Modellverhalten: Warum Ihr Unternehmen die LLM-Datenextraktion benötigt

Im letzten Jahrzehnt wurden Daten als das neue Öl, das neue Gold, die neue Währung, der neue Boden und sogar der neue Sauerstoff gefeiert. Alle diese Vergleiche machen dasselbe deutlich: Daten sind wichtigWenn Sie heute ein Unternehmen führen, benötigen Sie Daten für fundierte Entscheidungen und die Entwicklung von Strategien.  

Das zuverlässige Extrahieren dieser Daten ist jedoch eine ständige Verantwortung. Ihr Unternehmen muss jeden Tag auf Daten zugreifen, die in einer Vielzahl von Dokumentformaten gespeichert sind – von Word-Dokumenten über PDFs bis hin zu Excel-Tabellen. Diese Formate sind so beliebt, weil sie Flexibilität bei der Organisation und Präsentation von Inhalten bieten. Diese Formatierungsfreiheit macht es jedoch auch schwierig, Daten aus diesen Dokumenten zu extrahieren. 

Es sei denn, Sie verfügen über die LLM-Datenextraktion. 

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Warum LLMs zur Datenextraktion verwenden? 

Ein Large Language Model (LLM) ist ein maschinelles Lernmodell, das anhand riesiger Textdatenmengen trainiert wird. LLMs werden mit genügend Mengen menschlicher Sprache „gefüttert“, um Daten in derselben natürlichen Sprache zu erkennen, zu verstehen, zu interpretieren und sogar zu generieren. Beispiele sind GPT von OpenAI, BERT von Google und RoBERTa von Facebook AI. 

LLMs sind vor allem bekannt für ihre Einsatz in generativer KI sondern werden auch in der Stimmungsanalyse, bei Chatbots und bei der Online-Suche eingesetzt. Hier sind einige der Faktoren, die sie zu einer praktischen Wahl für die Datenextraktion machen: 

• LLMs können strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten 

Neben Word-Dateien, PDFs und Tabellenkalkulationen erhält Ihr Unternehmen wahrscheinlich auch Daten in Form von einfachen Textdateien, HTML-Dateien und sogar gescannten Bildern. Sie sehen diese Daten in E-Mails, Kundenfeedbackformularen, Rechtsdokumenten, Berichten oder Rechnungen. LLMs werden anhand riesiger Datensätze mit unterschiedlichen Sprachmustern trainiert, sodass sich diese Modelle sowohl an strukturierte als auch an unstrukturierte Dokumenttypen ohne Probleme. Sie können wichtige Informationen und Entitäten in Dokumenten mit inkonsistenten Formaten oder keiner festen Struktur erkennen.  

• Nicht nur Text, sondern Kontext 

LLMs konzentrieren sich auf den Kontext der Informationen, die sie extrahieren. Beispielsweise können sie beim Extrahieren von Rechtsdokumenten zwischen Vertragsparteien und ihren Pflichten und Verbindlichkeiten unterscheiden. LLMs können Daten kontextbasiert kompilieren und clustern, anstatt sich auf die Übereinstimmung von Schlüsselwörtern zu verlassen. Dieses Verständnis von Kontext und Nuancen macht die LLM-Datenextraktion genauer und relevanter. Sie können das semantische Verständnis von LLMs nutzen, um wichtige Informationen verständlicher zusammenzufassen oder Absicht und Stimmung zu untersuchen. 

• Few-Shot- und Zero-Shot-Lernen 

LLMs können Daten mithilfe von Few-Shot- oder Zero-Shot-Learning extrahieren, wodurch der Bedarf an aufgabenspezifischem Training minimiert wird. Wenn Sie den Few-Shot-Ansatz verwenden, stellen Sie Ihrem LLM einige Beispiele der Daten zur Verfügung, die es extrahieren soll. Das LLM verallgemeinert diese Logik dann und verwendet sie für ähnliche Dokumente. Zero-Shot-Learning ermöglicht es LLMs, Aufgaben auszuführen, für die sie nicht explizit trainiert wurden. Sie können beispielsweise Eingabeaufforderungen erstellen, die das LLM auffordern, Informationen basierend auf seinem bereits vorhandenen Wissen und Verständnis zu extrahieren. 

