Große Sprachmodelle für Ihre Daten
„Talk to your data“ – Entdecken Sie das Potenzial von großen Sprachmodellen wie ChatGPT, um mit Ihren Datenquellen zu chatten!
Große Sprachmodelle wie ChatGPT (Large Language Models, LLM) haben die Welt erobert, wie kaum eine andere Technologie. Sie sind nicht nur ein kurzer Tech-Hype, sondern ein Paradigmen-Wechsel unserer Interaktion mit Daten, Wissen und Entscheidungsfindung. Das Potenzial dieser neuen Technologie zeigt sich über alle Wirtschaftsbereiche hinweg:
Verabschieden Sie sich von Informationsüberflutung und heißen Sie handlungsrelevante Erkenntnisse willkommen. Persönliche Sprach-Assistenten können riesige Mengen an Text, Dokumenten und unstrukturierten Daten in Sekundenbruchteilen analysieren und ihnen die gesuchten Informationen aus öffentlichen und privaten Quellen heraussuchen, sowie individuell den Wünschen entsprechend aufbereiten.
Universitätsvorlesungen sind schon lange keine reinen Hörsaal-Veranstaltungen mehr. Doch mit Hilfe von Sprachmodellen wird die Lehre interaktiver und individueller. Studenten können nun direkt aus der Lernplattform (z.B. Moodle) mit einem Chat-Bot interagieren, der Fragen zu den jeweiligen Lerninhalte unter Nennung von Quellen beantwortet, Kapitel zusammenfasst oder Test-Fragen für die Klausurvorbereitung erstellt.
Die Otto-Gruppe betreibt zahlreiche Online-Shops, deren Sortimente und Kataloge sich zum Teil stark unterscheiden. Kodiert man die Produktbeschreibung aber geschickt mit den Werkzeugen aus dem LLM-Bereich, lassen sich die Produkte der jeweiligen Shops ineinander übersetzen. Hierdurch können kundenspezifische Produktempfehlungen Shop-übergreifend generiert werden.
Die Menge der in Textform verfügbaren Informationen ist enorm. Für Energieversorgungsunternehmen sind dies etwa Anlagen- und Fehlerprotokolle, Berichte zu Markt- und Preisentwicklungen, Umweltauflagen, CO2-Bilanzen sowie Kundenprofile und -verträge. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle können diese Informationen in fast allen Schritten der Wertschöpfungskette integriert und genutzt werden.
Haben Sie schon einen konkreten Use Case für Ihr Unternehmen ausgemacht, den Sie gerne mit uns umsetzen möchten? Oder ist es noch eine vage Idee, die wir gemeinsam erhärten wollen?
Egal wo Sie gerade stehen, ein Einstieg in die Nutzung großer Sprachmodelle auch in Ihrem Unternehmen ist nicht schwer. Wir nehmen Sie gerne mit auf die gemeinsame Reise, um auch für Sie die individuellen Vorteile von KI zu entfalten.
Wie viele Daten werden benötigt um große Sprachmodelle einsetzen zu können?
Während traditionelle NLP-Modelle früher nur gut funktionierten, wenn sie auf eigenen Daten trainiert wurden, können große Sprachmodelle heute auch mit ungesehenen Daten umgehen. Entsprechend werden keine großen Datenmengen für ein Modelltraining benötigt, sondern nur genau die Daten, mit denen sie arbeiten wollen. Das können viele Tausende sein oder nur eine Handvoll.
Müssen Daten gelabelt werden?
Da große Sprachmodelle nicht unbedingt weiter trainiert werden müssen, sind auch keine gelabelten Trainingsdaten notwendig. Dennoch muss die Qualität der Antworten evaluiert werden um Verbesserungspotentiale identifizieren zu können. Entsprechend sollten während der Entwicklung Domänenexperten mit unserem Team zusammenarbeiten, um eine qualitative Evaluation zu ermöglichen.
Besteht die Gefahr, dass ChatGPT aus unseren Daten lernt, wenn ich es nutze?
Nein! Auch bei großen Sprachmodellen sind Training und Inference zwei separate Prozesse. Um aus Anfragen von Nutzern zu lernen, müssen diese zunächst gesammelt und dann dem Trainingsprozess zugeführt werden. Während OpenAI dies bei der Nutzung des Playgrounds zu Beginn tat, besteht bei der Nutzung von Sprachmodellen über API (z. B. über Azure OpenAI Services) die Garantie, dass Ihre Daten keinesfalls für Trainingszwecke genutzt werden.
Wie unterscheidet sich die Nutzung eines LLMs mit unseren Firmendaten vom OpenAI Playground?
ChatGPT wurde auf zahlreichen, im Internet verfügbaren Daten trainiert. Entsprechend kann das Modell nur Wissen wiedergeben, das es hierbei aufgenommen hat. Durch die Integration Ihrer eigenen Firmendaten bekommt das Modell für den Zeitraum der Nutzung Einsicht in Ihre internen Informationen und kann Aufgaben basierend auf diesen Informationen erledigen.
Gern berät Sie unser Director of Data Science
Dr. Lars Perchalla
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