KI-Lösungen für KMU: Den Mehrwert von Sprachmodellen erschließen
Große Sprachmodelle (LLMs) bieten Unternehmen enorme Möglichkeiten, doch ihre Implementierung ist oft komplex und kostspielig. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellen sich besondere Herausforderungen dar: Wie können sie den Mehrwert von KI nutzen, ohne eigene milliardenschwere Modelle zu trainieren?
Eine Lösung liegt in der Anpassung bereits existierender Sprachmodelle an spezifische Bedürfnisse. Dies lässt sich auf verschiedene Weisen erreichen:
Finetuning: Durch das Weitertrainieren bestehender Basismodelle mit branchen- oder unternehmensspezifischen Daten können die Ergebnisse deutlich präziser und relevanter werden.
Prompt Engineering: Die Kunst der Formulierung gezielter Anfragen an das Sprachmodell kann zu überraschend guten Ergebnissen führen, ohne zusätzliche Daten oder Rechenleistung zu benötigen.
Few-Shot Learning: Mit nur wenigen Beispielen kann ein Modell schnell auf neue Aufgaben angepasst werden. Diese Methode ist jedoch für komplexere Fragestellungen weniger geeignet.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dies ist eine vielversprechende Strategie, die ein Sprachmodell mit einer internen Wissensbasis verknüpft. So können KMU auf umfangreiche Datenbestände zugreifen und gleichzeitig sensible Informationen schützen.
RAG: Die ideale Lösung für viele KMU?
RAG bietet einige entscheidende Vorteile für KMU:
- Kosteneffizienz: Im Vergleich zum Training eigener Modelle ist RAG deutlich kostengünstiger.
- Datenschutz: Sensible Daten verlassen das Unternehmen nicht, da das Sprachmodell nur auf die interne Wissensbasis zugreift.
- Flexibilität: Die Wissensbasis kann jederzeit erweitert und angepasst werden.
Um die volle Leistung von RAG zu nutzen, ist eine leistungsfähige Hardware-Infrastruktur wichtig. Moderne Serverplattformen mit KI-Beschleunigern können die Latenzzeiten minimieren und das Nutzererlebnis verbessern.
Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von RAG:
Der Chatbot AthleteGPT des Internationalen Olympischen Komitees (IOC) nutzt RAG, um Athleten während der Olympischen Spiele schnell und präzise zu informieren.
Der Einstieg in die Welt von RAG
KMU können den Einstieg in die Welt von RAG erleichtern, indem sie auf bewährte Frameworks wie OPEA zurückgreifen und die Ressourcen der Intel Tiber Developer Cloud nutzen. Diese Plattform bietet kostenlose Online-Kurse, Toolkits und Zugang zu Hardware und Software, um erste Projekte zu starten.