Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes Feld, das sich mit der Entwicklung von Computersystemen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Systeme verwenden Algorithmen und Daten, um Muster zu erkennen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Probleme zu lösen. Ein aufregender Teilbereich der KI sind Large Language Models (LLMs), leistungsstarke künstliche Intelligenzen, die darauf trainiert sind, menschenähnliche Texte zu generieren und natürliche Sprache zu verstehen. Durch komplexe neuronale Netzwerke analysieren und interpretieren sie große Mengen an Textdaten, um ein tiefes Verständnis der Sprache zu entwickeln.
Large Language Models sind bereits in vielen Bereichen unverzichtbar geworden und werden auch in der Buchhaltung die Zukunft nachhaltig prägen. Erfahren Sie in diesem Artikel, was LLMs bereits jetzt leisten können und ob diese Technologie in Zukunft den Weg zu einer Allgemeinen KI bereiten wird.
Natürlich denken viele beim Thema LLMs sofort an ChatGPT. Das Tool von Open AI ist eine spezifische Implementierung, die für die Interaktion mit Benutzern über natürliche Sprache entwickelt wurde. Es ist ein Anwendungsfall von LLMs, der darauf abzielt, Unterhaltungen zu simulieren und auf Anfragen zu antworten, aber LLMs umfassen ein breiteres Spektrum von Anwendungen und Funktionen jenseits des reinen Chatbots.
Diese Modelle verwenden fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, wie zum Beispiel Transferlernen und selbstüberwachtes Lernen, um ihr Verständnis der Sprache kontinuierlich zu verbessern. Durch die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, können Large Language Models in einer Vielzahl von Einsatzbereichen eingesetzt werden. Dazu gehören automatische Textgenerierung, z.B. für Content-Erstellung, E-Mails, Stellenausschreibungen, Artikel, …, Übersetzungsdienste, Chatbots, Verarbeitung von Tabellendaten, Zusammenfassungen von Texten, Textklassifizierung und vieles mehr.
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Sogenannte „Foundational Models“ sind grundlegende Modelle oder Kerne künstlicher Intelligenz, die als Basis für die Entwicklung spezialisierter oder erweiterte KI-Systeme dienen. Diese Modelle werden in der Regel auf riesigen Datensätzen trainiert und können ein breites Verständnis natürlicher Sprache oder anderer Datenformen entwickeln. Foundational Models bilden das Fundament für verschiedene Anwendungen und ermöglichen es Entwicklern, schnell und effizient aufbauend auf diesem Wissen spezifische Lösungen zu entwickeln.
Ein gutes Beispiel für ein Foundational Model sind Large Language Models (LLMs) wie GPT (Generative Pre-trained Transformer). Diese Modelle werden auf umfangreichen Textdaten trainiert und lernen dabei, die Struktur, Semantik und Grammatik natürlicher Sprache zu verstehen und zu generieren.
Foundational Models sind entscheidend für die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, da sie eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung von Technologien in verschiedenen Bereichen bieten. Seit 2022 haben sich diese Modelle über alle Erwartungen hinaus deutlich verbessert und bildeten damit den Grundstein für den heutigen umfangreichen Einsatz.
Zunächst einmal ist es wichtig, das Foundational Model auf die spezifischen Anforderungen und den Anwendungsfall anzupassen. Dies kann durch Feinabstimmung oder Fine-Tuning des Modells erfolgen, bei dem das Modell mit Daten trainiert wird, die spezifisch für den Anwendungsfall sind.
Ein wichtiger Aspekt bei der Anpassung von Foundational Models ist die Implementierung von "Guardrails" oder Sicherheitsmaßnahmen. Guardrails dienen dazu, sicherzustellen, dass das Modell angemessen und ethisch verwendet wird und potenzielle Risiken wie Bias , Missbrauch oder unerwartete Verhaltensweisen minimiert werden. Dies kann durch die Implementierung von Überwachungs- und Kontrollmechanismen erfolgen, die sicherstellen, dass das Modell verantwortungsbewusst und transparent eingesetzt wird.
