Large Language Model Fallbeispiele

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) verändern die Art und Weise, wie wir digitale Sprache verarbeiten und erstellen. In den letzten Jahren haben LLMs an Popularität gewonnen, besonders seit der Veröffentlichung von ChatGPT von OpenAI im Novemer 2022. Ihre Modelle wurden auf der Grundlage einer großen Datenmenge trainiert, weshalb sie menschliche Sprache mit einer erstaunlichen Genauigkeit verstehen und interpretieren können. 

In diesem Beitrag sehen wir uns an, für welchen Zweck wir Large Language Models in Unternehmen verwenden können. 

Was sind große Sprachmodelle?

Large Language Models analysieren und gestalten menschliche Sprache durch Künstliche Intelligenz. Sie basieren auf Techniken des maschinellen Lernens und können durch Milliarden von Daten Anfragen in menschlicher Sprache mit menschlicher Sprache beantworten. 
Es gibt verschiedene LLMs zum Beispiel BERT von Google, Megatron von NVIDIA und T5 von Google. Das wohl bekannteste Beispiel eines Large Language Models ist ChatGPT von OpenAI. Der Einsatz der LLMs eröffnet den Usern neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen. So unterstützen LLMs bei der Erstellung von Inhalten, der Datenanalyse, der Recherche, der Generierung von Code und vielem mehr. 

Wir haben dem Thema Large Language Model einen ganzen Blogeitrag gewidmet und sind dabei genauer auf die Funktion und das Training eingegangen.

Das Training von Large Language Models.
Das Training von Large Language Models.

Wir wollen uns nun ansehen, wie Unternehmen die Vorteile von Large Language Models für sich nutzen. 

Wie werden Large Language Models verwendet?

Große Sprachmodelle (LLMs) werden in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen eingesetzt. Zu den häufigsten Einsatzgebieten gehören 

  • die Verarbeitung natürlicher Sprache, 
  • die Stimmungsanalyse, 
  • die Entwicklung von Chatbots und 
  • die Sprachübersetzung. 

Sehen wir uns an, wie Sie LLMs im Unternehmen konkret einsetzen können. 

Automatisierte Kundenkommunikation:

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, eine Menge an Kundenanfragen zu bearbeiten. Das hat zur Folge, dass das Kommunikations-Team überlastet ist und Kunden sich abwenden. Large Language Models ermöglichen es Unternehmen, Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln, die natürliche Sprache verstehen und menschenähnlich kommunizieren können. Diese KI-gesteuerten Systeme können Kundenanfragen beantworten, bieten Support und können personalisierte Empfehlungen geben. 

Durch die Automatisierung der Kundenkommunikation können Unternehmen ihre Effizienz steigern und gleichzeitig ein nahtloses Kundenerlebnis bieten.

Sprachübersetzung und Lokalisierung:

International tätige Unternehmen haben die Möglichkeit, Sprachbarrieren durch den Einsatz von LLMs zu überwinden. Die Modelle sind in der Lage, Anfragen in verschiedene Sprachen zu übersetzen und dabei komplexe sprachliche Nuancen zu berücksichtigen. Global agierende Unternehmen können so ihre Produkte und Dienstleistungen international anbieten, ohne auf Sprachbarrieren Rücksicht nehmen zu müssen.

Automatische Textgenerierung:

Die typische Schreibblockade kennt wohl jeder Content Manager. Um dem LinkedIn-Algorithmus gerecht zu werden, müssen die Posts aber trotz Schreibblockade pünktlich abgeschickt werden. Hier helfen Large Language Models. Sie sind in der Lage, große Mengen an Textdaten zu analysieren und automatisch qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren. Unternehmen können diese Fähigkeit nutzen, um beispielsweise Produktbeschreibungen, Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder auch Nachrichtenartikel zu erstellen. Dies spart Zeit und Ressourcen und ist besonders nützlich, um bei Schreibblockaden erste Ideen zu sammeln.

Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung:

KI ermöglicht durch Datenanalyse einen Blick in die Zukunft. LLMs helfen dabei, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen können diese Modelle nutzen, um beispielsweise Kundenfeedback zu analysieren, Markttrends zu erkennen oder sogar Prognosemodelle zu entwickeln. Die Fähigkeit von Big Data-Modellen, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und Muster zu erkennen, ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren.

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Gerne helfen wir Ihnen bei der Entwicklung oder Optimierung Ihres Large Language Models.

Generative KI

Viele Unternehmen nutzen LLMs bereits, um ihre Mitarbeiter beim täglichen Arbeitsleben zu unterstützen. Sehen wir uns an ein paar konkreten Beispielen an, wie Unternehmen Large Language Models für sich nutzen. 

Was sind konkrete Use Cases von LLMs in Unternehmen?

Unternehmensspezifischer Chatbot für Produktempfehlung eines Weinherstellers (entwickelt von Datasolut)

Wir durften gemeinsam mit unserem Kunden, einem großen Weinhersteller, einen Chatbot entwickeln. Dieser sollte es Kennern ermöglichen, genau den Wein zu finden, den sie suchen. Der auf LLM basierende Empfehlungschatbot ist in der Lage, Anfragen in menschlicher Sprache zu verstehen und basierend auf diesen, passende Weine auf der Website im Kontext zu filtern und vorzuschlagen.

