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Viel ist passiert seit mit ChatGPT der Durchbruch für Large Language Models (LLMs) gelang. Was geblieben ist, ist unser Wunsch diese Sprachmodelle mit weiterem Wissen zu ergänzen. Eine Pauschallösung gibt es nicht mehr, dafür zahlreiche Möglichkeiten. Dieser Blog-Beitrag bietet einen Überblick über die verschiedenen Optionen der Optimierung von LLMs.

GenAI hat die Art und Weise, wie wir Technologie erleben, revolutioniert. Diese fortschrittlichen Modelle sind in der Lage, Texte, Bilder und sogar Videos zu erstellen, indem sie kreative Aufgaben selbstständig bewältigen. Besonders faszinierend sind ihre multimodalen Fähigkeiten: Sie verarbeiten unterschiedliche Eingabedaten, seien es Texte, Bilder oder Videos, und setzen sie in beeindruckende Ergebnisse um. Von der medizinischen Diagnostik bis hin zu innovativen Anwendungen in der Bildverarbeitung - die Einsatzmöglichkeiten von GenAI sind nahezu unbegrenzt. In diesem Blog-Beitrag zeige ich, wie diese Technologie unsere Zukunft prägen wird.

In der Welt der Datenverarbeitung gibt es verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit. Ein besonders vielversprechender Ansatz ist die Verwendung von Large Language Models (LLMs), um die Verknüpfung von Entitäten durch Entity Linking zu verbessern. In diesem Blog-Beitrag werde ich die neuen Möglichkeiten und Vorteile dieser Technologie beleuchten.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant und insbesondere Retrieval Augmented Generation (RAG) hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Große Sprachmodelle wie ChatGPT zeigen ihr volles Potenzial, wenn sie durch RAG mit domänenspezifischem Wissen angereichert werden. Trotz dieses Potenzials sehen sich Benutzer oft mit Herausforderungen konfrontiert. In diesem Blog-Beitrag betrachten wir den Übergang von grundlegenden zu fortgeschrittenen RAG-Ansätzen und zeigen, wie typische Probleme überwunden werden können.

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Technologie ist künstliche Intelligenz (KI) zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, das verschiedene Branchen revolutioniert. Eine der faszinierendsten Anwendungen von KI ist im Bereich Design zu finden. KI-Driven Design bietet neue Möglichkeiten für die (Interaktions-)Gestaltung von Softwareprodukten und verändert die Art und Weise, wie wir Kreativität und Innovation betrachten. Dieser Blog-Beitrag beleuchtet, was AI-Driven Design ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es speziell für Anwendungen im Gesundheitswesen bietet.

In den ersten beiden Teilen meines Blog-Beitrags ging es um die allgemeinen Möglichkeiten und Herausforderungen der KI, um spezifische Anwendungen der generativen KI sowie um KI in den verschiedenen Phasen der Customer Journey. Im dritten und letzten Teil gehe ich näher auf die zukünftigen Entwicklungen von KI im Versicherungsbereich ein.

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Chancen, stellt sie aber auch vor regulatorische und ethische Herausforderungen. Unser KI-Governance-Check unterstützt Unternehmen dabei, die komplexen Anforderungen der KI-Verordnung (EUKIVO) und anderer Standards zu erfüllen, Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Stakeholder zu stärken. Wie das funktioniert, zeigen wir in unserem Blog-Beitrag.

Dieser Blog-Beitrag ist im Rahmen der GenAI Solutioning Unit entstanden. Darin zeigen wir, dass es verschiedene Wege gibt, ein Sprachmodell domänenspezifisch zu spezialisieren. Das ist wichtig für die Beratung unserer Kunden und richtet sich an GenAI-Interessierte.

Viele Unternehmen starten gerade mit ersten Prototypen im Bereich Large Language Models. Dabei ist es gut, sich frühzeitig mit regulatorischen und sicherheitstechnischen Fragen zu beschäftigen. Was ist von Anfang an zu beachten, was ist im Laufe des Projekts zu tun und wie kann man den Betrieb sicher und regelkonform aufsetzen? Auch wenn zum Beispiel im regulatorischen Bereich noch nicht alle Details geklärt sind, möchte ich mich in diesem Blog-Beitrag diesen Fragen nähern.