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Wissenschaft Veränderung
Sebastian Fischer
18 episodes
5 days ago
Firmen-Chatbots sollen auf Knopfdruck das gesamte Unternehmenswissen zugänglich machen. Doch die meisten sind blind für alles, was kein reiner Text ist: Prozessdiagramme, Bilder und Tabellen werden ignoriert. Die Folge: unvollständige oder nutzlose Antworten.
In dieser Folge sprechen wir mit Richard Zimmermann, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Herausforderung gestellt hat. Er erklärt, wie man mit dem Ansatz der "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) einem Sprachmodell beibringt, auch multimodale Daten zu verstehen und zu nutzen.
Wir tauchen tief in die Technik ein und klären, warum es nicht nur darum geht, der KI Daten zu geben, sondern auch darum, ihr die richtigen Informationen in der richtigen Menge zu präsentieren, um das "Lost in the Middle"-Problem zu vermeiden.
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Science
Education
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Firmen-Chatbots sollen auf Knopfdruck das gesamte Unternehmenswissen zugänglich machen. Doch die meisten sind blind für alles, was kein reiner Text ist: Prozessdiagramme, Bilder und Tabellen werden ignoriert. Die Folge: unvollständige oder nutzlose Antworten.
In dieser Folge sprechen wir mit Richard Zimmermann, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Herausforderung gestellt hat. Er erklärt, wie man mit dem Ansatz der "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) einem Sprachmodell beibringt, auch multimodale Daten zu verstehen und zu nutzen.
Wir tauchen tief in die Technik ein und klären, warum es nicht nur darum geht, der KI Daten zu geben, sondern auch darum, ihr die richtigen Informationen in der richtigen Menge zu präsentieren, um das "Lost in the Middle"-Problem zu vermeiden.
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#13 40.000 E-Mails, 10 Wochen, 1 Student: Ein KI-System im Praxistest
Wissenschaft Veränderung
1 hour 9 minutes 7 seconds
5 months ago
#13 40.000 E-Mails, 10 Wochen, 1 Student: Ein KI-System im Praxistest
Täglich hunderte E-Mails von Mietern: "Die Heizung ist defekt", "Der Nachbar ist zu laut", "Frage zur Betriebskostenabrechnung". Für Immobilienverwaltungen wie die ProPotsdam ist das manuelle Sortieren dieser Flut eine enorme Herausforderung. Doch kann KI hier helfen?
In dieser Folge sprechen wir mit David Brockmeyer, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Frage gewidmet hat. Mit einem Datensatz von 40.000 echten Mieter-E-Mails hat er ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das lernt, die Anliegen automatisch zu klassifizieren und dem richtigen Bearbeiter vorzuschlagen.
Wir tauchen tief in die Praxis ein: Wie verwandelt man unstrukturierten Text in Daten, mit denen ein Algorithmus arbeiten kann? Und wie gut funktioniert das am Ende wirklich – wo liegen die Stärken und wo die überraschenden Schwächen?
Wissenschaft Veränderung
Firmen-Chatbots sollen auf Knopfdruck das gesamte Unternehmenswissen zugänglich machen. Doch die meisten sind blind für alles, was kein reiner Text ist: Prozessdiagramme, Bilder und Tabellen werden ignoriert. Die Folge: unvollständige oder nutzlose Antworten.
In dieser Folge sprechen wir mit Richard Zimmermann, der sich in seiner Bachelorarbeit genau dieser Herausforderung gestellt hat. Er erklärt, wie man mit dem Ansatz der "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) einem Sprachmodell beibringt, auch multimodale Daten zu verstehen und zu nutzen.
Wir tauchen tief in die Technik ein und klären, warum es nicht nur darum geht, der KI Daten zu geben, sondern auch darum, ihr die richtigen Informationen in der richtigen Menge zu präsentieren, um das "Lost in the Middle"-Problem zu vermeiden.