Große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln sich rasant zu bahnbrechenden Technologien in verschiedenen Branchen. Sie bieten Unternehmen beispiellose Möglichkeiten, Abläufe zu rationalisieren, die Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Leistungsstarke LLM-Plattformen wie GPT-4 von OpenAI, Llama von Meta und Claude von Anthropic verändern die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Um das Potenzial dieser Modelle voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen jedoch durchdachte Strategien entwickeln, um LLMs nahtlos in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren.
Rama Ramakrishnan, Praxisprofessor an der MIT Sloan School of Management, ist davon überzeugt, dass LLMs eine transformative Technologie darstellen, mit der Unternehmen Anwendungen in einem noch nie dagewesenen Tempo erstellen können. In einem kürzlich abgehaltenen Webinar umriss Ramakrishnan drei unterschiedliche Ansätze, mit denen Unternehmen diese sofort einsatzbereiten LLMs nutzen können, um eine Vielzahl von Aufgaben und Geschäftsanwendungsfällen zu bearbeiten: Prompting, Retrieval Augmented Generation (RAG) und Instruction Fine-Tuning.
1. Prompting: Das Potenzial von LLMs freisetzen
Prompting stellt die direkteste und am einfachsten zugängliche Methode zur Nutzung von LLMs dar. Es beinhaltet die einfache Formulierung von Fragen oder Anweisungen an das Modell und den Empfang der generierten Antworten. Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für Aufgaben, die mithilfe von gesundem Menschenverstand und Alltagswissen erfolgreich erledigt werden können, ohne dass zusätzliche Spezialschulungen oder Fachkenntnisse erforderlich sind.
Ramakrishnan betonte, dass Prompting besonders effektiv für bestimmte Arten von Kategorisierungsaufgaben ist. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen LLMs verwenden, um Kundenrezensionen von Produkten zu analysieren, die auf seiner Website veröffentlicht werden. Indem das Unternehmen die Rezensionen dem LLM zur Verfügung stellt und ihn auffordert, potenzielle Fehler oder unbeliebte Funktionen zu identifizieren, kann es wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um Produktentwicklungsentscheidungen zu treffen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Dieser Prozess macht die manuelle Kennzeichnung und Kategorisierung von Rezensionen überflüssig und spart so Zeit und Ressourcen.
Im Immobiliensektor kann Prompting verwendet werden, um automatisch Objektbeschreibungen zu generieren. Immobilienmakler können dem LLM wichtige Merkmale und herausragende Eigenschaften mitteilen und innerhalb von Sekunden überzeugende, überzeugende Beschreibungen erstellen, um potenzielle Käufer oder Mieter anzusprechen. Dies ermöglicht es den Maklern, sich auf den Aufbau von Beziehungen zu Kunden und den Abschluss von Geschäften zu konzentrieren, anstatt viel Zeit mit dem Schreiben zu verbringen.
In der Finanzbranche kann Prompting verwendet werden, um Markttrends zu analysieren und Anlageberichte zu erstellen. Finanzanalysten können relevante Daten und Marktinformationen in das LLM eingeben und ihn auffordern, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und aufschlussreiche Berichte zu erstellen. Dies hilft Analysten, fundiertere Entscheidungen zu treffen und über die neuesten Marktentwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.
Obwohl Prompting eine leistungsstarke Technik ist, müssen sich Unternehmen seiner Grenzen bewusst sein. Wenn Aufgaben ein hohes Maß an Fachwissen oder aktuellen Informationen erfordern, reicht Prompting möglicherweise nicht aus, um genaue und relevante Ergebnisse zu liefern. In diesen Fällen können fortgeschrittenere Techniken wie RAG und Instruction Fine-Tuning verwendet werden.
2. Retrieval Augmented Generation (RAG): LLMs mit relevanten Daten erweitern
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine fortgeschrittenere Technik, bei der dem LLM eine klare Anweisung oder Frage sowie entsprechende Daten oder zusätzliche Informationen bereitgestellt werden. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen das LLM auf aktuelle Informationen oder proprietäre Kenntnisse zugreifen muss.
Beispielsweise kann ein Einzelhändler RAG verwenden, um einen Kundenservice-Chatbot zu erstellen, der in der Lage ist, Fragen zu Produktrückgaberichtlinien genau zu beantworten. Indem der Einzelhändler den Chatbot mithilfe der Firmendokumentation zu den Rückgaberichtlinien trainiert, kann er sicherstellen, dass Kunden genaue und aktuelle Informationen erhalten, was die Kundenzufriedenheit verbessert und die Supportkosten senkt.
Der Kern von RAG liegt in seiner Fähigkeit, relevante Inhalte mithilfe herkömmlicher Unternehmenssuchmaschinen oder Information-Retrieval-Techniken aus großen Dokumentenmengen zu finden. Dies ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche interne Wissensdatenbanken zu nutzen und LLMs mit dem Kontext zu versorgen, den sie zur Erledigung von Aufgaben benötigen.
Anbieter von Gesundheitsdienstleistungen können RAG verwenden, um Ärzte bei Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Indem Ärzte dem LLM die Krankengeschichte des Patienten, Untersuchungsergebnisse und medizinische Forschungsarbeiten zur Verfügung stellen, können sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, die am besten geeigneten Behandlungspläne zu ermitteln. Dies kann die Behandlungsergebnisse der Patienten verbessern und medizinische Fehler reduzieren.
