Wie große Sprachmodelle selbstlernende Produkte vorantreiben
ChatGPT ist eine spezielle Implementierung eines großen Sprachmodells, das entwickelt wurde, um menschenähnlichen Text in einer Gesprächssituation zu erzeugen.
Diese großen Sprachmodelle werden durch umfangreiches Vortraining mit großen allumfassenden Datensätzen trainiert, um komplexe Muster und Strukturen zu erkennen. Dadurch lernen sie, das nächste Wort oder die nächste Phrase in einem Satz präzise vorherzusagen. Da dieses Vortraining auch Trainingsdaten wie Code-Repositorien, technische Foren, Programmierplattformen und Produktdokumentationen kombiniert, bieten große Sprachmodelle ein starkes Fundament für die Entwicklung intelligenter selbstlernender Produkte. Darüber hinaus dienen sie der branchenübergreifenden Förderung von Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit.
Der Einsatz dieser großen Sprachmodelle eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie beispielsweise die Erstellung fortschrittlicher Chatbots mit natürlichem Dialog, automatisierte Übersetzungen sowie kontextspezifische Textgenerierung. Des Weiteren können intelligente Produkte und Anwendungen entwickelt werden, die neben dem Verstehen und Generieren natürlicher Sprache auch Szenarien zur dialogähnlichen, kontinuierlichen Codeerzeugung und -umwandlung durchführen.
Dadurch entstehen intelligente Produkte, die durch eigenständiges Lernen ihre Umgebung kontinuierlich erforschen, immer anspruchsvollere Fähigkeiten entwickeln und ohne menschliches Zutun ständig neue Entdeckungen machen. Das schafft Innovationen in technologiegetriebenen Branchen, beginnend von der Industrie über das Gesundheitswesen bis hin zur Mobilität.
Große Sprachmodelle sind in der Lage, Aufgaben mit Hilfe von Prompting-Techniken ohne zusätzliches Modelltraining zu lösen. Dabei wird dem Modell die zu lösende Aufgabe in Rahmen einer textuellen Eingabeaufforderung in Schriftform präsentiert. Die Auswahl der "richtigen Prompts" ist von großer Bedeutung, um sicherzustellen, dass das Modell qualitativ hochwertige und genaue Ergebnisse für die gestellten Aufgaben liefert. Durch die geschickte Formulierung der Textprompts kann die Leistung des Modells optimiert werden, indem es in die richtige Richtung gelenkt wird und geeignete Lösungen generiert.
Das sogenannte „Prompt-Engineering“ ist somit die Fähigkeit zur Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen, um die gewünschten Ausgaben aus den Basismodellen generativer KI-Modelle zu erhalten. Hierbei handelt sich um einen iterativen Prozess, bei dem zielgerichtete Eingabeaufforderungen entwickelt werden, um definierte Ziele zu erreichen. Die Fähigkeit, geeignete Prompts auszuwählen, spielt daher eine zentrale Rolle bei der Verwendung großer Sprachmodelle und hat großen Einfluss auf die Qualität und Genauigkeit der Ergebnisse.
Große Sprachmodelle bieten ein enormes Potenzial, da sie mittlerweile auch im Rahmen von Unternehmensdaten angewandt werden und so Ihre Projekte und Aufgaben auf innovative Weise unterstützt werden können. Sie ermöglichen es Ihnen, zeitintensive Aufgaben zu beschleunigen und komplexe Probleme zu lösen durch automatisierte Dialoge.
Wir unterstützen Sie bei der Auswahl eines geeigneten Modells, das Ihren Anforderungen entspricht, und erarbeiten gemeinsam mit Ihnen eine effektive maßgeschneiderte Prompt-Strategie für Ihre Unternehmensdaten.
