Phare-Benchmark enthüllt: Führende KI-Modelle liefern in 30% der Fälle falsche Informationen

Good answers are not necessarily factual answers - an analysis of hallucination in leading LLMs

Die neueste Studie von Giskard in Zusammenarbeit mit Google DeepMind zeigt, dass führende Sprachmodelle wie GPT-4, Claude und Llama in bis zu 30% der Fälle Fakten erfinden, die überzeugend klingen, aber nicht der Wahrheit entsprechen. Diese KI-Halluzinationen stellen ein wachsendes Risiko für Unternehmen und Endnutzer dar, insbesondere wenn die Modelle zu kurzen, prägnanten Antworten angewiesen werden.

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Finetuning von OpenAIs GPT-Modell – Vorteile und Coding-Anleitung

Finetuning von OpenAI GPT Modell

Finetuning ermöglicht, dass ein Sprachmodell eigene Daten dazuzulernt. Dies verbessert die Antwortqualität enorm. Hier zeigen wir, wie man OpenAIs GPT-Modell (3.5 Turbo oder GPT-4o) mit Finetuning deutlich verbessert. Dies geht via OpenAI-API oder Microsoft Azure. Highlight: Das komplette Jupyter-Notebook haben wir euch verlinkt.

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Mistral AI Le Chat Enterprise: Leistungsstarke KI-Lösung mit Hybrid-Deployment für Unternehmen

Mistral Introducing Le Chat Enterprise

Das französische KI-Unternehmen Mistral AI hat mit Le Chat Enterprise eine leistungsstarke KI-Plattform für Unternehmen vorgestellt, die auf dem neuen Mistral Medium 3-Modell basiert. Diese neue Lösung adressiert zentrale Herausforderungen der KI-Implementierung in Unternehmen wie Datenfragmentierung, Sicherheitsbedenken und flexible Bereitstellungsoptionen.

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