Warum sollten Sie ChatGPT mit Knowledge Graphen kombinieren?
ChatGPT, ein von OpenAI entwickeltes riesiges Sprachmodell, hat den Bereich der natürlichen Spracherzeugung durch seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu erzeugen, revolutioniert.
Wie jedes Machine-Learning-Modell hat es jedoch seine Grenzen. Eine der Limitierungen besteht darin, dass es den Kontext und das Hintergrundwissen des von ihm generierten Textes nicht versteht.
Wenn das Modell beispielsweise aufgefordert wird, über ein bestimmtes Thema zu schreiben, kann es einen grammatikalisch korrekten Text erzeugen, dem aber die Tiefe und die Nuancierung eines Experten auf diesem Gebiet fehlt.
Eine weitere Einschränkung ist das Unvermögen, logische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Konzepten und Fakten zu erkennen und herzustellen. Das Sprachmodell kann zwar einen logisch aufgebauten Text verfassen, ist aber nicht in der Lage, auf der Grundlage der ihm zur Verfügung gestellten Informationen Schlussfolgerungen zu ziehen.
Eine Möglichkeit, diese Einschränkungen zu überwinden, besteht darin, das OpenAI-Sprachmodell mit Daten aus Knowledge Graphen zu trainieren.
Ein Wissensgraph (Knowledge Graph) ist eine Art von Datenbank, die Informationen in einer Weise speichert und organisiert, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Daten widerspiegelt. Dies ermöglicht im Vergleich zu traditionellen relationalen Datenbanken eine genauere und intuitivere Darstellung von Konzepten aus der realen Welt und deren Verbindungen und ermöglicht einen einfachen Zugriff und Abfragen.
Durch die Anbindung von Wissensgraphen an das OpenAI GPT3-Sprachmodell (= ChatGPT Modell) kann das Modell auf eine Fülle von Hintergrundinformationen und Kontext zugreifen, wodurch es Texte mit einer größeren Verständnistiefe erzeugen kann. Darüber hinaus bieten Wissensgraphen eine Möglichkeit, logische Verbindungen zwischen Konzepten herzustellen.
Durch die strukturierte Verknüpfung von Konzepten kann das Sprachmodell diese Informationen nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, was der Texterstellung eine zusätzliche Intelligenzebene verleiht.
Darüber hinaus kann der Wissensgraph ChatGPT mit genauen Informationen versorgen, die es dann in seine Texterstellung einbeziehen kann. Er kann spezifische und genaue Informationen zu jedem Thema liefern, was den mit dem Sprachmodell generierten Text informativer und nützlicher macht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT zwar ein leistungsfähiges Sprachmodell ist, aber Einschränkungen in Bezug auf Kontext, Hintergrundwissen und Argumentation aufweist.
Die Kombination mit Daten aus Wissensgraphen kann helfen, diese Einschränkungen zu überwinden, was zu einem intelligenteren und informativeren Texterstellungssystem führt.
Eine Anbindung an eine auf Wissensgraphen basierende KI-Plattform – wie die Onlim-Plattform – bietet mehrere Vorteile für ChatGPT-Sprachmodelle.
1. Verbessertes Faktenwissen
Durch die Anbindung von Wissensgraphen an OpenAI Sprachmodelle kann das Modell auf eine Fülle von Hintergrundinformationen und Kontext zugreifen, so dass es Texte mit einer größeren Verständnistiefe und mehr Faktenwissen in einem größeren Kontext erzeugen kann.
2. Verbesserte Argumentation
Wissensgraphen bieten eine strukturierte Möglichkeit, Konzepte miteinander zu verknüpfen, so dass das Sprachmodell auf der Grundlage der ihm zur Verfügung gestellten Informationen Schlussfolgerungen ziehen kann (Reasoning).
3. Erhöhte Genauigkeit
Wissensgraphen können exakte Informationen über ein bestimmtes Thema liefern, die solche Sprachmodelle in ihre Texterstellung einbeziehen können, was zu einer informativeren und genaueren Ausgabe führt.
4. Personalisierung
Durch die Verwendung von Wissensgraphen können personalisierte Chatbot-Erlebnisse für Kunden geschafft werden, da zB Nutzungsdaten und angereicherte Informationen verwendet werden können, um personalisierte Empfehlungen und Antworten zu geben.
5. Skalierbarkeit
Wissensgraphen können große Datenmengen speichern und darstellen, so dass auf Wissensgraphen basierende Chatbots leichter skalierbar und erweiterbar sind.
Wir bei Onlim haben die OpenAI-Sprachmodelle bereits mit unserer Plattform verbunden und implementieren derzeit verschiedene Anwendungsfälle für unsere Kunden.
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