LLMs, LLMs Everywhere: Erkunden Sie ihre Anwendungen!

Das Aufkommen extrem großer Sprachmodelle wie ChatGPT (mit 20 Milliarden Parametern) und GPT-3 (mit 175 Milliarden Parametern) hat das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung revolutioniert. Diese Modelle werden mit riesigen Datenmengen trainiert und weisen eine bemerkenswerte Leistung beim Verstehen und Generieren von Texten auf. Dank ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige Informationen zu synthetisieren und kohärente Gespräche zu führen, große Sprachmodelle wie ChatGPT werden zunehmend eingesetzt, um eine Vielzahl von bisher unlösbaren Anwendungsfällen zu lösen.

Eine der wichtigsten Stärken von ChatGPT ist die Fähigkeit, durch einen Hin- und Her-Dialog mit den Benutzern verfeinerte Inhalte auf der Grundlage von Feedback und Kontext bereitzustellen. Hier ist zum Beispiel ein Gespräch mit ChatGPT, in dem wir über unser Lieblingsthema MLOps sprechen:

Mit den richtigen Eingabeaufforderungen können Benutzer ChatGPT dazu bringen, hochgenaue und relevante Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen haben den immensen Wert erkannt, den diese Modelle für ihre Produkte bieten können, und haben begonnen, umfangreiche Sprachmodell-APIs in ihre Angebote zu integrieren. In diesem Artikel untersuchen wir einige der aufregendsten Anwendungen dieser Modelle.

Schauen wir uns einige davon an:

KI-Assistenten

Große Sprachmodelle werden als Assistenten in verschiedenen Kontexten eingesetzt. Zum Beispiel GitHub-Copilot verwendet OpenAI Codex, der auf großen Codedatensätzen trainiert wurde, um Benutzern intelligente Vorschläge zu unterbreiten, während sie Code schreiben, der auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache basiert. Diese Art der Zusammenarbeit zwischen Agenten und Menschen kann die Produktivität und Genauigkeit bei verschiedenen Aufgaben erheblich verbessern, sodass sich die Menschen auf übergeordnete Probleme konzentrieren können, während sich die KI um die routinemäßigeren Aspekte kümmert.

Notion hat vor Kurzem Notion AI veröffentlicht, einen KI-Assistenten, der Ihre Inhalte durchgehen und Aktionspunkte aus Besprechungsnotizen und Zusammenfassungen größerer Texte generieren kann, während er gleichzeitig zeigt, was wichtig ist. Der Assistent kann auch die Qualität Ihres Schreibens mit einem einzigen Klick auf die Schaltfläche „Schreiben verbessern“ oder „Einfachere Sprache verwenden“ verbessern. Die Implementierung dieser Funktionen mithilfe von APIs wie ChatGPT ist jetzt so einfach wie das Starten Ihrer Eingabeaufforderung mit „Lass den folgenden Text benutzerfreundlicher klingen“.

Unterhaltung

Spotify hat ein Produkt namens Spotify DJ veröffentlicht, das gesprochene Kommentare zu Musik, Genres und Nutzerpräferenzen zwischen den Songs bietet und so ein hochgradig personalisiertes Erlebnis bietet. Dies wird durch OpenAI-APIs ermöglicht, die das Fachwissen und das Verständnis von Spotify für den Nutzer und die Musik in kohärente Kommentare umwandeln.

Wir können spekulieren, dass Spotify das LLM möglicherweise mit Daten über den Hörverlauf des Nutzers in Bezug auf Genres und Künstler beauftragt hat, weitere Anmerkungen zu seiner eigenen Musikkompetenz gemacht hat und das Model gebeten hat, einen Kommentar für den Nutzer zu erstellen, der garantiert jedes Mal einzigartig ist. Ihre Text-to-Voice-Plattform wandelt diesen Text in eine dynamische KI-Stimme um.

