz mit der Aktion “Rettet die Rettung”. Warum Cambuildr erst jetzt öffentlich vorgestellt wurde, hat mit einer Neuausrichtung des Business Modells des Campaigning Bureau zu tun: “Die Nutzung war bisher bewusst limitiert auf unsere Kampagnen-Kunden. Wir haben jedoch erkannt, dass diese Tools weit größeren Impact haben können, wenn wir sie auch in die Hände kleinerer Kampagnen legen, die ohne unsere Campaigning-Dienstleistung arbeiten. Daher nun der Schritt ins Software-as-a-Service”, erklärt Maderthaner.

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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
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Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das “xLSTM 7B Modell”.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte “Transformer”-Technologie.

“Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen”, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: “Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”

“Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz”, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. “Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist”, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. “Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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