MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmensanwendungen stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen, die weit über das bloße Training von Modellen hinausgehen.
Die Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensanwendungen ist ein komplexer Prozess, der weit über das Training von Modellen hinausgeht. Trotz der Milliardeninvestitionen in die Ausbildung großer Sprachmodelle (LLMs) bleibt eine erhebliche Lücke zwischen der Erstellung eines Modells und seiner nützlichen Integration in Anwendungen. In der Theorie sind Methoden wie das Fine-Tuning oder die Retrieval-Augmented Generation (RAG) gut verstanden, um das Wissen und die Fähigkeiten vortrainierter KI-Modelle zu erweitern. In der Praxis jedoch sind diese Prozesse oft nicht so einfach, wie Jonas Andrulis, CEO von Aleph Alpha, erklärt.
Fine-Tuning kann effektiv sein, um den Stil oder das Verhalten eines Modells zu ändern, ist jedoch nicht die beste Methode, um ihm neue Informationen beizubringen. RAG bietet eine Alternative, indem das Modell wie ein Bibliothekar fungiert, der Informationen aus einem externen Archiv abruft. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass die Informationen in der Datenbank geändert und aktualisiert werden können, ohne das Modell neu zu trainieren oder fein abzustimmen. Allerdings setzt RAG voraus, dass die notwendigen Prozesse und das institutionelle Wissen dokumentiert sind, was oft nicht der Fall ist.
Ein weiteres Problem tritt auf, wenn die Dokumente oder Prozesse auf Daten basieren, die außerhalb der Verteilung des Modells liegen. Beispielsweise könnte ein Modell, das nur auf englischen Datensätzen trainiert wurde, Schwierigkeiten mit deutscher Dokumentation haben, insbesondere wenn diese wissenschaftliche Formeln enthält. In solchen Fällen ist eine Kombination aus Fine-Tuning und RAG erforderlich, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.
Aleph Alpha, ein KI-Startup mit Sitz in Heidelberg, strebt an, eine Art europäisches DeepMind zu werden, indem es die Herausforderungen angeht, die Unternehmen und Nationen daran hindern, eigene souveräne KI-Modelle zu entwickeln. Souveräne KI bezieht sich auf Modelle, die mit internen Datensätzen eines Landes auf Hardware trainiert oder fein abgestimmt werden, die innerhalb seiner Grenzen gebaut oder bereitgestellt wird.
Das Unternehmen hat kürzlich eine neue Trainingsarchitektur ohne Tokenizer, genannt “T-Free”, entwickelt, die darauf abzielt, das Fine-Tuning von Modellen, die Daten außerhalb der Verteilung verstehen können, effizienter zu gestalten. Diese Architektur umgeht das Problem, dass traditionelle Tokenizer-Ansätze große Mengen an Daten erfordern, was nicht nur rechenintensiv ist, sondern auch voraussetzt, dass genügend Daten vorhanden sind.
Ein weiteres Beispiel für die Innovation von Aleph Alpha ist das Tool “Pharia Catch”, das entwickelt wurde, um Lücken in dokumentiertem Wissen zu überwinden. Wenn beispielsweise zwei Verträge zu einer Compliance-Frage relevant sind und sich widersprechen, kann das System den Menschen um Feedback bitten, ob es sich um einen tatsächlichen Konflikt handelt. Diese Informationen können dann in die Wissensbasis der Anwendung zurückgeführt oder zur Feinabstimmung effektiverer Modelle verwendet werden.
Die Herausforderungen bei der Integration von KI in Unternehmensanwendungen werden durch die Anforderungen an die Hardware noch verstärkt. Unterschiedliche Unternehmen und Nationen können Anforderungen haben, auf inländisch entwickelter Hardware zu laufen, oder es kann vorgeschrieben sein, wo die Workloads ausgeführt werden dürfen. Aleph Alpha arbeitet mit einer Vielzahl von Hardware-Partnern zusammen, darunter AMD und Graphcore, um diesen Anforderungen gerecht zu werden.
In Zukunft wird die Entwicklung von KI-Anwendungen noch komplexer werden, da die Branche sich von Chatbots hin zu agentischen KI-Systemen bewegt, die in der Lage sind, komplexere Probleme zu lösen. Diese Systeme versprechen, mehrstufige Prozesse asynchron abzuschließen, was neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnet, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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