Was sind domänenspezifische LLMs? Ein praktischer Leitfaden für Ihr Unternehmen

Haben Sie jemals versucht, einem Chatbot eines Unternehmens eine einfache Frage zu stellen, nur um einen Link zu einem 5.000 Wörter langen juristischen Dokument zu erhalten? Oder Sie fragen nach einer bestimmten Funktion und erhalten eine Antwort, die zwar technisch korrekt, aber völlig nutzlos ist. Es ist, als würde man mit einer sehr höflichen, aber sehr unhilfreichen Wand sprechen.

Während allgemeine große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT beeindruckend sind, wissen sie ein wenig über alles, aber nicht viel über das, was für Ihr Unternehmen wirklich wichtig ist. Für echte Ergebnisse brauchen Sie keinen Generalisten; Sie brauchen einen Spezialisten. Hier kommen domänenspezifische LLMs ins Spiel.

Dieser Leitfaden führt Sie durch, was sie sind, warum sie viel besser zu Ihrem Unternehmen passen, die verschiedenen Möglichkeiten, einen zu bekommen, und wie Sie den richtigen Ansatz wählen, ohne ein riesiges Budget zu benötigen.

Der wesentliche Unterschied: allgemeine vs. domänenspezifische LLMs

Bevor wir in das "Wie" eintauchen, lassen Sie uns das "Was" klären. Der Unterschied liegt nicht nur in den Daten, auf denen sie trainiert werden; es geht um die Ergebnisse, die sie liefern, und ob Sie ihnen tatsächlich vertrauen können.

Was ist ein allgemeines LLM?

Modelle wie GPT-4 und Llama 3 sind auf einer unglaublichen Menge an öffentlichen Daten trainiert, die aus allen Ecken des Internets gesammelt wurden. Denken Sie an sie wie an einen Allgemeinmediziner. Sie haben ein enormes Wissen und können mit allgemeinen Problemen umgehen, aber Sie würden sie nicht bitten, eine Herzoperation durchzuführen.

Für ein Unternehmen schafft dies einige ziemlich große Probleme:

• Sie kennen Ihr Unternehmen nicht. Sie haben keine Ahnung von Ihrer Produktlinie, internen Richtlinien oder der einzigartigen Art, wie Sie mit Kunden sprechen.

• Sie können "halluzinieren." Wenn sie etwas nicht wissen, haben sie die schlechte Angewohnheit, einfach Dinge mit überraschender Zuversicht zu erfinden. In einem geschäftlichen Umfeld ist das ein Rezept für eine Katastrophe.

• Sie können nicht auf Ihre Daten zugreifen. Sie sind von Ihren privaten Wissensdatenbanken abgeschottet und können keine Echtzeitinformationen abrufen, wie z. B. den Bestellstatus eines Kunden.

Was sind domänenspezifische LLMs?

Ein domänenspezifisches LLM ist ein KI-Modell, das auf einen fokussierten Informationssatz aus einem bestimmten Bereich trainiert, feinabgestimmt oder darauf zugreifen kann. Dieser Bereich kann so breit wie Finanzen oder Recht sein oder so spezifisch wie das interne Wissen Ihres eigenen Unternehmens.

Das ist Ihr Facharzt, der Kardiologe. Sie haben tiefes, nuanciertes Fachwissen in einem Bereich, was ihren Rat für spezifische, hochriskante Probleme weitaus wertvoller macht.

Die Vorteile für ein Unternehmen sind ziemlich offensichtlich:

• Höhere Genauigkeit: Sie verstehen die Fachsprache Ihrer Branche und den Kontext Ihres Unternehmens, was präzisere und wirklich hilfreiche Antworten bedeutet.

• Erhöhte Zuverlässigkeit: Sie sind viel weniger geneigt, Dinge zu erfinden, da ihr Wissen auf einem kontrollierten Informationssatz basiert, den Sie bereitstellen.

• Bessere Benutzererfahrung: Sie geben Antworten, die tatsächlich auf die Bedürfnisse des Benutzers zugeschnitten sind und sogar die Stimme Ihrer Marke widerspiegeln können, was eine viel reibungslosere Interaktion schafft.

Alt-Titel: Ein visueller Vergleich von allgemeinen vs. domänenspezifischen LLMs.

Alt-Text: Eine Infografik, die die Merkmale von allgemeinen LLMs und domänenspezifischen LLMs für geschäftliche Anwendungsfälle vergleicht.

Drei praktische Ansätze zum Aufbau domänenspezifischer LLMs

Die Erstellung einer spezialisierten KI muss nicht bedeuten, ein neues Modell von Grund auf zu bauen, ein Prozess, der leicht in die Millionen gehen kann. Heutzutage gibt es einige praktische Methoden zur Auswahl, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen in Bezug auf Kosten, Aufwand und Leistung.