Snapchat hat ChatGPT auch in sein Produkt integriert, indem es einen KI-Begleiter für bezahlte Nutzer eingeführt hat. Snapchat nennt den KI-Begleiter einen „lustigen und experimentellen Kumpel“ und empfiehlt Nutzern, ihn zu verwenden, um „über ihren Tag zu chatten oder ein Haiku über ihren besten Freund zu schreiben“. Der KI-Begleiter könnte einer der ersten in einem Trend sein, bei dem Menschen mit KI genauso sprechen, wie sie es mit ihren Freunden oder ihrer Familie tun würden.

Kundenservice

Verschiedene Unternehmen entwickeln Kundenservice-Lösungen, die auf GPT-3, ChatGPT und ähnlichen LLMs aufbauen. Unternehmen wie Ada Support Inc und Nice Ltd bieten Chat-Bots an, die auf diesen Technologien basieren und angepasst werden können, indem sie ihnen unternehmensspezifische Informationen und anonymisierte Kundendaten zur Verfügung stellen. Da diese Sprachmodelle zu „Halluzinationen“ neigen, wenn sie Fakten oder Konzepte erfinden, müssen diese Lösungen mit Support-Mitarbeitern implementiert werden, die Chats überprüfen und bei Bedarf einspringen können.

Gesundheitswesen

Die Gesundheitsbranche verfügt über eine riesige Menge an Freitextdaten, die zum Trainieren von Sprachmodellen verwendet werden können, und es gibt mehrere potenzielle Anwendungsfälle für LLMs in diesem Bereich. Ein Beispiel ist die Erstellung von Entlassungsschreiben, in denen der Krankenhausaufenthalt eines Patienten anhand seiner Krankenakten zusammengefasst wird.

Das Labor für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) des MIT hat LLMs verwendet, um medizinischen Fachjargon und Akronyme zu erweitern und Medikamentenschemata aus klinischen Aufzeichnungen zu extrahieren. Lesen Sie mehr darüber hier.

Das GatorTron-Modell, das von Forschern von Grund auf neu entwickelt wurde, ist ein großes klinisches Sprachmodell, das medizinische Fragen in natürlicher Sprache beantworten kann. Das Modell ist über das BioNemo-Framework von NVIDIA öffentlich verfügbar, das Wissenschaftlern hilft, Krankheiten besser zu verstehen und Therapien für Patienten zu finden.

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Marketing und Vertrieb

Sprachmodelle gewinnen in den Bereichen Marketing und Vertrieb zunehmend an Bedeutung. LLMs können verwendet werden, um Inhalte zu personalisieren, Keywords und SEO-Kampagnen zu optimieren und Marketingmaterialien zu generieren.

DocuSign verwendet große Sprachmodelle, um durch KI-gestützte Verarbeitung natürlicher Sprache bessere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Der KI-Assistent von Salesforce, Einstein Voice Assistants (EVA), verwendet LLMs, um Kundenfragen zu interpretieren und entsprechende Antworten zu geben, sodass sich die Vertriebsmitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

SaaS-Tools wie Jasper.ai, ein KI-Schreibassistent, der auf GPT-3 basiert, können schlüsselwortreiche Inhalte für Marketingteams generieren, die für das SEO-Ranking optimiert sind.

Wahre Gießerei ist ein ML Deployment PaaS über Kubernetes, um die Workflows von Entwicklern zu beschleunigen und ihnen gleichzeitig volle Flexibilität beim Testen und Bereitstellen von Modellen zu bieten und gleichzeitig die volle Sicherheit und Kontrolle für das Infra-Team zu gewährleisten. Über unsere Plattform ermöglichen wir Teams für maschinelles Lernen bereitstellen und überwachen Modelle innerhalb von 15 Minuten mit 100% iger Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und der Möglichkeit, innerhalb von Sekunden rückgängig zu machen. So können sie Kosten sparen und Modelle schneller für die Produktion freigeben, wodurch ein echter Geschäftswert erzielt wird.