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Generative KI mit Language Models

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.

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.

Kontakt

Sprechen Sie uns an

Jan-Tilman Seipp

Senior Consultant Machine Learning