Warum Large Language Model (LLMs) nicht direkt für hochwertige und unternehmensrelevante Datenextraktionen aus Unternehmensdokumenten verwendet werden sollten

Large Language Models (LLMs) wie GPT sind zweifellos beeindruckende Technologien. Sie können Texte generieren, menschenähnlichen Textverständnis zeigen und sogar sinnvolle Konversationen führen. Allerdings sind sie nicht die optimale Wahl für hochwertige Datenextraktionen aus Unternehmensdokumenten. Hier sind einige Gründe, warum:

1. Mangelnde Präzision: LLMs können dazu neigen, ungenaue oder unvollständige Informationen zu extrahieren. Da sie darauf trainiert sind, menschliche Texte zu generieren, sind sie eher auf Kreativität und Vielseitigkeit als auf absolute Genauigkeit ausgerichtet.
2. Begrenzte Strukturerkennung: LLMs sind im Allgemeinen nicht in der Lage, die Struktur von Unternehmensdokumenten, wie Tabellen oder spezifische Formatierungen, präzise zu erkennen. Sie können Teile von Tabellen oder Diagrammen extrahieren, haben jedoch Schwierigkeiten, diese Informationen sinnvoll zu interpretieren.
3. Semantisches Verständnis: LLMs können semantische Fehler bei der Datenextraktion machen. Das bedeutet, dass sie nicht immer in der Lage sind, den Kontext der Daten in Unternehmensdokumenten korrekt zu verstehen.
4. Halluzinationen und Kreativität: LLMs sind berüchtigt für Halluzinationen. Sie können Daten erfinden oder falsch interpretieren, insbesondere wenn die Eingabeinformationen unvollständig oder mehrdeutig sind.
5. Schwierigkeiten bei spezifischem Fachwissen: In vielen Fällen erfordert die Extraktion von unternehmensrelevanten Informationen spezielles Fachwissen. LLMs können mit diesen spezifischen Domänenkenntnissen Schwierigkeiten haben.

Was ist notwendig, damit LLMs hochwertige Daten aus Unternehmensdokumenten generieren können?

Obwohl LLMs nicht perfekt für die Datenextraktion aus Unternehmensdokumenten geeignet sind, können sie dennoch nützlich sein, wenn sie in den richtigen Kontext gestellt und unterstützt werden. Hier sind einige Schritte, um die Verwendung von LLMs für diese Aufgabe zu verbessern:

1. Spezifisches Training: LLMs sollten auf Unternehmensdaten spezifisch trainiert oder angepasst werden. Dies kann durch die Bereitstellung von Trainingsdaten im Unternehmenskontext geschehen.
2. Menschliche Überprüfung: Die automatisch extrahierten Daten sollten von menschlichen Experten überprüft und validiert werden. Dies ist entscheidend, um Fehler und Halluzinationen zu erkennen und zu korrigieren.
3. Kombinierte Anwendungen: Die Verwendung von LLMs sollte in Kombination mit spezialisierten Datenextraktionswerkzeugen und -prozessen erfolgen. Dies ermöglicht eine umfassendere und zuverlässigere Extraktion.
4. Sorgfältige Datenvorbereitung: Je besser die Daten in den Unternehmensdokumenten strukturiert sind, desto leichter können LLMs Informationen extrahieren. Dies erfordert eine sorgfältige Vorverarbeitung der Dokumente.
5. Integration in den Arbeitsablauf: LLMs sollten in den Unternehmensarbeitsablauf integriert werden, um den Mehrwert der extrahierten Daten zu maximieren.
6. Bias und Diskriminierung: LLMs haben gezeigt, dass sie die Vorurteile und Stereotypen aus den Trainingsdaten übernehmen können. Dies kann zu diskriminierenden oder beleidigenden Inhalten führen. Die Verwendung von LLMs in kritischen Anwendungen wie der Rechtsprechung oder dem Kreditwesen kann zu erheblichen ethischen und rechtlichen Problemen führen.

Das Problem der Halluzinationen in Zusammenhang mit LLMs

Eine der herausragendsten Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs ist das Problem der Halluzinationen. Dies bedeutet, dass diese Modelle fälschlicherweise Informationen erfinden oder falsch interpretieren können. Im Kontext der Datenextraktion aus Unternehmensdokumenten kann dies katastrophale Folgen haben. Wenn LLMs beispielsweise wichtige Finanzdaten erfinden oder falsche rechtliche Informationen liefern, kann dies schwerwiegende rechtliche und finanzielle Konsequenzen haben.

Um das Halluzinationsproblem anzugehen, sind sorgfältige Überprüfung und Validierung der extrahierten Daten unerlässlich. Menschliche Experten sollten die Ergebnisse gründlich überwachen und sicherstellen, dass die extrahierten Informationen tatsächlich den Inhalten der Unternehmensdokumente entsprechen. Darüber hinaus kann die Verwendung von LLMs mit begrenztem kreativen Freiraum dazu beitragen, das Risiko von Halluzinationen zu reduzieren.

Zusammenfassend kann die Verwendung von LLMs zur Datenextraktion aus Unternehmensdokumenten nützlich sein, aber sie erfordert spezifische Vorbereitung, Überwachung und Validierung. Diese Modelle sind mächtige Werkzeuge, aber sie sind keine Allheilmittel und sollten mit Vorsicht und Sachkenntnis eingesetzt werden.

Die Macht der Generativen Modelle: Wie Datalyxt LLMs bei Bedarf Projektbezogen nutzt.

Bereits 2018 haben wir begonnen, die Rolle von generativen Modellen, insbesondere LLMs, für unser Produkt SdbHub zu evaluieren. Dabei lag der Fokus auf der Frage, wie diese Modelle in den Unternehmenskontext integriert werden können. Als Unternehmen, das sich auf datengetriebene Lösungen spezialisiert hat, war es für uns von großer Bedeutung, innovative Technologien sinnvoll zu nutzen.

Unsere Herangehensweise an die Nutzung von LLMs für Unternehmensdokumente zeichnet sich durch einen speziellen Workflow aus:

1. Volle Kontrolle über unsere GPU-Server

Wir betreiben unsere LLMs auf eigenen GPU-Servern, was uns die volle Kontrolle über die Umgebung und Ressourcen gibt. Diese maßgeschneiderte Lösung ermöglicht es uns, die Leistung und Effizienz unserer Modelle zu optimieren.

2. Dokumentenvorbereitung

Ein kritischer Schritt in der Nutzung von LLMs für Unternehmensdokumente ist die Vorbereitung der Dokumente. Unsere Experten wissen, wie wichtig es ist, die Daten so aufzubereiten, dass die Modelle sie effizient verarbeiten können. Dies beinhaltet die Bereinigung von Rauschen, die Umwandlung von Formaten und die Strukturierung von Inhalten.

3. Entwicklung von Qualitätsbewertungsmodellen

Um die Qualität der Ausgabe von LLMs sicherzustellen, haben wir spezielle Modelle entwickelt, die die generierten Inhalte bewerten. Diese Modelle ermöglichen es uns, die Genauigkeit und Relevanz der extrahierten Informationen zu überwachen und gegebenenfalls Maßnahmen zur Verbesserung einzuleiten.

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