Vertrauen Sie nicht allem, was Sie lesen: Vertrauenswerte in LLMs und Genauigkeit

„Traue nicht allem, was du siehst; selbst Salz sieht aus wie Zucker.“ Dieses Sprichwort erinnert daran, dass der Schein trügen kann. In der heutigen Welt der überwältigenden Informationsflut wird es noch schwieriger, Fakten von Fluffälligkeiten zu unterscheiden. Im Bereich der KI gilt das gleiche Prinzip. Nur weil ein KI-Modell eine Antwort liefert, heißt das nicht, dass es immer die richtige ist.

Tatsächlich können selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme — wie Large Language Models (LLMs) — mit der Genauigkeit zu kämpfen haben. Diese Modelle können riesige Textmengen verarbeiten, komplexe Daten analysieren und fast sofort Antworten generieren. Aber woher weißt du, ob das, was sie dir sagen, richtig ist? Hier kommen die Konfidenzwerte ins Spiel. Konfidenzwerte sind wie die KI-Version eines Bauchgefühls. Sie sagen uns, wie sicher sich das Modell in Bezug auf seine Antwort ist. Stellen Sie sich sie als Sicherheitsnetz vor, das Unternehmen und Benutzern wie Ihnen hilft, sich im Meer der von LLMs bereitgestellten Daten zurechtzufinden.

Ohne Vertrauenswerte müssten Sie raten, ob eine extrahierte Telefonnummer oder wichtige Daten gültig sind. Mit ihnen können Sie fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wem Sie vertrauen können. Also, was genau sind Konfidenzwerte? Wie können sie verwendet werden, um die LLM-Genauigkeit zu verbessern, und warum sind sie für Unternehmen und datengestützte Entscheidungen wichtig?

In diesem Blog werden wir die Rolle von LLMs aufschlüsseln, untersuchen, wie Vertrauenswerte ihre Vertrauenswürdigkeit verbessern, Beispiele aus der Praxis untersuchen und bewährte Verfahren erörtern, um das Beste daraus zu machen leistungsstarke KI-Tools. Bereit?

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Im Kern sind Large Language Models (LLMs) fortschrittliche KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Angetrieben von neuronalen Netzwerken verarbeiten sie riesige Mengen an Textdaten, um Sprachmuster, Struktur und Kontext zu „lernen“. Stellen Sie sich diese als unglaublich intelligente Assistenten vor, die bei allem helfen, von der Textzusammenfassung über die Beantwortung von Fragen bis hin zum Extrahieren bestimmter Informationen aus einem Meer von Dokumenten.

Diese Modelle, wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI, werden auf riesigen Datensätzen trainiert, die es ihnen ermöglichen, Text zu generieren und Erkenntnisse zu liefern, die menschliche Konversation nachahmen können. So intelligent diese Modelle auch sind, sie sind nicht ohne Herausforderungen. Die wichtigste ist die Genauigkeit — insbesondere bei der Bearbeitung großer Datensätze oder spezieller Extraktionsaufgaben.

Steht das L in LLMs tatsächlich für Einschränkungen?

LLMs verarbeiten Sprache durch sogenannte Tokens. Ein Token kann ein Wort oder ein Teil eines Wortes sein, abhängig von der Komplexität des Sprachmodells. Zum Beispiel könnte „Unglück“ in „Unglück“ und „Glück“ aufgeteilt werden. Diese Tokens sind die Bausteine, die das Modell verwendet, um Text zu verstehen und zu generieren. Aber hier ist der Haken: Jedes LLM hat ein Token-Limit.

Frühe Modelle, wie GPT-3.5, waren auf rund 4.096 Token begrenzt, was bedeutet, dass sie nur eine begrenzte Textmenge gleichzeitig verarbeiten konnten. Dies führte häufig zu Situationen, in denen das Modell in langen Dokumenten den Überblick über den Kontext verlor. Hier setzen Sie Ihr Vertrauen in die Konfidenzwerte ein.

Was sind Konfidenzwerte in LLMs?

Konfidenzwerte sind ein Maß für die Sicherheit der vom Modell generierten Vorhersagen oder Ergebnisse. Stellen Sie sich diese wie ein Thermometer vor, das Ihnen sagt, wie wahrscheinlich es ist, dass das Modell mit seiner Antwort richtig ist. Je höher der Konfidenzwert, desto zuverlässiger ist die Ausgabe.

Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein LLM, um eine Telefonnummer aus einem Dokument zu extrahieren. Das Modell könnte auf eine Ziffernfolge stoßen und etwas wie „Telefonnummer: 123-456-7890“ ausgeben. Nun, wie sicher ist es, dass dies tatsächlich eine Telefonnummer ist? Der mit dieser Ausgabe verbundene Konfidenzwert könnte Ihnen sagen, dass dies der Fall ist 95% selbstbewusst. Auf diese Weise weiß der Benutzer, wann er der Ausgabe vertrauen sollte und wann er um weitere Überprüfungen oder Korrekturen bitten sollte.

