Spring GDS 25. Jubiläum
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
Generative KI
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Klasse von Modellen, die neue Inhalte erzeugt. Text, Bilder, Audio, Code. Sie lernt statistische Muster aus einer großen Menge an Trainingsdaten und erzeugt dann Ausgaben, die diesen Mustern folgen, sobald Sie eine Eingabe geben.
Klassisches maschinelles Lernen sagt meist voraus oder klassifiziert. Ist diese E-Mail Spam? Wird dieser Kunde abwandern? Es ordnet einer Eingabe ein Label oder eine Zahl zu. Generative Modelle arbeiten anders. Ein großes Sprachmodell sagt immer wieder das nächste Token voraus, und das Ergebnis liest sich wie zusammenhängende Sprache. Diffusionsmodelle starten aus Rauschen und verfeinern es zu einem Bild. Die Ausgabe ist etwas, das es im Trainingssatz nicht gab, zusammengesetzt aus der Struktur, die das Modell aufgenommen hat. Ein Support-Team, das Antworten aus ein paar Stichpunkten entwirft und ein LLM den Rest ausfüllen lässt, ist generative KI in ihrer besten Form.
Der Haken: Diese Modelle erzeugen, was plausibel aussieht, nicht, was geprüft ist. Sie können etwas Falsches mit voller Überzeugung behaupten. Diese Lücke ist der Grund, warum Produktivsysteme die Generierung mit Verankerung, Retrieval und menschlicher Prüfung verbinden, statt der rohen Ausgabe zu vertrauen.
Generative KI bei Dallonses
Wir bauen mit generativer KI dort, wo sie sich ihren Platz verdient, nicht weil sie sich gut in einem Pitch macht. Das heißt in der Regel ein echter Arbeitsablauf mit einem echten Engpass. Entwerfen, Zusammenfassen, Klassifizieren, Antworten aus den eigenen Dokumenten eines Unternehmens. Wir gehen vom Problem aus und arbeiten rückwärts zum Modell, nicht umgekehrt.
Unsere Lösungen für künstliche Intelligenz verankern das Modell in Ihren Daten und halten dort einen Menschen im Spiel, wo eine falsche Antwort teuer ist. Wir bauen die Auswertung ein, damit Sie sehen, ob die Ausgaben tatsächlich besser werden, und gestalten den Rückfallplan für den Fall, dass das Modell danebenliegt. Denn das wird es. Große Marken bringen uns ihre schwierigsten Herausforderungen rund um KI und maschinelles Lernen, und wir liefern Systeme, die standhalten, sobald echte Nutzer sie auf die Probe stellen.
Haben Sie einen Arbeitsablauf, den generative KI wirklich voranbringen könnte? Stellen wir ihn gemeinsam auf die Probe.
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