Anwaltskanzleien können RAG verwenden, um Anwälte bei der Recherche und dem Verfassen von Schriftsätzen zu unterstützen. Indem Anwälte dem LLM relevante Fallgesetze, Vorschriften und juristische Artikel zur Verfügung stellen, können sie schnell die Informationen finden, die sie zur Unterstützung ihrer Klagen benötigen. Dies spart Anwälten Zeit und Mühe und ermöglicht es ihnen, sich auf andere wichtige Aspekte des Falls zu konzentrieren.
Um Prompting und RAG optimal nutzen zu können, müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter dabei unterstützen, Prompt-Engineering-Fähigkeiten zu entwickeln. Eine wirksame Methode ist das „Chain-of-Thought“-Prompting, bei dem Benutzer das LLM anweisen, „Schritt für Schritt zu denken“. Dieser Ansatz liefert in der Regel genauere Ergebnisse, da er das LLM dazu anregt, komplexe Aufgaben aufzuteilen und auf strukturierte Weise zu argumentieren.
Ramakrishnan betonte, dass beim Prompt-Engineering Vorsicht geboten ist, um sicherzustellen, dass die vom LLM bereitgestellten Antworten tatsächlich das sind, was wir benötigen. Indem Unternehmen Prompts sorgfältig erstellen und einen relevanten Kontext bereitstellen, können sie die Genauigkeit und Relevanz der vom LLM bereitgestellten Ergebnisse maximieren.
3. Instruction Fine-Tuning: LLMs an spezifische Bedürfnisse anpassen
Instruction Fine-Tuning ist eine fortgeschrittenere Technik, die die weitere Schulung von LLMs mithilfe anwendungsspezifischer Frage-Antwort-Beispiele umfasst. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Aufgaben, die domänenspezifische Terminologie und Kenntnisse beinhalten oder schwer zu beschreiben sind, z. B. die Analyse von Krankenakten oder juristischen Dokumenten.
Im Gegensatz zu Prompting und RAG beinhaltet Instruction Fine-Tuning die Modifizierung des Modells selbst. Indem Unternehmen LLMs mithilfe anwendungsspezifischer Daten trainieren, können sie deren Genauigkeit und Leistung in einem bestimmten Bereich verbessern.
Beispielsweise muss eine Organisation, die versucht, einen Chatbot zu entwickeln, der bei medizinischen Diagnosen hilft, Hunderte von Frage-Antwort-Beispielen zusammenstellen und dem LLM zur Verfügung stellen. Anfragen, die Einzelheiten zu Patientenfällen enthalten, werden mit medizinisch plausiblen Antworten kombiniert, die Einzelheiten zu möglichen Diagnosen enthalten. Diese Informationen werden das LLM weiter trainieren und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass es genaue Antworten auf medizinische Fragen liefert.
Finanzinstitute können Instruction Fine-Tuning verwenden, um die Genauigkeit ihrer Betrugserkennungssysteme zu verbessern. Indem die Institute das LLM mithilfe historischer Daten zu betrügerischen und nicht betrügerischen Transaktionen trainieren, können sie ihre Fähigkeit verbessern, betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Dies hilft den Instituten, finanzielle Verluste zu reduzieren und ihre Kunden vor Betrug zu schützen.
Fertigungsunternehmen können Instruction Fine-Tuning verwenden, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren. Indem die Unternehmen das LLM mithilfe von Daten zu den Produktionsprozessen trainieren, können sie Ineffizienzen erkennen und die Gesamteffizienz verbessern. Dies hilft den Unternehmen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.
Obwohl Instruction Fine-Tuning eine leistungsstarke Technik ist, kann sie auch zeitaufwändig sein. Um die Daten zu erstellen, die zum Trainieren des Modells benötigt werden, entscheiden sich einige Unternehmen möglicherweise dafür, das LLM zum Generieren der Daten selbst zu verwenden. Dieser Prozess wird als Generierung synthetischer Daten bezeichnet und kann die mit Instruction Fine-Tuning verbundenen Kosten und den Aufwand wirksam reduzieren.
Die richtige Vorgehensweise für LLMs finden
Wenn Organisationen tiefer in LLMs und generative KI-Anwendungen eintauchen, müssen sie sich nicht zwischen diesen Ansätzen entscheiden, sondern sollten sie je nach Anwendungsfall auf unterschiedliche Weise kombinieren.
Ramakrishnan ist davon überzeugt, dass „Prompting in Bezug auf den Arbeitsaufwand am einfachsten ist, gefolgt von RAG und dann Instruction Fine-Tuning. Je mehr Arbeitsaufwand investiert wird, desto größer ist auch der Ertrag.“
Indem Unternehmen ihre Anforderungen sorgfältig bewerten und die am besten geeignete LLM-Methode oder eine Kombination von Methoden auswählen, können sie das volle Potenzial dieser leistungsstarken Technologien freisetzen und Innovationen, Effizienz und verbesserte Entscheidungsfindung vorantreiben. Da sich LLMs ständig weiterentwickeln, müssen Unternehmen über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben und mit neuen Techniken experimentieren, um die Vorteile dieser bahnbrechenden Technologien voll auszuschöpfen.