• Feinabstimmung für höhere Genauigkeit 

Sie können LLMs mithilfe branchenspezifischer Datensätze optimieren, um ihre Genauigkeit weiter zu verbessern. Wenn LLMs mithilfe solcher Datensätze trainiert werden, können sie Fachjargon, domänenspezifische Sprache oder einzigartige Dokumentstrukturen effektiv verstehen. Dies ist insbesondere in den Bereichen Gesundheitswesen, Recht und Finanzen nützlich, wo die Daten spezifische Terminologien, Protokolle und Prozesse enthalten. 

So funktioniert die LLM-Datenextraktion 

Hier ist eine Aufschlüsselung des LLM-Datenextraktionsprozesses: 

Schritt 1: Eingabeverarbeitung 

Die Datenextraktion mithilfe eines LLM beginnt mit einem Tokenisierungsprozess, bei dem das LLM die Eingabedaten in kleinere Einheiten (sogenannte Token) umwandelt, bevor sie in analysierbare numerische Darstellungen (sogenannte Einbettungen) umgewandelt werden. 

Schritt 2: Analyse und Feinabstimmung 

Als Nächstes wird Ihr LLM sein vorab trainiertes Wissen nutzen, um die Daten und ihre Bedeutung zu analysieren. Die Feinabstimmung eines vorab trainierten LLM ist optional. Wenn Sie Ihr LLM jedoch anhand bestimmter Datensätze feinabgestimmt haben, können Sie es je nach Ihren Geschäftsanforderungen an spezialisiertere Aufgaben anpassen. Diese Feinabstimmung und Spezialisierung werden auch in dieser Phase zum Tragen kommen und in die Analyse integriert werden. 

Schritt 3: Extraktionsprozess 

Mithilfe der Mustererkennung erkennt das LLM Muster oder Entitäten (wie Namen, Daten, Beträge oder Bestelldetails) im analysierten Text und extrahiert Daten effizient. Sie können das LLM auch anweisen, eine gezieltere Extraktion mithilfe von Eingabeaufforderungen durchzuführen, wie z. B. „Finde alle Kunden-IDs in diesen Daten“. 

Schritt 4: Strukturierung der Ausgabe 

Nach dem Extrahieren der erforderlichen Daten konvertiert das LLM die Ausgabe und präsentiert sie in einem strukturierten Format, das Sie verwenden können, beispielsweise als Tabelle, Liste oder JSON-Datei. 

Durch die Nutzung des kontextuellen Sprachverständnisses des Modells ist es mit der LLM-Datenextraktion ganz einfach, die benötigten Informationen unabhängig von der Quelle zu erhalten. Diese intelligenten Sprachmodelle übertreffen herkömmliche Extraktionsansätze wie regelbasierte Systeme, reguläre Ausdrücke und Vorlagenabgleich.

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Apropos intelligente Modelle … 

Die Verwendung von LLMs zur Datenextraktion ist der logische Schritt nach vorne, wenn Sie Ihre Extraktion und Dokumentenverarbeitung umgestalten möchten. Mithilfe der LLM-Datenextraktion können Sie sich wiederholende oder zeitintensive Aufgaben automatisieren, optimierte Extraktionsworkflows erstellen und genauere und konsistentere Daten erhalten. Sie können es skalieren, um mit wachsenden Datenmengen Schritt zu halten, und sich über eine verbesserte Datenqualität und eine kürzere Zeit bis zur Erkenntniserlangung freuen. Darüber hinaus stellt adaptives Lernen sicher, dass Ihr LLM neue Dokumenttypen und -formate verarbeiten und seine Extraktionsfunktionen mit der Zeit verbessern kann. 

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