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KI funktioniert nicht ohne Daten, es funktioniert mit die Recht Daten
Wenn die meisten Menschen an KI denken, stellen sie sich clevere Ergebnisse vor: Bilder, Text, Empfehlungen. Aber was treibt diesen Output eigentlich an? Heidi Anthonis erklärt:
Daten sind der Treibstoff hinter der Argumentationsmaschine. Sie können ChatGPT den ganzen Tag über aufrufen, aber wenn Sie ihm keinen Kontext geben, erhalten Sie nur Antworten aus der Mitte.“
Heidi Anthonis
Chief Innovation Officer, Happy Horizon
Große Sprachmodelle wie GPT-4 werden auf riesigen, öffentlich zugänglichen Datensätzen trainiert; denken Sie an Wikipedia, Reddit, Nachrichtenartikel. Dadurch eignen sie sich zwar hervorragend für allgemeine Aufgaben, aber sie sind unzureichend, wenn es darum geht, Ergebnisse zu liefern, die auf Ihre Markensprache, Ihr Produktsortiment oder Ihre internen Prozesse zugeschnitten sind. Ohne proprietären Kontext kann KI Ihr Unternehmen einfach nicht gut genug verstehen, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.
Die Grenzen generischer KI-Modelle und die Bedeutung proprietärer Daten
Vertrauenswürdige Stimmen in der Branche schließen sich dieser Ansicht an. Laut einem aktueller IBM-Blog, proprietäre Daten bieten einen einzigartigen Vorteil: Sie spiegeln Ihre Bestandsspitzen, Ihre Abrechnungslogik und die Art und Weise wider, wie Ihr Team wichtige Kennzahlen definiert. Unternehmen, die firmeneigene Daten für generative KI nutzen, erzielen deutlich bessere Ergebnisse, und zwar nicht nur, wenn sie KI einsetzen, sondern Anpassen es mit relevanten internen Daten. Unterm Strich? Während öffentliche Models es vielleicht wissen Sprache, deine Daten wissen dein Unternehmen.
Forbes bekräftigt diese Perspektive und stellt fest, dass öffentlich verfügbare und synthetische Daten nicht mehr ausreichen, um Modelle von anderen abzuheben. Da die KI-Branche an ihre Grenzen stößt, sind exklusive, qualitativ hochwertige Datensätze zum Schlüssel für echte Differenzierung geworden, da Unternehmen, die KI-Modelle mit fachspezifischem Wissen verfeinern, in der Lage sind, generische Modelle, die auf öffentlichen Daten trainiert wurden, abzuschneiden.
So führen Sie Modelle mit Ihren Daten zusammen: RAG & Fine-Tuning
Um generische KI in etwas wirklich Wertvolles für Ihr Unternehmen zu verwandeln, müssen Sie sie mit Ihren eigenen Daten verbinden. Andernfalls bleiben Sie bei Standardantworten hängen, denen es an Nuance, Genauigkeit oder Relevanz mangelt. Es gibt zwei etablierte Ansätze, um die Lücke zwischen Allzweckmodellen wie GPT-4 und Ihren firmeneigenen Daten zu schließen: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Feinabstimmung.
1. Erweiterte Generierung durch Abruf (RAG)
RAG ist eine der effektivsten und zugänglichsten Methoden, um KI Zugriff auf Ihr Wissen zu gewähren, ohne das zugrunde liegende Modell zu ändern. Es indexiert Ihre Daten, wie Dokumente, Handbücher, Produktinformationen oder häufig gestellte Fragen, und ruft nur die relevanten Inhalte in Echtzeit ab, wenn das Modell dazu aufgefordert wird.
- Vorteil: Das Modell muss nicht erneut trainiert werden, was Zeit und Rechenkosten spart.
- Vorteil: Reduziert Halluzinationen und themenfremde Reaktionen erheblich, indem die Antworten in Ihrem tatsächlichen Kontext begründet werden.
RAG ist besonders nützlich für Chatbots im Kundensupport, interne Wissensdatenbanken und Marketingteams, die möchten, dass KI markengerecht und präzise bleibt. Laut Meta-KI, RAG-Modelle übertreffen Vanille-LLMs bei der Beantwortung von Fragen deutlich, wenn sie durch domänenspezifische Quellen gestützt werden.
2. Feinabstimmung//Benutzerdefinierte GPTs
Die Feinabstimmung geht noch einen Schritt weiter. Anstatt einfach auf Ihre Daten zu verweisen, können Sie trainieren das Modell darauf. Das bedeutet, dass Sie es mit beschrifteten Beispielen, strukturierten Daten oder domänenspezifischen Eingabeaufforderungen füttern müssen, damit es Muster lernt, die direkt für Ihre Arbeitsabläufe relevant sind.
- Vorteil: Steigert die Leistung bei Nischen- oder technischen Aufgaben wie der Erstellung von Rechtsverträgen, Zusammenfassungen medizinischer Diagnosen oder ERP-spezifischer Automatisierung.
- Kompromiss: Erfordert mehr Aufwand, Fachwissen und eine sorgfältige Datenkuration, um Modellabweichungen oder Überanpassungen zu vermeiden.
OpenAI und andere Anbieter ermöglichen jetzt die Feinabstimmung kleinerer benutzerdefinierter GPTs, wodurch dieser Ansatz für mittelständische Unternehmen zugänglicher wird; insbesondere für Unternehmen in regulierten oder kontextreichen Branchen.
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