Sucht ein Kunde beispielsweise einen lieblichen Rotwein, Jahrgang 2015 aus Frankreich, so schlägt der interaktive Chatbot passende Weine vor. Kunden finden so schneller die passenden Produkte, was zu einer Optimierung der Customer Experience führt und gleichzeitig den Kundenservice entlastet. 

Der unternehmensspezifische ChatGPT von dm 

Dm startete im Juli dieses Jahres (2023) mit dem Pilotprojekt dmGPT (dm Generative Pre-trained Transformer) durch. Dabei nutzten 1.100 Mitarbeiter der Tochtergesellschaft dmTECH in einem Pilotprojekt die unternehmenseigene Version GPT-3.5, zur Unterstützung bei der Programmierung, der Bearbeitung von Texten oder dem Erstellen von Konzepten. dmGPT verfügt dabei über spezifische Informationen über das Unternehmen. Das LLM ist seit dem 11. August (2023) live geschaltet und steht den 3.300 dm-Mitarbeitern im Unternehmenssitz zur Verfügung. Ziel der Implementierung des KI-Chatbots ist es, den Mitarbeitern das Arbeitsleben zu erleichtern und sie gleichzeitig im Umgang mit KI zu schulen. 

ChatGPT als Fashion-Assistent bei Zalando

Zalando, eines der führenden Mode- und Lifestyle-Unternehmen in Europa, nutzt Large Language Models (LLMs) für verschiedene Zwecke. Ein Beispiel ist ein von ChatGPT betriebener Fashion-Assistant. Der Fashion-Assistant ist ein virtueller Assistent, der Kunden bei der Suche nach passenden Outfits und Produkten unterstützt. Er kann natürliche Sprache verstehen und personalisierte Empfehlungen basierend auf den individuellen Vorlieben und dem Stil der Kunden geben. 

Das LLM ist in der Lage, Anfragen von Kunden zu verstehen und Kleidung passend für jeden Anlass zu empfehlen. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Hose für seinen Spanienurlaub im August sucht, berücksichtigt das LLM nicht nur den Prompt „Hose“, sondern auch das Wetter in Spanien im August und den darauf basierenden Kleidungsstil. Somit wird das Modell eine kurze Hose im Casual-Style vorschlagen. Sollten die Suchergebnisse unbefriedigend für den Kunden sein, hat dieser die Möglichkeit, weitere Prompts zu formulieren, um seine Suche zu spezifizieren.

Dies verbessert das Einkaufserlebnis und ermöglicht es Zalando, seinen Kunden maßgeschneiderte Vorschläge zu machen. 

LLM bei der Merck Group (Pharmazeutische Industrie)

Die Merck Group setzt ChatGPT ebenfalls ein, um Unternehmensziele effizienter zu erreichen. MyGPT ermöglicht den Mitarbeitern von Merck technische Herausforderungen schnell zu lösen, Prompts für die Arbeitserleichterung einzugeben oder generelle Fragen zu stellen. Es basiert auf den internen Data und Analytics Kapazitäten der Merck Group durch OpenAI über die Microsoft Azure Cloud Services. Das Ziel ist es zukünftig unternehmensspezifische Daten und Wissen in die KI-Lösung zu implementieren, damit die Mitarbeiter weltweit Zugriff auf dieses haben. Mögliche Nutzungsvarianten sind zum Beispiel:

  • Stellenspezifische Anfragen für z.B. den Development Manager
  • Allgemeine Anfragen mit Fragen z.B. wie kann die Motivation im Team gesteigert werden?
  • Das Erstellen von Code, um administrative Prozesse zu vereinfachen

Fazit

Large Language Models haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend zu verändern. Von der Automatisierung der Kundenkommunikation über die Sprachübersetzung bis hin zur automatischen Textgenerierung und Datenanalyse bieten LLMs zahlreiche Anwendungsfälle, die Unternehmen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, können ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, Kundenerlebnisse verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.

Sie möchten mehr über Large Language Models und ihre Anwendung im Unternehmen wissen oder wollen ein LLM in Ihr Unternehmen implementieren? Dann kontaktieren Sie uns!

FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet

Was sind Large Language Models?

Große Sprachmodelle basierten auf Milliarden bis Billiarden Daten und ermöglichen einen Austausch zwischen Mensch und Maschine in menschlicher Sprache. Ein typisches Beispiel ist ChatGPT von OpenAI, welches in der Lage ist, menschliche Anfragen zu verstehen und auf diese in menschlicher Sprache zu reagieren.

Was sind typische Anwendungsbeispiele von LLMs?

Large Language Model können sowohl für den privaten als auch für den unternehmensspezifischen Gebrauch verwendet werden. Unternehmen nutzen LLMs z.B. zur Verbreitung von Wissen und Best Practices, um allgemeine Fragen zu beantworten oder zur Erstellung von Code, um den Arbeitsalltag für Mitarbeiter zu entlasten. Im privaten Gebrauch kann der Einsatz von LLMs zur Textverarbeitung, Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung von Inhalten, etc. verwendet werden.

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
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