Inhalte automatisiert erzeugen
Profitieren Sie von leistungsstarken Textgenerierung- und Verarbeitungsfunktionen durch die Integration von Large Language Models (LLM) in Ihre Unternehmensprozesse und -services. Wir passen diese genau auf Ihre Bedürfnisse an.
LANGUAGE MODELING
Automatisierte Kommunikation durch Language Models
Große Sprachmodelle wie ChatGPT und Llama sind leistungsstarke, vortrainierte Lösungen, die auf umfangreichen Datensätzen basieren. Die Integration dieser open source und closed source Large Language Models (LLM) eröffnen vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Unternehmensprozesse. Wir unterstützen Sie gerne dabei, das Potenzial von Large Language Models bestmöglich in Ihre Prozesse zu integrieren und so Ihre Effizienz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Hierfür passen wir frei zugängliche Modelle auf Ihre spezifischen Anforderungen an und gewährleisten mit dem Betrieb der Modelle auf Ihren eigenen Servern den Schutz Ihrer Daten und Ihres internen Wissens.
Maßgeschneiderte Modelle nutzen
Von automatischer Textgenerierung profitieren
Kundenkommunikation verbessern
Arbeitsprozesse vereinfachen
Chatbots optimieren
Unsere Leistungen
Wir unterstützen Sie von der Modellauswahl über die Implementierung und sichere Datenintegration bis hin zum Fine Tuning.
Beratung
Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen zur Automatisierung Ihrer Geschäftsprozesse mittels Large Language Models, um Ihre Effizienz und Produktivität zu steigern. Wir beginnen damit, Ihre Prozesse eingehend zu analysieren, um relevante Automatisierungspotenziale zu identifizieren. Dabei legen wir besonderen Wert auf die Qualität und Sicherheit Ihrer Daten, um sicherzustellen, dass Ihre vertraulichen Informationen geschützt sind.
Modellwahl
Die Wahl des richtigen Large Language Models (LLM) ist von entscheidender Bedeutung für den langfristigen Erfolg Ihrer Automatisierungsvorhaben. Denn LLMs unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht, sei es in ihrer Größe, Sprachkompetenz, Kosten, Wissensstand, Anwendungsbereichen, Lizenzierung, Architektur und vielem mehr. Daher ist es unerlässlich, das passende Modell zu identifizieren, das optimal auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.
Integration
Wir stehen Ihnen bei der Implementierung von LLM mit einem maßgeschneiderten Ansatz zur Seite. Wir beginnen damit, die nahtlose Integration der LLM-Lösung in Ihre bestehenden IT-Systeme und -Infrastruktur zu prüfen. Dies beinhaltet beispielsweise die Entwicklung spezieller Schnittstellen zwischen dem LLM und Ihrer bestehenden Software. Bei Bedarf unterstützen wir Sie auch bei der Auswahl der richtigen Hardware, insbesondere von GPUs, falls eine on-premise Lösung bevorzugt wird.
Evaluation
Die Evaluierung und Optimierung der LLM-Lösung ist für uns ein kontinuierlicher Prozess. Wir legen großen Wert auf die Überwachung der Performance und sind stets bereit, auf Feedback von Anwendern zu reagieren. Durch diese gezielten Schritte sorgen wir dafür, dass Ihre LLM-Implementierung nicht nur erfolgreich ist, sondern sich auch kontinuierlich verbessert und den sich ändernden Anforderungen gerecht wird. Um sicherzustellen, dass Ihr Team das volle Potenzial von LLM entfalten kann, bieten wir zudem umfassende Mitarbeiterschulungen an.
Whitepaper
Welches Sprachmodell passt zu Ihnen?
Ein Vergleich von open source und proprietären Large Language Models in Bezug auf Kosten, Qualität, Sicherheit.
Service
Labelling
Die neueste Generation der vortrainierten Large Language Models besitzt ein tiefes Wissen in diversen Anwendungsbereichen. Dieses Wissen kann genutzt werden, um in Labeling-Aufgaben, die sonst ausschließlich von Menschen ausgeführt werden müssten, zu assistieren. So werden Prozesse schneller und mit weniger Aufwand automatisiert.
Service
Prompt Engineering
Für eine effektive Interaktion von Large Language Models, ist die richtige Steuerung von wohlüberlegten Prompts nötig. Durch unsere jahrelange Erfahrung mit Large Language Models (LLM) entlocken wir den Modellen schnell und zielgerichtet die erwünschten Resultate. Sicherheit und Verlässlichkeit spielen dabei eine große Rolle - wir beraten Sie gerne.
