Von NLP, LLMs, Prompts und Ground Truth - Wie Company GPTs zum Leben kommen | Sebastian Blank

Der Traum vom eigenen Unternehmens GPT, jetzt eine Sache von nur ein paar Klicks? Oder steckt doch mehr dahinter als die Marketingslides der Hersteller sagen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Blank Head of Natural Language Processing bei inovex.

Ohne Frage die Veröffentlichung von ChatGPT und freie Verfügbarkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) hat den Zugang zu generativer KI unfassbar beschleunigt. Wo die Vorgängermodelle oft noch auf einzelne Anwendungsfälle mühsam trainiert werden mussten, bringe diese Modelle neben Sprachverständnis auch eine gewisse Menge an Wissen mit. Das heißt sie sind oft schneller einsetzbar. Manchmal allerdings bezahlt man diesen Wissenvorsprung mit einer gewissen Ungenauigkeit, denn die Modelle neigen zum halluzinieren.

Denn oft ist die „Ground Truth“ hier nicht richtig transparent. Also was ist die „Wahrheit“ oder das gewünschte Ergebnis. Diese musste früher, wie beispielsweise „Spam“ oder „nicht-Spam“ eben noch mitgegeben werden.

Wenn wir jetzt die Genauigkeit der „alten“ Modelle mit den Möglichkeiten der LLMs kombinieren könnten, dann wäre das doch richtig schick, oder?

Ein Ansatz der in diese Richtung geht ist RAG die „retrieval augumented generation“. Hier wird den LLMs zumindest ein Teil der Ground Truth mitgegeben. Nämlich die Dokumente auf die sich die Antwort beziehen soll.

So kann man den Ergebnisraum etwas besser abstecken und ermöglicht neue Anwendungen. Wie den Vergleich von Dokumenten, der Jurist*innen das Lesen langer Regularien ersparten kann.

Wichtig hierbei wie immer. Testen, Testen, Testen. Und Nutzer*innen Feedback einholen.

Denn während die Modelle immer mehr zur Commodity werden, können die Prompts hier den Unterschied machen.

Apropos prompting – ein wichtiger Skill, aber kein neuer Job?

Warum? Das verraten wir alles in dieser Folge!

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00:00 Einführung in KI und Unternehmensanwendungen

03:06 Die Rolle von Natural Language Processing

05:58 Generative KI und ihre Auswirkungen auf Unternehmen

09:07 Der Vorteil von Vorwissen in der KI-Nutzung

11:56 Ground Truth und ihre Bedeutung für KI-Modelle

15:11 Die Herausforderungen der Datenverarbeitung

17:55 Fiktionale Antworten und die Grenzen von KI

22:12 Ground Truth in Unternehmensanwendungen

24:11 Retrieval Augmented Generation: Ein neuer Ansatz

26:00 Praktische Anwendungen in regulierten Märkten

29:17 Die Bedeutung von Genauigkeit in der Textanalyse

32:01 Mitarbeiterentlastung durch KI

35:07 Der Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt

37:18 Implementierung und Zeitrahmen für KI-Projekte

39:36 Erwartungshaltung und KI-Use Cases

42:57 Prompt Injection und Sicherheitsmaßnahmen

46:37 Die Kunst des Prompting

49:59 Entwicklung von KI-Modellen und Prompt Engineering

52:37 Kennzahlen und persönliche Einblicke

55:08 Buch- und Musiktipps