Fortgeschrittene große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben Schulung

Einführung in große Sprachmodelle sowie generative KI

• Methoden und Modelle im Überblick
• Anwendungsbereiche und Einsatzszenarien erläutern
• Herausforderungen und Grenzen der Technologie diskutieren

Einsatz von LLMs bei NLU-Aufgaben

• Sentiment-Analyse
• Erkennung benannter Entitäten
• Extraktion von Beziehungen zwischen Elementen
• Semantische Analyse von Texten

Einsatz von LLMs bei NLI-Aufgaben

• Erkennung logischer Schlussfolgerungen aus Texten
• Identifikation widersprüchlicher Aussagen<\/li>
• Detektion äquivalenter Formulierungen

Einsatz von LLMs für Wissensnetze

• Fakten und Beziehungen aus Texten extrahieren
• Mögliche fehlende oder neue Informationen ableiten
• Nutzung der erstellten Wissensnetze zur Bearbeitung weiterer Aufgaben

Einsatz von LLMs für allgemeines schlussfolgerndes Denken

• Plausible Erklärungen, Hypothesen und Szenarien generieren
• Nutzung etablierter Wissensdatenbanken zum Allgemeinwissen
• Evaluation des schlussfolgernden Denkens anhand geeigneter Kriterien

Einsatz von LLMs für die Dialoggenerierung

• Erstellung von Dialogen mit Chatbots, virtuellen Assistenten und Konversationsagenten
• Verwaltung laufender Gespräche
• Nutzung spezialisierter Datensätze zur Dialoganalyse und Bewertung

Einsatz von LLMs für multimodale Generierung

• Erzeugung von Bildern aus Texten
• Erstellung von Texten auf Basis vorhandiger Bilder
• Videoproduktion durch Text- oder Bildvorgaben
• Generierung von Audiodaten mittels Text-Eingabe<\/li>
• Textgenerierung anhand vorgegebener Audiosequenzen
• Erstellung dreidimensionaler Modelle aus Text- oder Bilddaten

Einsatz von LLMs im Bereich des Meta-Lernens

• Anpassung der Modelle an neue Domänen, Aufgaben oder Sprachen
• Lernprozesse auch bei sehr wenig oder keinen Beispieldaten ermöglichen
• Nutzung spezieller Datensätze und Frameworks zum Meta-Lernen bzw. Transferlernen

Einsatz von LLMs im Bereich des adversarialen Lernens

• Schutz der Modelle vor feindlichen Angriffen sicherstellen
• Bias sowie Fehlerquellen in den Modellen erkennen und verringern
• Einsatz geeigneter Datensätze und Verfahren zur Stärkung der Robustheit

Evaluation von LLMs und generativer KI

• Bewertung von Qualität und Vielfalt erzeugter Inhalte
• Nutzung gängiger Metriken wie z.B. Inception-Score, Fréchet Inception Distance oder BLEU-Wert
• Einsatz humanbasierter Methoden wie Crowdsourcing und Umfragen
• Anwendung kreativer Verfahren zur Evaluation, etwa Turing-Tests oder spezielle Diskriminatoren

Umsetzung ethischer Prinzipien bei der Arbeit mit LLMs sowie generativer KI

• Förderung von Fairness und Verantwortlichkeit im Umgang mit den Technologien
• Vermeidung missbräuchlicher oder schädlicher Anwendungen
• Achtung der Rechte sowie des Datenschutzes aller Urheber und Nutzer
• Förderung einer harmonischen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI im kreativen Prozess

Zusammenfassung und weitere Schritte