Generative KI
Der erste Schritt bei der Entwicklung von Anwendungen auf Basis von generativer KI ist die Auswahl des geeigneten LLM (Large Language Model). Es stehen mehrere Open Source-Optionen zur Auswahl, darunter Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Text-to-Text Transfer Transformer (T5) und Granite-Modelle. Diese Modelle bieten jeweils besondere Stärken für unterschiedliche Aufgaben. Es ist wichtig, dass Sie ein auf die Ziele Ihrer Anwendung abgestimmtes LLM auswählen. So kann Granite-7B-Starter beispielsweise per Fine Tuning für die Zusammenfassung von versicherungsspezifischen Texten angepasst werden, die Risikofaktoren, Deckung und Verantwortlichkeiten hervorheben, während BERT sich bei Stimmungsanalysen auszeichnet.
Die Bewertung der Modell-Performance ist von entscheidender Bedeutung, da LLMs sich in Bezug auf Genauigkeit, Fließfähigkeit und allgemeine Effizienz bei Aufgaben unterscheiden, die für Ihre Anwendungen relevant sind. Darüber hinaus können hochleistungsfähige Modelle wie GPT-3 und einige Granite-Varianten erhebliche Rechenressourcen erfordern, einschließlich teurer GPU-Ressourcen (Graphics Processing Unit). Daher ist es wichtig, diese Anforderungen relativ zu Ihrer verfügbaren Infrastruktur und Ihrem Budget abzuwägen. Und mit dem Zugang zu ausreichend qualitativ hochwertigen Daten für das Fine Tuning können Sie eine optimale LLM-Performance sicherstellen, die den Anwendungsanforderungen entspricht.
Frameworks wie Langchain vereinfachen die Integration von LLMs in Anwendungen, sodass Sie sich auf die zentrale Anwendungslogik konzentrieren können. Diese Frameworks bieten Tools für Prompt Engineering und Modellverkettung und erweitern LLM-basierte Komponenten durch Speicher oder Kontext.
Nachdem Sie die optimalen LLMs und Frameworks ausgewählt haben, können Sie Ihren Anwendungen generative Funktionen hinzufügen. Dieser Prozess beinhaltet die Optimierung der Performance des Modells und das Entwickeln präziser und effektiver Prompts, die die KI anleiten, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Das Etablieren robuster Feedbackschleifen ist für kontinuierliche Verbesserungen entscheidend, da so sichergestellt wird, dass sich das Modell im Laufe der Zeit anpasst und verbessert.
Mit Prompts können Sie das LLM anweisen, die gewünschte Ausgabe zu generieren. Indem Sie klare, prägnante Prompts erstellen, Vorlagen für strukturierte Anweisungen verwenden und Techniken wie Verkettungen einsetzen, um das LLM durch komplexe Aufgaben zu führen, können Sie die Effektivität des Modells erheblich steigern. Diese Strategien stellen sicher, dass KI-Modelle auch bei mehrstufigen Interaktionen konsistente und relevante Antworten liefern.
Die RLHF-Schleife (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist für das Fine Tuning Ihres LLM entscheidend. Erfassen Sie nach dem Deployment Ihres Modells die Interaktionen der Nutzenden und nutzen Sie dieses Feedback zum Optimieren der Performance des LLM. Durch diesen iterativen Prozess kann Ihr Modell aus Fehlern lernen und sich kontinuierlich verbessern. So kann es bei der Anpassung an reale Use Cases genaue und relevante Ausgaben liefern.
Durch Fine Tuning werden vorab trainierte LLMs noch weiter an Ihre spezifische Domain oder Aufgabe angepasst. Indem Sie Modelle anhand kleinerer, aufgabenspezifischer Datensätze trainieren, können Sie die Performance verbessern und die Ausgaben an Ihre Anwendungsanforderungen anpassen. Mit Tools wie Hugging Face Transformers können Sie das Wissen des vorab trainierten Modells nutzen und es gleichzeitig für Ihre Zwecke optimieren. Mithilfe der Methode zur Modellanpassung von InstructLab können Sie die Ausgaben des Modells an den Werten oder Nutzeranforderungen Ihrer Organisation anpassen und sicherstellen, dass die Antworten genau sind und dem Kontext entsprechen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert LLMs mit Systemen zum Abrufen von Informationen (Information Retrieval-Systemen) und ermöglicht es den Modellen, während der Generierung auf relevante Daten aus externen Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren. Dieser Ansatz verbessert die sachliche Genauigkeit und Kohärenz der Ausgaben und wird häufig verwendet, wenn LLM-Ergebnisse durch interne und Unternehmensdaten ergänzt werden. Die integrierten RAG-Funktionen von Langchain optimieren diesen Prozess, insbesondere bei Verwendung von Granite-Modellen zum Generieren genauer und kontextrelevanter Antworten.
Agenten sind autonome Systeme, die in einer definierten Umgebung agieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Durch die Integration interaktiver und adaptiver Verhaltensweisen können diese Systeme ihren Betriebskontext dynamisch anpassen, um auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren. So können sie komplexe Aufgaben bewältigen und Entscheidungen in Echtzeit treffen. Die Entwicklung dieser Agenten umfasst das Erstellen von Systemen mit mehreren Komponenten, die Aktionen auf der Grundlage von KI-Modellergebnissen planen, ausführen und bewerten. Durch die Orchestrierung komplexer Aufgaben, wie etwa der Entscheidungsfindung in Echtzeit und der Integration externer APIs und Datenquellen, können Sie die operativen Fähigkeiten Ihres Systems verbessern.
Die Modellverkettung verbindet mehrere KI-Modelle oder -Prozesse zu einem zusammenhängenden Workflow, bei dem jedes Modell auf den Ergebnissen des vorherigen aufbaut. Mit diesem Ansatz können Sie Anwendungen entwickeln, die komplexe Aufgaben mit Interaktionen aus mehreren Schritten bewältigen. Indem Sie die Funktionen verschiedener Modelle in einer koordinierten Sequenz nutzen, können Sie effiziente Systeme entwickeln, die an Ihre Anforderungen angepasst sind.
Durch eine gründliche Prüfung des Workflows Ihrer Anwendung mit der integrierten KI erreichen Sie ein benutzerfreundliches und effizientes Erlebnis. Strenge Tests des Gesamtsystems helfen Ihnen, Probleme oder Ineffizienzen zu erkennen und zu beheben, sodass Sie die Anwendung für eine verbesserte Funktionalität und Nutzbarkeit optimieren können. Dieser iterative Prozess steigert nicht nur die Performance, sondern passt die Anwendung auch besser an die Anforderungen und Erwartungen der Nutzenden an.
