Wähle deine bevorzugte Option:
für Einzelnutzer
für Teams und Unternehmen
Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und ihre generativen Fähigkeiten für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verbessert. Doch trotz dieser Fortschritte stoßen LLMs nach wie vor an ihre Grenzen, wenn es um direkte Abrufaufgaben geht. Viele praktische Anwendungen erfordern eine nahtlose Integration von sowohl Abruf- als auch Generierungsaufgaben. In diesem Artikel stellen wir ein neues und effizientes Ein-Durchgang-Generierungs- und Abruf-Framework namens OneGen vor, das entwickelt wurde, um die Leistung von LLMs bei Aufgaben, die sowohl Generierung als auch Abruf erfordern, zu verbessern.
Die traditionelle Herangehensweise an die Schulung von LLMs trennt die Abruf- und Generierungsprozesse. Dies führt oft zu Ineffizienzen und einer suboptimalen Leistung bei Aufgaben, die beide Prozesse erfordern. OneGen zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es Abruf-Token autoregressiv generiert und so einen einheitlichen Vorwärtspass schafft, der sowohl Generierung als auch Abruf ermöglicht. Dies bedeutet, dass ein einzelnes LLM in der Lage ist, beide Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, was zu einer effizienteren und effektiveren Leistung führt.
OneGen integriert Generierung und Abruf innerhalb desselben Kontexts und bewahrt dabei die generativen Fähigkeiten der LLMs. Dies geschieht durch die Verwendung von Abruf-Token, die während des Generierungsprozesses erzeugt werden. Diese Token werden dann verwendet, um relevante Informationen aus externen Datenbanken abzurufen, die in den Generierungsprozess einfließen.
Zur Validierung der Effektivität und Effizienz von OneGen wurden Experimente an zwei verschiedenen Arten von zusammengesetzten Aufgaben durchgeführt: RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Entity Linking. Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration von Generierung und Abruf in einem einzigen Vorwärtspass nicht nur die generativen Fähigkeiten der LLMs bewahrt, sondern auch die Abrufleistung verbessert.
OneGen wurde getestet, um seine Pluggability, also die Fähigkeit, in bestehende Systeme integriert zu werden, sowie seine Effizienz in Training und Inferenz zu validieren. Die Ergebnisse dieser Tests zeigen, dass OneGen eine praktische und effektive Lösung für Anwendungen darstellt, die sowohl Generierungs- als auch Abrufaufgaben erfordern.
Trotz der vielversprechenden Ergebnisse gibt es weiterhin Herausforderungen und offene Fragen hinsichtlich der weiteren Verbesserung von OneGen und ähnlichen Frameworks. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Balance zwischen generativen und abrufbasierten Aufgaben zu optimieren, ohne die Leistung in einem dieser Bereiche zu beeinträchtigen.
Die Weiterentwicklung von OneGen wird sich darauf konzentrieren, die Effizienz und Genauigkeit weiter zu verbessern. Dies könnte durch die Integration fortschrittlicherer Abruftechniken und die Optimierung der Generierungsprozesse erreicht werden. Darüber hinaus wird die Forschung darauf abzielen, die Anwendungsmöglichkeiten von OneGen auf eine breitere Palette von NLP-Aufgaben auszuweiten.
Eine weitere wichtige Perspektive ist die Integration von OneGen in bestehende NLP-Systeme und -Anwendungen. Dies erfordert eine sorgfältige Anpassung und möglicherweise auch eine Modifikation bestehender Systeme, um die Vorteile von OneGen voll ausschöpfen zu können.
OneGen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Integration von Generierungs- und Abrufaufgaben in großen Sprachmodellen dar. Durch die Verwendung eines einheitlichen Vorwärtspasses werden Effizienz und Leistung verbessert, was OneGen zu einer vielversprechenden Lösung für eine Vielzahl von praktischen Anwendungen macht. Die zukünftige Forschung wird sich darauf konzentrieren, die Effizienz weiter zu steigern und die Anwendungsmöglichkeiten zu erweitern, um den vollen Nutzen dieses innovativen Frameworks zu realisieren.
Entdecken Sie die Vorteile gegenüber ChatGPT Plus
Sie nutzen bereits ChatGPT Plus? Das ist ein guter Anfang! Aber stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugang zu allen führenden KI-Modellen weltweit, könnten mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten und nahtlos im Team kollaborieren.
Die professionelle KI-Plattform für Unternehmen – leistungsstärker, flexibler und sicherer als ChatGPT Plus. Mit über 50 Modellen, DSGVO-konformer Infrastruktur und tiefgreifender Integration in Unternehmensprozesse.
❌ Kein strukturierter Dokumentenvergleich
❌ Keine Bearbeitung im Dokumentkontext
❌ Keine Integration von Unternehmenswissen
✅ Gezielter Dokumentenvergleich mit Custom-Prompts
✅ Kontextbewusste Textbearbeitung im Editor
✅ Wissensbasierte Analyse & Zusammenfassungen
Erstellen Sie leistungsstarke Wissensdatenbanken aus Ihren Unternehmensdokumenten.Mindverse Studio verknüpft diese direkt mit der KI – für präzise, kontextbezogene Antworten auf Basis Ihres spezifischen Know-hows.DSGVO-konform, transparent und jederzeit nachvollziehbar.
❌ Nur ein Modellanbieter (OpenAI)
❌ Keine Modellauswahl pro Use Case
❌ Keine zentrale Modellsteuerung für Teams
✅ Zugriff auf über 50 verschiedene KI-Modelle
✅ Modellauswahl pro Prompt oder Assistent
✅ Zentrale Steuerung auf Organisationsebene
❌ Keine echte Teamkollaboration
❌ Keine Rechte- oder Rollenverteilung
❌ Keine zentrale Steuerung oder Nachvollziehbarkeit
✅ Teamübergreifende Bearbeitung in Echtzeit
✅ Granulare Rechte- und Freigabeverwaltung
✅ Zentrale Steuerung & Transparenz auf Organisationsebene
Nutzen Sie Mindverse Studio als zentrale Plattform für abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.Teilen Sie Wissen, erstellen Sie gemeinsame Workflows und integrieren Sie KI nahtlos in Ihre täglichen Prozesse – sicher, skalierbar und effizient.Mit granularen Rechten, transparenter Nachvollziehbarkeit und Echtzeit-Kollaboration.
Sehen Sie Mindverse Studio in Aktion. Buchen Sie eine persönliche 30-minütige Demo.
🎯 Kostenlose Demo buchenLernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
🚀 Demo jetzt buchen