Wie LLMs es mit Telefonnummern richtig (oder falsch) machen

Nehmen wir an, Sie bearbeiten ein zehnseitiges Dokument und möchten die Telefonnummer des Bewerbers wissen. Aufgrund der Token-Beschränkungen in GPT-3 (bis zu 4.000 Token) sieht das Model jedoch möglicherweise nur die erste Seite, die nicht die Nummer des Bewerbers, sondern eine andere Telefonnummer enthält. In diesem Fall, wenn Sie gefragt werden: „Wie lautet die Telefonnummer des Bewerbers?“ Das LLM gibt möglicherweise die Telefonnummer zurück, die es auf der ersten Seite sieht, was falsch ist.

Hier kommt das Genie der Confidence Scores ins Spiel. Das Modell ist so konzipiert, dass es auch dann reagiert, wenn es unsicher ist. Aber was wäre, wenn das Modell beurteilen könnte, wie sicher es in Bezug auf die von ihm ausgegebenen Antworten ist?

Anstatt blind eine Antwort zurückzugeben, haben wir die Aufforderung des LLM geändert: „Wenn Sie sich der Telefonnummer nicht sicher sind, geben Sie keine Antwort. Geben Sie stattdessen 'N/A' oder 'Nicht gefunden' zurück.“

Jetzt gibt das Modell nur dann eine gültige Telefonnummer zurück, wenn es sicher ist, dass die verarbeiteten Daten korrekt sind. Wenn das Modell nicht sicher ist (weil sich die richtige Telefonnummer auf einer anderen Seite befindet), gibt es „N/A“ zurück, sodass das System falsche Antworten herausfiltern und nur gültige Ergebnisse anzeigen kann.

Diese Technik minimiert das Risiko falscher Daten und maximiert die Zuverlässigkeit des Modells.

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Ist Confidence Score „Cherry-Pick“ die besten Informationen?

Konfidenzwerte sind numerische Werte, die Ihnen sagen, wie sicher sich ein LLM in Bezug auf die Antwort ist, die er gibt. Nehmen wir zum Beispiel an, dass in einem KI-Modell wie Infrrd beim Extrahieren von Daten wie Namen, Telefonnummern oder Finanzzahlen aus einem Dokument jedem extrahierten Wert ein Konfidenzwert zugewiesen wird. Wenn der Wert hoch ist (sagen wir 90%), bedeutet das, dass das Modell ziemlich sicher ist, dass die extrahierten Informationen korrekt sind. Wenn der Wert niedrig ist (z. B. 50%), bedeutet dies, dass das Modell weniger sicher ist und dass diese Informationen möglicherweise einer weiteren Überprüfung bedürfen.

Bei der Verarbeitung mehrerer Seiten oder Datenblöcke generiert ein LLM möglicherweise einen niedrigeren Konfidenzwert, wenn es sich bei einer bestimmten Information nicht sicher ist. Wenn eine Antwort von einer Seite mit einer anderen Seite in Konflikt zu stehen scheint, hilft das System anhand dieser Bewertungen zu ermitteln, welche Seite wahrscheinlich genauer ist. Auf diese Weise kann das System die zuverlässigsten Informationen „heraussuchen“ und irrelevante oder falsche Daten entfernen.

Die Entwicklung der Token-Beschränkungen: Vom Teilen zum Zusammenführen von Seiten

In den frühen Tagen von LLMs stellten Token-Einschränkungen erhebliche Herausforderungen dar. GPT-3 hatte beispielsweise ein Token-Limit von 4.000 Token, was bedeutete, dass längere Dokumente in mehrere Abschnitte aufgeteilt werden mussten, von denen jeder separat verarbeitet wurde. Dies führte zu einer Herausforderung, bei der das Modell den Kontext nicht über die einzelnen Abschnitte hinweg aufrechterhalten konnte. Wenn ein Block einen Teil einer Telefonnummer und ein anderer Teil einen anderen Teil enthielt, würde das LLM Schwierigkeiten haben zu verstehen, dass diese Fragmente zusammenhängen.

Mit der Veröffentlichung von GPT-4 und dem erhöhten Token-Limit von bis zu 100.000 Token wurde dieses Problem viel weniger problematisch. Anstatt Dokumente aufzuteilen, konnte das Modell nun ganze Dokumente verarbeiten, den Kontext auf allen Seiten beibehalten und die Genauigkeit der extrahierten Daten verbessern.

