In „Chatbots und KI“ diskutiert Thomas Bahn mit interessanten Gästen aus Wirtschaft und Wissenschaft über Nutzen, Anwendungen und Erfahrungen aus den Bereichen Chatbots und Künstliche Intelligenz.

Thema der heutigen Folge:
Wenn Unternehmen heute ein großes Sprachmodell wie ChatGPT produktiv einsetzen wollen, gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die gelöst werden müssen, um zuverlässige, vertrauenswürdige, sichere und gesetzeskonforme Ergebnisse zu erzielen.
Ein großer Bereich, in dem derzeit geforscht und gearbeitet wird, ist die Richtigkeit und Sicherheit der Daten, insbesondere die folgenden drei Punkte: Halluzinationen, Datentrennung und Datenschutz.
Einer der vielversprechendsten Lösungsansätze ist die sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG), die verspricht, die aktuellen Probleme der LLMs kostengünstig und zuverlässig zu lösen.

Im ersten Teil des Interviews mit Tanja Nündel geht es darum, mit welchen Problemen insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen derzeit konfrontiert sind, wenn sie ein Large Language Model einsetzen wollen und welche Lösungsansätze vor Retrieval Augmented Generation schon verfolgt wurden.

Zeitstempel:
00:00 Intro
02:05 Vorstellung von Tanja Nündel
05:05 Welche Probleme gibt es bei der Nutzung von LLMs für KMU?
07:56 Halluzinationsproblem
09:40 Nachgelagerte Kontrolle der Ausgaben
12:22 Vorgelagerte Lösungsansätze
14:40 Feintuning eines LLM
18:20 Prompt Engineering und seine Grenzen
20:27 Retrieval Augmented Generation
23:36 Outro

Weitere Informationen:

Oliver Schonschek, Aug 2023
"Lässt sich ChatGPT datenschutzgerecht nutzen?"
https://www.security-insider.de/laesst-sich-chatgpt-datenschutzgerecht-nutzen-a-8db9b6e37c1762d7135dd06c5e61b6bf/

Najeeb Nabwani, Sept 2023
"Full Fine-Tuning, PEFT, Prompt Engineering, and RAG: Which One Is Right for You?"
https://deci.ai/blog/fine-tuning-peft-prompt-engineering-and-rag-which-one-is-right-for-you/

Cobus Greyling, Jan 2024
"Large Language Model Hallucination Mitigation Techniques"
https://cobusgreyling.medium.com/large-language-model-hallucination-mitigation-techniques-a75b6f873318

Patrick Lewis et al.
"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks"
https://arxiv.org/abs/2005.11401v4

Siqing Huo et al., 2023
"Retrieving Supporting Evidence for LLMs Generated Answers" (preprint)
https://arxiv.org/abs/2306.13781v1

Cobus Greyling, Oct 2023
"Emerging RAG & Prompt Engineering Architectures for LLMs"
https://cobusgreyling.medium.com/updated-emerging-rag-prompt-engineering-architectures-for-llms-17ee62e5cbd9

Oded Ovadia et al.
"Fine-Tuning or Retrieval? Comparing Knowledge Injection in LLMs" (preprint)
https://arxiv.org/abs/2312.05934

Heute zu Gast:
Tanja Nündel ist Expertin auf dem Gebiet der KI-gestützten Langtext- und Dokumentenanalyse sowie der KI-gestützten Suche und arbeitet seit über drei Jahren bei assono. Derzeit forscht sie zum Thema Retrieval Augmented Generation (RAG).
https://www.linkedin.com/in/tanja-nuendel/

Über Thomas Bahn:
Thomas Bahn ist Geschäftsführer, Mitgründer und Gesellschafter der assono GmbH. Seit mehr als 20 Jahren berät er deutschlandweit erfolgreich Unternehmen rund um die Themen Software und Digitalisierung. Als Host des Podcasts „Chatbots und KI“ diskutiert Thomas Bahn mit interessanten Gästen aus Wirtschaft und Wissenschaft über Nutzen, Anwendungen und Erfahrungen aus den Bereichen Chatbots und Künstliche Intelligenz.
https://www.linkedin.com/in/thomasbahn/

Produktion:
Johannes Göttsch ist Mediengestalter und Conversational Designer bei der assono GmbH.
https://www.linkedin.com/in/johannes-goettsch/

Bei Fragen oder Anmerkungen freuen wir uns auf Ihre Nachricht an podcast@assono.de

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