Das Jahr 2023 hat uns eindrucksvoll vor Augen geführt, dass künstliche Intelligenz an der Front eines umwälzenden Wandels steht, der den Beginn einer innovativen Ära markiert. In diesem detaillierten Blogbeitrag möchten wir Ihnen Einblicke und Ratschläge näherbringen, einen Blick auf die Entwicklungsgeschichte der KI-Modelle werfen und anhand eines praktischen Beispiels aus unserem Haus bei FastRocket GmbH die Anwendungsmöglichkeiten aufzeigen. Tauchen Sie mit uns in die Materie ein!
Eine Entdeckungsreise durch die Geschichte der KI
Es begann mit den Robotern/Automaten von al-Jazari aus dem Jahr 1180, die als frühe Beispiele menschlicher Träume von künstlicher Intelligenz dienten, über Joseph Weizenbaums wegweisenden Chatbot von 1966 bis hin zu den ersten generativen KI-Spielen in den 1980er Jahren. Die KI hat einen langen und beeindruckenden Entwicklungsweg hinter sich.
In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich die KI-Entwicklung beschleunigt. 2013 wurde die bahnbrechende Technik WORD2VEC von Google-Forschern eingeführt, die es Computern ermöglichte, Wörter in ihrem Kontext zu verstehen und damit eine neue Ebene in der Verarbeitung natürlicher Sprache zu eröffnen. WORD2VEC half der KI, feine Sprachnuancen zu erkennen und trug wesentlich dazu bei, ihre Fähigkeiten im Verständnis und Generieren menschenähnlicher Texte zu verbessern.
Doch der entscheidende Wendepunkt kam 2014 mit der Einführung der Generative Adversarial Networks (GANs) durch Ian Goodfellow. Diese Art von neuronalen Netzwerken setzte einen Generator und einen Diskriminator gegeneinander ein, wobei der Generator darauf abzielte, echten Daten ähnliche Inhalte zu erstellen und der Diskriminator zwischen echten und generierten Daten unterschied. Diese dynamische Auseinandersetzung katalysierte eine Welle der Kreativität im Bereich der KI.
Diese Innovationen bildeten das Fundament für die KI-Revolution, die wir heute erleben und öffneten die Türen für zahlreiche bahnbrechende Anwendungen.
Die Bedeutung großer Sprachmodelle (LLMs)
Die Large Language Models (LLMs) haben einen tiefgreifenden Wandel in der Welt der KI eingeläutet.
Was sind LLMs genau? Kurz gesagt, LLMs sind künstliche Intelligenzsysteme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu reproduzieren. Diese Modelle haben revolutionäre Fortschritte in verschiedenen Sektoren bewirkt, darunter maschinelle Übersetzung, Faktenüberprüfung und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie bilden die Grundlage für zahlreiche innovative KI-Anwendungen, die heute in der Praxis eingesetzt werden.
Die Kunst des Promptings bei der Arbeit mit LLMs
Um das volle Potenzial von Large Language Models (LLMs) ausschöpfen zu können, ist es entscheidend, die Technik des Promptings zu beherrschen. Ein Prompt dient dabei als Eingabe für das KI-Modell, welches den Kontext, die Ziele und die Grenzen für die erwünschte Antwort vorgibt. Es gibt drei Arten von Prompts: explizite, implizite und kreative Prompts.
Explizite Prompts sind präzise und direkt, zum Beispiel eine Anfrage nach einem detaillierten Rezept. Implizite Prompts lassen dem Modell Raum, das gewünschte Ergebnis selbst zu erschließen, wie etwa bei der Anfrage nach Informationen zu einem populären deutschen Fleischgericht. Kreative Prompts fordern die KI auf, kreative und innovative Antworten zu liefern, wie zum Beispiel das Ausdenken eines Dialogs zwischen verschiedenen Lebensmitteln.
7 Schritte des Promptings
Sieben wesentliche Schritte, um beim Einsatz von Eingabeaufforderungen effektiv zu sein:
- Bestimmen Sie einen klaren Anfangsfokus, indem Sie eine spezifische Persona festlegen.
- Bieten Sie detaillierten Kontext, um die KI zielgerichtet zu leiten.
- Formulieren Sie Ihre Anweisungen klar und einfach, und vermeiden Sie sprachliche Komplexität.
- Fördern Sie wiederholte Versuche und einen iterativen Kommunikationsprozess.
- Definieren Sie das gewünschte Ergebnis klar, etwa durch eine schrittweise Anleitung oder ein spezifisches Format.
- Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Prompt-Techniken, einschließlich solcher, die emotionale Reaktionen hervorrufen.
- Überprüfen Sie die Ergebnisse stets, um ihre Korrektheit zu gewährleisten.
Top 5 Anwenderfreundliche Methoden für effizientes Prompting
Fünf zentrale Techniken, um erfolgreiches Prompting zu meistern:
- Offene Fragestellung: Vermeiden Sie direkte Anweisungen wie “Mache xy für mich”. Formulieren Sie stattdessen Ihre Ziele klar und suchen Sie gemeinsam nach der besten Vorgehensweise.
- Zeit zum Nachdenken lassen: Geben Sie dem Modell ausreichend Zeit, um die Anfrage zu verarbeiten, und fördern Sie einen interaktiven, kollaborativen Prozess.
- Chain-of-Thought (Denkkette): Leiten Sie die KI durch die notwendigen Schritte, um ein Ziel zu erreichen, was zu klareren und durchdachteren Antworten führt.
- Aufgabenarithmetik und Analogien: Erklären Sie unbekannte Konzepte durch den Einsatz von Analogien und vertrauten Mustern, um das Verständnis zu erleichtern.
- Emotionale Prompts: Schaffen Sie eine Verbindung zur KI durch den Einsatz emotionaler Elemente und bewahren Sie einen respektvollen Umgangston.
Einsatz von LLMs bei FastRocket GmbH zur Prozessoptimierung
FastRocket GmbH nutzt Large Language Models (LLMs), um interne Prozesse zu verbessern und die Zusammenarbeit zu stärken. Ein Anwendungsfall ist die Erstellung eines Assistenten für das Product Delivery Management (PDM). Dieser KI-Assistent verwandelt komplexe technische Begriffe aus Dokumentationen in leicht verständliche Laienbegriffe und erstellt so ein Glossar, das den PDMs hilft, die technischen Aspekte besser zu verstehen und die Kommunikation zwischen technischen Teams und Projektmanagement zu erleichtern.
Ein weiterer Anwendungsfall ist der Vertriebsassistent zur Ops-Schätzungsanalyse. Hier verwendet FastRocket GmbH Chat GPT 3.5 Turbo, um aus einem zentralen Datenrepository detaillierte Analysen zu erstellen, die aufzeigen, nach welchen Lösungen Kunden suchen und welche Schlüsselwörter in Anfragen dominieren. Die Ergebnisse werden in einer strukturierten Tabelle zusammengefasst, die hilft, die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und die Vertriebsstrategie entsprechend anzupassen.
Diese Initiativen zeigen, wie LLMs die Effizienz steigern und strategische Entscheidungen im Unternehmen unterstützen.
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