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Automatische Datenextraktion aus Dokumenten durch Künstliche Intelligenz – 3 Gründe warum auf LLMs allein kein Verlass ist

Die Bedeutung von großen Sprachmodellen für die Datenextraktion

In der heutigen Welt der Datenanalyse und Informationsgewinnung werden Large Language Models (LLM), wie z.B. GPT oder LLAMA immer häufiger eingesetzt, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und zu verarbeiten. Die Fähigkeiten dieser Modelle sind zweifellos beeindruckend, doch in diesem Beitrag werden wir erläutern, warum das einfache Verwenden von einem LLM nicht das Allheilmittel der Datenextraktion aus Dokumenten ist. Wir werden uns mit Variationen in der Ausgabe, falschen Ergebnissen und falschen Zusammenhängen von Informationen auseinandersetzen.

Bei Datalyxt beschäftigen wir uns seit 2017 mit Transformermodellen, Word Embeddings und generativen KI-Modellen und haben Sprachmodelle seit 2020 in Teilen in unserer Datalyxt Analytics Engine integriert. Diese Modelle sind jedoch nur eine Komponente in einem komplexen Prozess, der eine intelligente Vorverarbeitung, Qualitätssicherung und Kontrolle erfordert. Dieser Ansatz ermöglicht uns, hochqualitative und präzise Ergebnisse zu erzielen.

Variation der Ausgabe: Die Unvorhersehbarkeit des LLMs

Ein wesentlicher Aspekt bei der Verwendung von LLMs ist, dass die Ausgabe für dieselbe Eingabe variieren kann. Dies liegt daran, dass LLMs stochastische Elemente in ihrer internen Verarbeitung aufweisen. Selbst bei identischen Eingabedaten kann die Antwort des Modells von einer Ausführung zur nächsten leicht abweichen. Dies kann zu Unvorhersehbarkeiten führen, die in vielen Anwendungen unerwünscht sind. Zum Beispiel, wenn Sie ein LLM verwenden, um Schlüsselinformationen aus einem Dokument zu extrahieren und die Ausgabe nicht konsistent ist, kann dies zu Inkonsistenzen in den gewonnenen Daten führen.

Falsche Ergebnisse: Das Gedächtnis des LLMs

Ein weiteres Problem bei der Verwendung von LLMs ist, dass sie Ergebnisse liefern können, die nicht im Dokument vorhanden sind. LLMs verfügen über ein gewisses Maß an Gedächtnis und sind in der Lage, Informationen aus vorherigen Eingaben oder dem Trainingssatz zu ziehen. Dies kann dazu führen, dass das Modell Informationen „erfindet“ oder ergänzt, die in der ursprünglichen Eingabe nicht vorhanden sind. In Anwendungen, in denen Genauigkeit entscheidend ist, kann dies zu erheblichen Fehlern führen.

Falsche Zusammenhänge von Informationen: Mangelnde Kontextualisierung

Ein weiteres Problem ist die Möglichkeit, dass LLMs falsche Zusammenhänge zwischen Informationen herstellen. Sie können Daten liefern, die nicht zusammengehören oder in einem falschen Kontext präsentiert werden. Dies liegt daran, dass LLMs häufig auf statistischen Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen trainiert sind, aber sie verstehen den tatsächlichen Sinn oder Zweck der Informationen nicht. Daher kann es vorkommen, dass sie Informationen kombinieren, die in der Realität nicht zusammengehören, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt.

Wenn LLM dann bitte unbedingt mit einer intelligenten Vorverarbeitung und Qualitätssicherung kombiniert mit einer Fehlerrückführung

Wir bei Datalyxt haben uns intensiv mit der Integration von LLMs in unsere Datenextraktionsprozesse auseinandergesetzt. Wir sind der Überzeugung, dass LLMs eine wertvolle Ressource darstellen, aber sie müssen sorgfältig eingesetzt und kontrolliert werden. In unserer Datalyxt Analytics Engine haben wir eine umfassende Vorverarbeitung implementiert, die sicherstellt, dass die Eingabedaten in einer für das LLM verständlichen Form vorliegen. Dies beinhaltet die Tokenisierung, Entfernung von Stoppwörtern und andere Schritte, um die Qualität der Daten zu gewährleisten.

Darüber hinaus verwenden wir eine Quality Assessment Komponente, die die Ergebnisse des LLMs durch ein Voting-Verfahren mit alternativen Machine-Learning-Verfahren bewertet. Diese vielschichtige Bewertung hilft uns, die Qualität der extrahierten Daten zu überwachen und sicherzustellen, dass sie unseren hohen Standards entsprechen.

Kontrolle und Anpassung: Ein präziserer Ansatz

Ein entscheidender Aspekt unseres Ansatzes ist die Kontrolle über das LLM. Wir verwenden die Rückmeldungen aus der Qualitätssicherung und der Vorverarbeitung, um das LLM gegebenenfalls anzupassen. Dies bedeutet, dass wir in der Lage sind, das Modell kontextabhängig zu validieren und zu verifizieren, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den tatsächlichen Anforderungen entsprechen.

Zusammenfassung: LLMs als wertvolles Werkzeug, aber auch mit Vorsicht zu verwenden

Large Language Models sind zweifellos leistungsstarke Werkzeuge zur Datenextraktion aus Dokumenten. Dennoch sollten sie mit Bedacht und in Kombination mit intelligenten Vorverarbeitungs- und Qualitätskontrollverfahren eingesetzt werden. Die Variation in der Ausgabe, die Möglichkeit von falschen Ergebnissen und falschen Zusammenhängen von Informationen erfordern eine umsichtige Handhabung.

Möchten Sie mehr über die Data Analytics Engine erfahren? Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.

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