Methode 1 für domänenspezifische LLMs: Prompt-Engineering (der Schnellstart)

Der einfachste Weg, um spezialisiertere Antworten zu erhalten, besteht darin, wirklich gut im Fragenstellen zu werden. Prompt-Engineering dreht sich darum, detaillierte Anweisungen (Prompts) zu erstellen, die einem allgemeinen Modell den Kontext, die Regeln und Beispiele geben, die es benötigt, um wie ein Experte zu agieren. Im Wesentlichen sagen Sie ihm: "Für die nächsten fünf Minuten sind Sie ein Experte in X, und hier sind die Regeln, die Sie befolgen müssen."

• Vorteile: Es ist schnell, günstig und Sie müssen das Modell nicht tatsächlich ändern. Sie können neue Prompts in Minuten erstellen und testen.

• Nachteile: Es kann etwas fragil sein; eine kleine Änderung im Prompt kann die Ergebnisse völlig aus der Bahn werfen. Es ist auch durch die Menge an Text begrenzt, die das Modell auf einmal verarbeiten kann, und lehrt das Modell grundsätzlich nichts Neues.

Methode 2 für domänenspezifische LLMs: Retrieval-augmented generation (RAG) (die Open-Book-Prüfung)

Retrieval-augmented generation, oder RAG, ist wie eine Open-Book-Prüfung für ein LLM. Anstatt nur das zu verwenden, was es während des Trainings "gelernt" hat, wird das Modell mit einer externen, vertrauenswürdigen Wissensdatenbank verbunden, wie z. B. den Hilfeartikeln Ihres Unternehmens, früheren Support-Tickets oder internen Wikis. Wenn eine Frage eingeht, findet das System zuerst relevante Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank und füttert sie dann dem LLM als Kontext, um die Antwort zu generieren.

• Vorteile: Dieser Ansatz liefert Ihnen aktuelle und überprüfbare Antworten, was das Risiko von Halluzinationen drastisch reduziert. Es ist unglaublich effektiv für jede Aufgabe, die auf einem Wissensbestand basiert, und stellt sicher, dass die Antworten der KI immer auf Ihren genehmigten Informationen basieren.

• Nachteile: Ein RAG-System ist nur so gut wie sein Quellmaterial. Wenn Ihre Dokumentation ein Chaos ist, werden es auch die Antworten der KI sein.

Alt-Titel: Ein Workflow-Diagramm des RAG-Prozesses für domänenspezifische LLMs.

Alt-Text: Ein Flussdiagramm, das zeigt, wie domänenspezifische LLMs Retrieval-augmented generation (RAG) verwenden, um Informationen in einer Wissensdatenbank zu finden und eine genaue Antwort zu generieren.

Genau so funktionieren moderne KI-Support-Tools. Ein KI-Agent von eesel AI verwendet RAG, um direkt in das gesamte Wissen Ihres Unternehmens einzutauchen, sei es in Zendesk-Tickets, Confluence-Seiten, Google Docs oder sogar in Ihren Shopify-Katalog. Dies hält jede Antwort in der Realität Ihres Unternehmens verankert, nicht im generischen Web.

Alt-Titel: eesel AI-Integrationen zur Erstellung domänenspezifischer LLMs.

Alt-Text: Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie sie sich mit verschiedenen Wissensquellen wie Zendesk und Confluence verbindet, um domänenspezifische LLMs zu unterstützen.

Methode 3 für domänenspezifische LLMs: Feinabstimmung (die tiefe Spezialisierung)

Feinabstimmung ist, wenn Sie ein vortrainiertes allgemeines Modell nehmen und es durch eine zweite Trainingsrunde führen, diesmal mit einem kuratierten Datensatz Ihrer eigenen domänenspezifischen Beispiele. Dieser Prozess passt tatsächlich die internen Verbindungen des Modells an, um sein Verhalten, seinen Ton und sein Wissen zu spezialisieren. Es ist, als würde man diesen Allgemeinmediziner in ein Facharztprogramm schicken, um Kardiologe zu werden.

• Vorteile: Es kann einen bestimmten Stil, Ton oder eine komplexe Denkweise direkt in das Modell einbacken und es zu einem echten Experten machen.

• Nachteile: Dies kann teuer und zeitaufwendig werden und erfordert Tausende von hochwertigen Beispielen. Es besteht auch das Risiko des sogenannten "katastrophalen Vergessens," bei dem das Modell so spezialisiert wird, dass es vergisst, wie man einige der grundlegenden Dinge macht, die es früher konnte.

Praxisbeispiele für domänenspezifische LLMs

Der Übergang von allgemeiner zu spezialisierter KI ist bereits in vollem Gange. Hier sind einige große Beispiele, gefolgt von dem einen Bereich, der für jedes Unternehmen am wichtigsten ist: Ihr eigenes.

Beispiele für domänenspezifische LLMs in verschiedenen Branchen

Diese Modelle zeigen, wie mächtig es ist, sich auf einen Bereich zu konzentrieren.