Service
Fine Tuning
Um die Ergebnisqualität von Modellen zu optimieren, geben wir bereits trainierten Modellen einen Feinschliff und trainieren das Modell auf Ihre speziellen Anwendungsfall weiter. Dadurch weisen die Ergebnisse eine höhere Genauigkeit auf. Im Fine Tuning werden eingeschränkte Datensätzen genutzt, wodurch sich die Trainingsphasen verkürzen und weniger Ressourcen verwendet werden.
Service
Destillation
Angesichts der hohen Rechenanforderungen von KI-Modellen und der abgedeckten Bandbreite an Einsatzmöglichkeiten, die oft über das erforderliche Maß hinausgehen, führen wir eine Modelldestillation durch, um KI-Modelle auf das Wesentliche zu reduzieren. Durch die Anwendung der Destillationstechnik optimieren wir die Rechenressourcen, beschleunigen die Ergebnisbereitstellung und tragen gleichzeitig zur Verringerung des CO2-Ausstoßes bei.
Service
Retrieval Augmented Generation
Retrieval Augmented Generation (RAG) erweitert das Verständnis von LLMs, indem es aktuelle und spezifische Informationen aus externen Quellen integriert. Dadurch gewinnen generierte Texte an Qualität und Relevanz. RAG kann beispielsweise in Form eines Chatbots die Schnittstelle zum internen Wissensmanagement sein und den Kundenservice automatisieren. Es ermöglicht präzise, kreative und faktisch korrekte Texte, was besonders bei auf Fakten basierenden Aufgaben von unschätzbarem Wert ist.
Service
LLM Function Calling
Das Wissen eines LLMs beschränkt sich auf den Zeitpunkt des letzten Trainings und der verwendeten Trainingsdokumente. Function Calling dient dazu, um mit einem LLM auch Antworten mit aktuellen, dynamischen Informationen aus öffentlichen oder unternehmensinternen Quellen zu liefern. Dazu generiert ein LLM zu einer natürlichsprachigen Anfrage ein strukturiertes JSON-Objekt mit Parametern für einen externen Function Call, z.B. eine Anfrage an eine Datenbank. Aus dem Ergebnis des Function Calls kann ein LLM wiederum eine natürlichsprachige Antwort an den Nutzer generieren. Auf diese Weise werden LLMs eingesetzt, um Anwendern Informationen aus beliebigen Datenquellen zu liefern, die im LLM selbst nicht enthalten sind.
Was ist ein KI Sprachmodell?
Ein KI-Sprachmodell ist eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um natürliche menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Diese Large Language Modelle (LLM werden häufig mit maschinellem Lernen trainiert, insbesondere mit Deep-Learning-Techniken wie neuronalen Netzen.
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Wie funktioniert ein Large Language Model?
Es werden große Mengen an natürlicher Sprache verarbeitet, um ein Verständnis für die Struktur und Kontext von Sätzen und Texten zu entwickeln. Das LLM wird mittels Trainingsdaten und einer bestimmten Architektur von Neuronen trainiert, um Vorhersagen über die nächste Wortsequenz in einem Satz zu treffen. Durch dieses Training lernt das Modell, Sprache zu verstehen und zu generieren. Bei der Verwendung eines LLMs gibt man einen Anfangssatz oder ein Stichwort vor, und das Modell generiert dann automatisch einen passenden Text basierend auf dem gelernten Wissen.
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Wie schnell ist so ein Netz?
Es kann 2 Sekunden dauern oder 2 Stunden, je nachdem wie hoch die Komplexität des Modells ist.
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Wie lange dauert ein Modelltraining?
In unseren Tests haben wir bei 25.000 Daten und einer GPU rund 3 Stunden gebraucht.
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Wie viel Hardware wird benötigt?
Die Hardware-Anforderungen für das Training und die Nutzung eines Large Language Models hängen von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Modells, der Menge der Trainingsdaten und der Komplexität der Architektur. Für das Training eines LLMs werden normalerweise leistungsstarke GPUs oder TPUs (Tensor Processing Units) verwendet, um die erforderlichen Berechnungen schnell und effizient durchführen zu können. Für die Nutzung eines bereits trainierten Large Language Models sind die Anforderungen in der Regel weniger hoch, da das Modell bereits trainiert ist und nur für die Inferenz eingesetzt wird.
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Wie viele Trainingsdaten braucht man?
Rund 100.000 Daten, je nach Modell sind aber auch schon 25.000 Datenpunkte nutzbar, wobei auf vorhandene Daten zurückgegriffen werden kann oder aber daraus neue Daten generiert, angereichert oder beispielsweise mittels Crawler neue Daten bereitgestellt werden können.
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Welche Modelle sind gebräuchlich?
Ganz gleich ob BERT, RoBERTa und XLNet, Flair oder Switch - wir haben die passenden Modelle und Expertensysteme zur Hand.
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