Den Confident Score in LLMs eintragen

LLMs, insbesondere in Verbindung mit Vertrauenswerten, verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Die Stärke dieser Modelle liegt in ihrer Fähigkeit, schnell zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Dokumenten zu extrahieren, deren Verwaltung andernfalls Stunden oder sogar Tage in Anspruch nehmen würde. Mit LLMs werden Aufgaben wie das Extrahieren von Namen, Telefonnummern oder Finanzzahlen zu einer Sache von Sekunden, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass menschliche Fehler reduziert werden.

Diese KI-gesteuerten Modelle sind zwar unglaublich fortschrittlich, aber das Vertrauen, das sie in ihre Antworten zeigen, macht den Unterschied. Der Konfidenzwert ist im Wesentlichen die Art und Weise, wie das Modell Ihnen sagt, wie sicher es sich in Bezug auf die bereitgestellten Informationen ist. Wenn Sie nur Antworten mit hoher Zuverlässigkeit vertrauen, können Sie sich mit größerer Sicherheit auf Ihre Daten verlassen, wodurch das Risiko verringert wird, Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer oder unvollständiger Informationen zu treffen.

In realen Anwendungen bedeutet dies weniger kostspielige Fehler und weniger Zeitverschwendung bei der doppelten Überprüfung von Daten. Wenn Sie Ihr Unternehmen mit LLMs ausstatten, die wissen, wann Sie die zuverlässigsten Informationen „heraussuchen“ müssen, verschaffen Sie sich einen erheblichen Vorteil. Sie haben nicht nur ein Tool, das Sie unterstützt — LLMs werden zu einem wichtigen Vorteil, wenn es darum geht, die betriebliche Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihnen letztendlich zu helfen, auf einem wettbewerbsintensiven Markt die Nase vorn zu haben.

Die Möglichkeit, die Datenextraktion zu automatisieren und gleichzeitig mithilfe von Konfidenzwerten eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten, ist für Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Kundenservice von entscheidender Bedeutung. Indem Unternehmen das Potenzial des Confidence Scores im LLM voll ausschöpfen, ebnen sie den Weg für intelligentere, schnellere und zuverlässigere Entscheidungsprozesse, die alle auf der Intelligenz der KI basieren.

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Bewährte Methoden zur Nutzung von Vertrauenswerten mit LLMs

1. Ergebnisse basierend auf Konfidenz filtern: Legen Sie immer Schwellenwerte für akzeptable Konfidenzwerte fest. Akzeptieren Sie beispielsweise nur Ergebnisse mit Konfidenzwerten über 80%. Alles, was niedriger ist, sollte zur Überprüfung gekennzeichnet werden.
2. Mit Anmut mit Ungewissheit umgehen: Verwenden Sie den Ansatz „N/A“ oder „Nicht gefunden“, wenn das Modell von einem Ergebnis nicht überzeugt ist. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie am Ende keine falschen Daten erhalten, die zu Problemen bei der Weiterverarbeitung führen könnten.
3. Feedback wiederholen: Kontinuierliches Feedback zur Leistung des Modells, insbesondere wenn die Konfidenzwerte unter den Erwartungen liegen. Im Laufe der Zeit trägt dieser iterative Prozess dazu bei, die Zuverlässigkeit des Modells zu verbessern.
4. Kontexterhaltung sicherstellen: Stellen Sie mit den verbesserten Token-Limits in Modellen wie GPT-4 sicher, dass Sie das Potenzial des Modells maximieren, indem Sie ganze Dokumente zur Analyse senden, sodass das LLM den gesamten Kontext beibehalten kann.

Alles in allem ist es nicht nur eine Frage der Bequemlichkeit, auf zuverlässige Ergebnisse zu vertrauen — es ist ein strategischer Schritt, der die betriebliche Exzellenz verbessert, Risiken minimiert und die Datenintegrität gewährleistet. Da sich Unternehmen bei der Automatisierung und Entscheidungsfindung zunehmend auf LLMs verlassen, wird es entscheidend, die Vertrauenswerte zu verstehen und zu nutzen. Diese Ergebnisse messen nicht nur die Genauigkeit, sondern bieten auch einen transparenten Überblick über die Zuverlässigkeit der KI-generierten Ergebnisse, sodass Unternehmen mit Zuversicht intelligentere, datengestützte Entscheidungen treffen können.

Die beste Methode für den Geschäftsbetrieb ist da, und mit LLMs, die auf Vertrauenswerten basieren, können Unternehmen KI-gestützte Effizienz nutzen, ohne Abstriche bei der Genauigkeit machen zu müssen. Möchten Sie erfahren, wie Konfidenzwerte Ihre Datengenauigkeit verbessern und Ihren Entscheidungsprozess verändern können?

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