Branche	Beispiel LLM	Hauptanwendungsfall
Finanzen	BloombergGPT	Analyse von Finanzdokumenten, Sentiment-Analyse, Beantwortung von Finanzfragen.
Gesundheitswesen	Med-PaLM 2	Beantwortung medizinischer Fragen, Zusammenfassung klinischer Forschung, Unterstützung bei Diagnosen.
Recht	Paxton AI	Juristische Recherche, Vertragsprüfung und Erstellung juristischer Dokumente.
Softwareentwicklung	StarCoder	Code-Generierung, Autovervollständigung und Debugging-Unterstützung.

Der wichtigste Bereich für domänenspezifische LLMs: Ihr eigenes Unternehmenswissen

Diese großen Branchenmodelle sind beeindruckend, aber der wichtigste Bereich für Sie? Es ist Ihr eigenes Unternehmen. Keine KI von der Stange kennt Ihre Produktcodes, Ihre spezifische Art der Rückgabebearbeitung oder Ihre freundliche, einfühlsame Markenstimme. Dies gilt besonders im Kundensupport, wo generische Antworten nicht nur unhilfreich, sondern geradezu frustrierend sind.

Hier macht eine Plattform wie eesel AI wirklich einen Unterschied. Anstatt Ihnen ein generisches "Support"-Modell zu geben, hilft Ihnen eesel, ein domänenspezifisches LLM zu erstellen, das ein Experte für Ihre Support-Operationen ist. Es lernt aus Ihren vergangenen Tickets, wie Ihre besten Agenten Probleme lösen, und übernimmt deren Ton. Indem es sich mit all Ihren Wikis, Dokumenten und Tools wie Slack verbindet, wird es zum einzigen Anlaufpunkt für Ihr Unternehmen. Es kann dann sowohl Ihren Kunden als auch Ihrem eigenen Team sofortigen, genauen Support bieten und das kollektive Wissen Ihres Unternehmens in seinen besten Vorteil verwandeln.

Wie man den richtigen Ansatz für domänenspezifische LLMs wählt

Also, mit drei verschiedenen Methoden auf dem Tisch, wo fangen Sie an? Die richtige Wahl hängt wirklich von Ihren Zielen, Ihrem Budget und der Komplexität Ihrer Bedürfnisse ab. Dieses Flussdiagramm kann Ihnen helfen, darüber nachzudenken.

Der praktische Weg zu domänenspezifischen LLMs für die meisten Unternehmen

Schauen Sie, für die meisten Unternehmen müssen Sie die Dinge nicht überkomplizieren. Der Sweet Spot ist eine Mischung aus intelligentem Prompting und einem soliden RAG-System. Diese Kombination bietet Ihnen die Genauigkeit eines Spezialisten, ohne den Aufwand und die hohen Kosten der Feinabstimmung.

Und Sie müssen kein KI-Guru sein, um dorthin zu gelangen. eesel AI bietet eine leistungsstarke, einsatzbereite Hybridlösung, die die Bereitstellung eines domänenspezifischen LLMs einfach macht.

• Es verbindet sich einfach mit Ihren Sachen. Mit Ein-Klick-Integrationen verbindet es sich sofort mit Ihren Wissensquellen, sodass es immer von der Quelle der Wahrheit Ihres Unternehmens arbeitet.

• Sie kontrollieren die Persönlichkeit. Sein Prompt-Editor ermöglicht es Ihnen, die Persona, den Ton und die Anweisungen der KI ohne jegliches Codieren zu gestalten. Sie können eine einzigartige Persönlichkeit definieren und ihr genau sagen, wie sie knifflige Probleme eskalieren soll.

• Sie können es risikofrei testen. Das Beste daran? Der Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihre neue KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen. Sie können genau sehen, wie sie reagiert hätte, solide Prognosen zu Lösungsraten erhalten und Ihren ROI berechnen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Dies gibt Ihnen alle Vorteile eines spezialisierten Modells ohne die hohen Kosten und Risiken der Feinabstimmung.

Ihre nächste spezialisierte KI sollte auf domänenspezifischen LLMs basieren

Generische KI hatte ihren Moment, aber für echte Geschäftsprobleme reicht sie einfach nicht mehr aus. Wenn Sie wirklich vorankommen wollen, brauchen Sie eine KI, die Sie, Ihren Kontext, Ihre Probleme, Ihre Kunden versteht.

Domänenspezifische LLMs liefern die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und maßgeschneiderte Erfahrung, die die Menschen jetzt erwarten. Sie sind das, was KI von einem coolen Partytrick in ein unverzichtbares Werkzeug verwandelt.

Und Sie brauchen kein Team von Datenwissenschaftlern oder ein sechsmonatiges Projekt, um loszulegen. eesel AI ist der schnellste und praktischste Weg, um eine leistungsstarke, domänenspezifische KI für Ihr Support-Team und internes Wissen zu starten. Es ist eine wirklich selbstbedienbare Plattform, sodass Sie in Minuten und nicht in Monaten live gehen können.

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