Unser Chatbot-Turbo: Large Language Modelle
Unsere KI-Chatbots haben mit der Einführung der ersten Large Language Modelle (LLMs) einen enormen inhaltlichen Fortschritt gemacht, zunächst durch die plötzlich exponentiell gestiegene natürliche Konversationsfähigkeit und dann durch die Verwendung von RAG, um die LLMs inhaltlich an die jeweiligen Anwendungsfälle anzupassen. Als exklusiver Tier-5 User von OpenAI testen wir unter anderem jede neue Version vor der offiziellen Markteinführung, um unsere Kunden bestmöglich beraten zu können, denn im Kauz aiStudio können die gängigen LLMs flexibel und anwendungsspezifisch eingesetzt werden.
Was erwartet Sie bei OpenAI o1?
Die unterschiedlichen GPT-Versionen von OpenAI gehören trotz zahlreicher guter Alternativen nach wie zu den besten, da umfassendsten Large Language Modellen. Doch bei der Entwicklung von KI-Applikationen ist wohl bald gar nicht mehr die Größe des Modells erfolgsentscheidend. Für viele Use Cases ist nur ein Bruchteil des allgemeinen Weltwissens erforderlich, die Anreicherung um unternehmensspezifische Informationen hingegen umso wichtiger. Mit dem neuen Release kommt OpenAI dieser Anforderung mit einem Reasoning-Modell nach: So kann o1 mehrstufige Problemstellungen bedeutend besser lösen. Auch bei einfachen Anfragen wird auf mehr Reasoning-Fähigkeiten aufgebaut und die Antwortqualität entsprechend gesteigert. Dem “einfachen” Endnutzer wird dieser Fortschritt zunächst vielleicht gar nicht auffallen, wenn nicht die “richtige” Aufgabenstellung vorliegt. Für KI-Entwickler hingegen ist die effizientere Modellarchitektur ein großer Vorteil bei der Erstellung eigener KI-Anwendungen. Zwar bietet o1 derzeit noch keine wesentlichen Fortschritte bei der RAG-Optimierung, aber die kombinatorische Fähigkeit eröffnet bei mathematischen Aufgaben wie im folgenden Onboarding-Beispiel eines Versicherungsunternehmens deutlich bessere Möglichkeiten für den KI-Einsatz.
Unsere Prognose: Vielfältigere LLM-Produkte
Das Release von o1 besticht diesmal nicht durch werbewirksame Killer-Features wie seine Vorgängermodelle, ist aber von bedeutend größerer Praxisrelevanz. Bei der Adaption von LLMs für Kundenanwendungen stößt man auf vielfältige Herausforderungen: Der Trend geht in Richtung kleinerer, spezialisierter Modelle mit leistungsfähigen LLMs wie von OpenAI als Basis. OpenAI’s o1 wird dieser Realität bereits ein Stück gerecht.