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.
„In unserem Projekt konnten die Kollegen von scieneers nicht nur fachlich sondern auch menschlich überzeugen: Gepaart mit hoher Motivation und einer Prise Spaß führt das immer wieder zu hervorragenden Ergebnissen. Danke dafür!“
„Dank scieneers konnten in kurzer Zeit die Laufzeiten der ETL-Ladeprozesse einer großen Applikation auf AWS von ursprünglich mehreren Tagen auf wenige Stunden verkürzt und damit auch die Betriebskosten signifikant gesenkt werden. Markus hat sich als AWS/Glue Spark Data Engineer sehr schnell in unser internes Team integriert und hier wesentlich zum Erfolg beigetragen. Vielen Dank für die sehr gute Partnerschaft.“
„Mit scieneers haben wir einen höchst kompetenten und verlässlichen Partner, mit dem wir unsere Plattform zur Datenanalyse aufgebaut haben. Auch steht uns das engagierte Team von scieneers mit Rat und Tat zur Seite, wenn es um weiterführende Biostatistik geht: Damit können wir neue und wertvolle Erkenntnisse zu unserer Technologie der biologischen Methanisierung gewinnen.“
„Die Kollegen unseres Partners scieneers verfügen über ein ausgezeichnetes Fachwissen und kommen sehr rasch zu Lösungen, die uns helfen, unsere BI-Systeme stabil und performant weiter zu entwickeln.“
“You are the most efficient meet’ers I’ve ever met…”
“The scieneers Power BI Advanced training was well organized and objective, including interactive discussions in which any questions have been adressed by the trainers in a very professional way. I would 100% do it again!”
„Ich bin beeindruckt, wie sich die scieneers-Kollegen in kürzester Zeit in die Problemstellungen eingearbeitet und mit kreativen Lösungsansätzen dazu beigetragen haben, dass wir unsere Analyseergebnisse deutlich verbessern konnten.“
“Mit den scieneers haben wir einen Partner gefunden, der unsere Vision versteht und in der Lage ist, sie schnell und effizient in funktionierende Lösungen umzusetzen.”
“In dem scieneers Power BI Training sind unsere Kollegen sehr gut mitgekommen und konnten viel Neues mitnehmen. Es war ein voller Erfolg!”
“Mit den scieneers haben wir trotz schwieriger Rahmenbedingungen schnell und pragmatisch eine sehr gute Lösung umgesetzt. Nicht nur fachlich, sondern auch menschlich zeigen die scieneers sehr viel Flexibilität und Kundenorientierung!”
“Das Fachwissen der scieneers, das klare Kundenengagement und die Bereitschaft Lösungen zu verbessern um die größtmögliche Wertschöpfung für Kunden zu erzielen, ist beeindruckend. Die Zusammenarbeit mit den scieneers war reibungslos, schnell, vertrauensvoll und offen. Das Testen neuer Ideen und die Anwendung optimierter Lösungen war nur eine Frage von wenigen Stunden.”
“Agile Entwicklung von Analytics Projekten erfordert stets hohes Vertrauen bei allen Beteiligten. Hier haben wir mit scieneers einen sehr engagierten Partner gefunden, der in der Lage ist mit seiner Expertise sowie der offenen und pragmatischen Art stets gute kundenorientierte Lösungen herzustellen.”
“Durch die vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen dem Jobcenter Ostalbkreis und dem Team von scieneers, konnten die Anforderungen der politischen Ebenen stets realisiert werden. Im weiteren Projekt werden wir gemeinsam an der produktiven Weiterentwicklung arbeiten!”
“Mithilfe des von den scieneers entwickelten MIP-Power BI Connectors konnten wir deutlich schneller erste Reports und Dashboards für unsere Shopfloors generieren. Besonders gut gefallen hat uns die schnelle und unkomplizierte Zusammenarbeit!”
“Kompetent, motiviert, flexibel, menschlich – mit diesen Attributen würde ich die scieneers und die Zusammenarbeit mit ihnen beschreiben. Ich freue mich jetzt schon auf das nächste Projekt, das wir mit den Kolleg:innen umsetzen werden.”
“scieneers haben schnell unsere Anforderungen verstanden und gemeinsam konnten wir die gewünschten Lösungen effizient umsetzen und live schalten. Das Projekt mit euch hat Spaß gemacht und war erfolgreich!”
“Die Zusammenarbeit mit scieneers bei der Einführung unserer Power BI Plattform hat sich von Anfang an als die richtige Entscheidung erwiesen. Vom Projekt-Kickoff, über die erste Implementierung bis hin zum agilen Ausbau der Datasets und Reportings verläuft die Zusammenarbeit äußerst effizient und wir finden sowohl technisch, als auch kaufmännisch für unser Business die stets passenden Lösungen. Ich kann scieneers hinsichtlich Know-how und methodischem Vorgehen uneingeschränkt weiterempfehlen”
Gern berät Sie unser Director of Data Science
Dr. Lars Perchalla
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Nico Kreiling2024-03-28 17:49:562024-03-28 17:51:51Multi-Agenten-LLM-Systeme kontrollieren mit LangGraph
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Martin Danner2024-02-29 16:55:032024-03-01 12:56:49Erforschung des Dark Genome mit Machine Learning zur Entwicklung neuartiger Krankheitsinterventionen
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Alina Bickel2024-02-05 08:49:562024-02-05 11:23:31Personalisierte Stellenausschreibungen durch LLMs auf Grundlage einer Personenbeschreibung
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Jan Höllmer2023-12-02 10:00:002023-12-02 10:13:03rwthGPT – Eine datenschutzkonforme Plattform für OpenAI-Modelle
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Alina Bickel2023-12-01 13:23:442023-12-01 15:26:40Individualisierung von Konferenz-Programmen durch LLMs
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