Ohne Nebenwirkungen: MyGPT's Ansatz für sichere generative KI
LLMs und Halluzinationen gehen Hand in Hand
Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLM) wie ChatGPT ist auch das potenzielle Risiko von sogenannten Halluzinationen der Modelle in den Blickpunkt gerückt. Die zahlreichen Berichte zu diesem Phänomen nähren Skepsis selbst bei denen, die von den Möglichkeiten der Technologie überzeugt sind.
Der volle Ton der Überzeugung, in dem falsche oder fehlerhafte Informationen ausgegeben werden, verschärft die Problematik. Es existieren Beispiele, bei denen Unternehmen durch eine KI-Fehlinformation finanzielle Verlust erlitten haben. Zudem gibt es Sorge, dass durch Halluzinationen das Vertrauen in die KI sinkt und sogar rechtliche Probleme entstehen.
- 16. Januar. 2024
Patrick Ratheiser
CEO & Founder
Karin Schnedlitz
Content Managerin
Warum treten Halluzinationen auf?
LLMs funktionieren rein statistisch und es wird nach reiner Wahrscheinlichkeit entschieden, welches Wort auf das nächste folgt. Aus dem umfangreichen Wissensschatz, mit dem ein LLM trainiert wurde, wird die plausibelste Antwort generiert. Wenn es widersprüchliche Informationen oder eine zu dünne Datenlage in den Trainingsdaten gibt, kann die Folge eine Halluzination sein, weil sich das interne Wissen nicht konsistent zusammenführen lässt. Dabei finden im LLM keine Selbstzweifel statt, es werden wahre und falsche Informationen in gleicher Überzeugung übermittelt.
MyGPT als Schutzschild gegen Halluzinationen
Ein Versicherungsunternehmen hat bereits Anwendungsfälle für LLMs mit großem Potenzial identifiziert, und sucht nach einem Weg, etwas gegen Halluzinationen zu unternehmen. Die Lösung MyGPT des österreichischen KI-Startups Leftshift One, verspricht ein auf interne Unternehmensdaten zugeschnittenes, flexibles und sicheres LLM zu sein, das durch seine Funktionalitäten mögliche Halluzinationen verhindert. Um die Vorteile der Lösung zu verstehen, hilft ein Blick auf die Techniken, die Halluzinationen bei LLMs verhindern.
Wie Halluzinationen verhindert werden können
Grundsätzlich existieren drei Lösungsansätze, um Halluzinationen bei LLMs vorzubeugen:
- Fine-Tuning:
LLMs werden weiter trainiert, um ihre Vorhersagen zu verfeinern. Das Fine-Tuning ermöglicht es, die generative KI auf spezifische Anwendungen oder Branchen auszurichten. Durch das weitere Training können auch aktuellere Daten oder branchenspezifische Informationen hinzugefügt werden.
- Prompt-Engineering
Durch optimierte Eingabeaufforderungen („Prompts“) für LLMs werden genauere und zuverlässigere Ergebnisse erzielt. Die Prompts zeichnen sich durch eine präzise und spezifische Formulierung aus. Mit Feedback-Schleifen lassen sich zudem Antworten verifizieren.
- Kombination von Fine-Tuning und Prompt-Engineering
Indem sowohl Fine-Tuning als auch Prompt-Engineering kombiniert werden, kann eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei den Antworten erreicht werden. Die Kombination dieser Techniken stellt sicher, dass die generierte Antwort sowohl aktuell als auch relevant für den eingegebenen Prompt ist.
MyGPT nutzt flexibel die besten Methoden zur Bekämpfung von Halluzinationen
MyGPT ist eine flexible und unabhängige Lösung, die den unternehmensinternen Einsatz von verschiedenen LLMs möglich macht. Der Strict Mode stellt dabei sicher, das Antworten des Modells ausschließlich auf den verfügbaren Informationen basiert, die zuvor vom Unternehmen gesammelt und in die Lösung integriert wurden. Dabei bedient sich Leftshift One vorrangig des Prompt-Engineering, wobei die Anfragen des Kunden automatisch im Hintergrund in einen Prompt eingebettet werden, um maximale Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Antworten zu garantieren.
Für bestimmte Branchen, in denen etwa der Jargon besonders wichtig ist, kommt für MyGPT eine Kombination aus Fine-Tuning und Prompt-Engineering zum Einsatz. Für die Versicherung ist diese Vorgehensweise besonders interessant, da in der Versicherungsbranche komplexes Vokabular und präzise Formulierungen von großer Bedeutung sind.
MyGPT steigert das Vertrauen in KI
In dem Versicherungsunternehmen ist man davon überzeugt, dass der Einsatz von MyGPT mit der Funktionalität des Strict Modes die Skepsis und der damit einhergehenden Vermeidung eines Einsatzes von LLMs im Unternehmenskontext erheblich reduziert hat. Für eine geplante Innovationsinitiative stellt man daher die testweise Einführung von MyGPT für die entwickelten Anwendungsfälle auf die oberste Tagesordnung. Die Zeit für den produktiven Einsatz von generativer KI ist gekommen und mit Leftshift One gibt es einen starken und vertrauenswürdigen Partner.
Wie sieht die Zukunft aus?
Einen Einblick in die Roadmap von MyGPT zeigt weitere Vorteile: Mit der Technik der Introspection kann man in Zukunft die Vertrauenswürdigkeit von MyGPT noch weiter erhöhen. Im Strict Mode lässt man das LLM selbst noch einmal über seine eigene Antwort reflektieren, und kombiniert es mit einem zweiten, alternativen LLM in einer Art kompetitivem Szenario. Widersprüche und Abweichungen von faktischer Korrektheit werden bei dieser iterativen Generierung der Antwort noch sicherer verhindert.
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