11. Mai 2023

Großes KI-Sprachmodell für Europa: OpenGPT-X

Large Language Models (LLMs) oder große KI-Sprachmodelle wie das gehypte ChatGPT eröffnen gerade ein ganzes Universum spannender Einsatzmöglichkeiten in verschiedensten Bereichen. Presse und Expert:innen diskutieren darüber, wohin der Einsatz von Künstlicher Intelligenz führen kann. So kann sie uns – richtig trainiert und angewandt – unsere Arbeit erleichtern, ganze Produktionsprozesse effizienter und kostengünstiger gestalten. Dabei ist das Feld möglicher Anwendungsbereiche riesig: vom Gesundheitsbereich, über Mobilität, Landwirtschaft, Finanzen, Journalismus, Marketing, bis hin zu Produktionsprozessen und Verwaltungsabläufen. Selbst das dürfte nur ein Teil der möglichen Anwendungen sein.

Bislang werden die großen KI-Modelle größtenteils in den USA und in China entwickelt. Ähnlich wie bei Social Media oder bei der Nutzung der Cloud-Server der großen Tech-Konzerne aus den Vereinigten Staaten kann das auch im Fall von KI-Anwendungen zu Problemen mit europäischen Regularien und Datenschutz sowie unerwünschten Abhängigkeiten führen. Daher wünschen sich viele Unternehmen und Verwaltungen KI-Modelle, die gezielt für europäische Bedürfnisse entwickelt wurden und eine souveräne Nutzung erlauben. Damit wäre gesichert, dass sie sich bei der Anwendung von KI-Sprachmodellen im Rahmen europäischer Gesetze, beispielsweise der DSGVO, bewegen und ihre Daten nicht in außereuropäische Staaten übermitteln.

Mehrwerte der großen Sprachmodelle von OpenGPT-X

Genau hierfür entwickelt das Gaia-X Fördervorhaben OpenGPT-X seit Anfang 2022 ein auf europäische Anforderungen und Richtlinien ausgerichtetes großes Sprachmodell. Es ist so angelegt, dass es sich schnell, qualitativ hochwertig und kostengünstig auch für weniger verbreitete Sprachen und Einsatzzwecke anpassen lässt. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, BMWK, fördert das Sprachmodell mit dem Ziel, eine europäisches, open source-basiertes Modell zu entwickeln. Davon sollen in naher Zukunft beispielsweise auch KMU profitieren und so in die Lage versetzt werden, mit überschaubarem finanziellem und personellem Aufwand datengetriebene, KI-basierte Dienstleistungen entwickeln zu können.  

KI – Anwendungsbeispiele gemäß europäischen Standards

Parallel zur Entwicklung und zum Training der KI-Sprachmodelle entstehen im Rahmen des Förderprojektes OpenGPT-X exemplarisch drei KI-Anwendungsbeispiele:

  • KI in der Dokumentenanalyse

    In diesem Fall dient ein Sprachmodell bei einer Kfz-Versicherung als Grundlage für eine automatisierte Dokumentenanalyse im Bereich Schadensabwicklung. Damit ist es möglich, umfangreiche Schadensformulare von Versicherten oder anderen beteiligten Parteien auszulesen, maschinell zu verarbeiten und zu analysieren. Dies soll zukünftig eine effizientere und schnellere Schadensabwicklung ermöglichen. Da sich die Dauer des KI-Trainings durch das Sprachmodell deutlich verringert sowie die Auswahl und das Kategorisieren der Trainingsdaten einfacher werden, verringert sich Entwicklungszeit von aktuell circa 3 Monaten auf 1-3 Wochen.


  • Generieren von Berichten aus strukturierten Daten

    In dem Anwendungsbeispiel Sportberichterstattung entstehen durch KI erzeugte Texte und Berichte aus vorliegenden strukturierten Daten wie Spielergebnissen oder Mannschaftsaufstellung. Dies ermöglicht Medienhäusern auch Berichte über Spiele unterrepräsentierter Ligen (wie Frauenfußball, Regionalligen) bereitzustellen, für die es bislang nur begrenzte journalistische Angebote gibt.


  • Digitaler Car Expert – KI-Sprachdialogsystem zur Beantwortung von Kundenanfragen

    Dieses Anwendungsbeispiel realisiert wissensbasierte Sprachdialoge zur Beantwortung von Fragen zur Produktpalette eines Autoherstellers. Zukünftig soll das Sprachmodell ein Verkaufsgespräch im Ausstellungsraum ersetzen können und als Dialogfunktion auf dem Tablet oder Mobiltelefon von potenziellen Kaufinteressenten verfügbar sein. Typische Benutzerabfragen in diesem Szenario sind sachbezogene Fragen (beispielsweise: Was ist Brooklyn metallic?), numerische Werte (wie Kraftstoffverbrauch), Vergleiche (wie Preise von Sonderausstattungen) oder Umrechnungen (beispielsweise kW in PS).

Verfasst von Benigna Daubenmerkl