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Die Welt der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich mit atemberaubender Geschwindigkeit, und Large Language Models (LLMs) stehen an der Spitze dieser Revolution. LLM-Operationalisierung ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Entwicklung und bietet Unternehmen die Möglichkeit, nicht nur die Grenzen der Technologie zu erweitern, sondern auch neue Maßstäbe für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu setzen. Wieso das so ist, erklären wir in unserem Blog-Beitrag.

Die KI-Verordnung (EUKIVO) wurde Ende 2023 nach intensiven Verhandlungen zwischen dem Europäischen Parlament und dem Europäischen Rat abgeschlossen. Diskussionen über die Definition von KI und die Einteilung der Systeme in Risikoklassen prägten die Debatten. Zahlreiche Details wurden geklärt, insbesondere zu verbotenen Praktiken (höchste Risikoklasse) und Hochrisiko-KI-Systemen. Nationale Interessen und die Entwicklung bestimmter Technologien spielten eine wichtige Rolle, etwa beim Verbot der biometrischen Echtzeitidentifikation im öffentlichen Raum und beim Umgang mit Foundation Models oder generativer KI. Wie die Einigung zur EU-KI-Verordnung im Detail aussieht, zeige ich in diesem Blog-Beitrag.

Im Fokus des Projekts „Intelligente Wissensdatenbank - Unterstützung bei der Integration von Aleph Alpha" steht die Nutzung der großen Sprachmodelle von Aleph Alpha, um die tägliche Arbeit rund um die Pflege von Textdokumenten und redaktionellen Prozessen intelligenter und effizienter zu gestalten. adesso übernimmt dabei pro bono die Umsetzung der Arbeitsprozesse für die Datenanalyse und das Clustering in der Datenbank. In meinem Blog-Beitrag möchte ich euch den Workshop im Rahmen des KI-Projektes sowie seine zentralen Elemente näher vorstellen.

In diesem Blog-Beitrag tauche ich tiefer mit euch in die Welt der vielversprechenden Rückverfolgbarkeitswerkzeuge ein und gehe über die Theorie hinaus, indem ich praxisnahe Anwendungen in KI-Projekten zeige. Ich werde eine Demo durchführen, um zu zeigen, wie diese Werkzeuge nicht nur die technische Seite der Forschung unterstützen, sondern wie sie auch in der Praxis eingesetzt werden können.

Im aktuellen Hype um generative KI (GenAI) spalten sich die Meinungen in zwei Lager: Befürwortende und skeptische Personen. Dieser Blog-Beitrag bietet einen kurzen Exkurs darüber, wie GenAI Innovationen im Versicherungsbereich vorantreiben kann und warum ein effektives Change Management für beide oben genannte Gruppen wichtig ist.

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) wurde bisher oft angenommen, dass größere Modelle besser sind. Neuere Forschungen zeigen jedoch, dass kleinere Sprachmodelle, die bisher nur als Zwischenschritte zu ihren größeren Pendants betrachtet wurden, in verschiedenen Anwendungen die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) übertreffen oder zumindest erreichen. In meinem Blog-Beitrag greife ich diese Erkenntnis auf und stelle verschiedene kleine Sprachmodelle vor. Dabei gehe ich detailliert auf die Vor- und Nachteile im direkten Vergleich zu ihren größeren Pendants ein.

In diesem Blog-Beitrag möchte ich mit euch eine spannende Reise durch die Welt der Rückverfolgbarkeit in KI-Projekten unternehmen und euch einen Einblick in die Herausforderungen des Black-Box-Dilemmas geben. Außerdem werde ich die Schlüsselrolle der Rückverfolgbarkeit in der transparenten und ethisch verantwortlichen Entwicklung von KI-Systemen näher erklären.

Der dritte Teil meines Blog-Beitrags zum Thema „Maschinenerstellte Zusammenfassung von Texten mit Aleph Alpha Luminous über R“ ist der letzte meiner Blog-Serie. Hier werde ich anhand eines Beispiels auf High-Level-Ebene die verschiedenen Schritte in einer Transformationspipeline erläutern und die Zwischenergebnisse zeigen.

Große Sprachmodelle über eine bereits zur Verfügung gestellte und schicke Oberfläche zu bedienen, erhöht die Zugänglichkeit für viele Menschen – auch für diejenigen, die keine Programmiersprachen beherrschen. Im zweiten Teil meiner Blog-Serie geht es um die technischen Aspekte wie die Spezifikation des Umfangs der Zusammenfassung, Prompt Engineering und Qualitätsfaktoren.