Nach der Anpassung und Implementierung von Guardrails kann das modifizierte Foundational Model für die spezifische Anwendung eingesetzt werden.
Auch für die Buchhaltung sind LLMs bereits im Einsatz und können gerade bei repetitiven Tätigkeiten deutliche Unterstützung bieten. Zusätzlich zum Automatisierungspotenzial mit Finmatics (automatische Vorkontierung, Belegtrennung, …) können mithilfe von Large Language Models noch weitere Aufgaben erledigt werden.
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Obwohl Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 enorme Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung gemacht haben, sind sie dennoch mit einigen Einschränkungen konfrontiert, von denen Halluzinationen eine der bemerkenswertesten sind.
Halluzinationen treten auf, wenn das Modell irrtümlicherweise Informationen hinzufügt oder generiert, die nicht im Trainingsdatensatz vorhanden waren. Dies kann zu inkorrekten oder irreführenden Antworten führen, die nicht mit der Realität übereinstimmen. Obwohl LLMs bemerkenswert sind, können sie immer noch Schwierigkeiten haben, Kontext zu verstehen und nuancierte Interpretationen vorzunehmen, was zu ungenauen Ergebnissen führen kann. Die Bewältigung von Halluzinationen bleibt eine Herausforderung für die Weiterentwicklung von LLMs und erfordert fortlaufende Forschung und Verbesserungen in den Trainings- und Feinabstimmungsprozessen, um die Qualität und Zuverlässigkeit der generierten Texte zu erhöhen.
Der Begriff „Allgemeine Künstliche Intelligenz“ (AGI) bezieht sich auf eine Form von KI, die menschenähnliche Intelligenz besitzt und in der Lage ist, eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Gegensatz zu spezialisierten KI-Systemen, die auf bestimmte Aufgaben oder Domänen beschränkt sind, strebt Allgemeine KI danach, ein umfassendes Verständnis von Wissen und Fähigkeiten zu erreichen, die dem menschlichen Denken ähneln.
GPT-4, als eines der führenden LLMs, übertrifft seine Vorgänger durch eine Reihe von bemerkenswerten Merkmalen. Mit der Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu generieren, Fragen zu beantworten und komplexe Texte zu analysieren, bietet es ein beeindruckendes Sprachverständnis und -generierung.
Doch seine Vielseitigkeit geht über spezifische Aufgaben hinaus, denn GPT-4 kann auch allgemeine Aufgaben bewältigen, für die es keine spezielle Anleitung erhalten hat. Dieser Schritt in Richtung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz zeigt seine Fähigkeit zur Generalisierung. Durch Transferlernen kann GPT-4 nahtlos von einer Domäne zur anderen wechseln und dabei Wissen und Fähigkeiten übertragen, was die Anpassungsfähigkeit und das Lernen aus begrenzten Datenquellen demonstriert. Darüber hinaus zeigt es ein bemerkenswertes Kontextbewusstsein, indem es längere Textabschnitte verarbeiten und den Kontext über mehrere Sätze hinweg verstehen kann. Diese Eigenschaft ist entscheidend für die Führung menschenähnlicher Konversationen und die Lösung komplexer Probleme.
Außerdem zeigt eine aktuelle Studie, dass GPT-4 bei der kognitiven Neubewertung negativer Situationen besser abschneidet als Menschen. Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie GPT-4 menschenähnliche Fähigkeiten zeigt und zur Entwicklung von AGI beiträgt. Die Fähigkeit zur Neubewertung von Situationen ist ein wichtiger Aspekt des menschlichen Denkens und der emotionalen Intelligenz. Wenn GPT-4 diese Fähigkeit beherrscht, ist dies ein vielversprechender Schritt in Richtung einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz.
Aber keine Angst: GPT-4 kann trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten noch nicht als vollständige AGI betrachtet werden. Es gibt weiterhin viele Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, bevor wir eine echte allgemeine KI erreichen.
Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz schreitet schnell voran. Wollen Sie mehr zum Thema KI in der Buchhaltung erfahren, dann abonnieren Sie unseren monatlichen Newsletter und gehören Sie zu den ersten, die von neuen Entwicklungen und hilfreichen Features erfahren.