Das von OpenAI entwickelte Sprachmodell ChatGPT hat den Bereich der natürlichen Spracherzeugung durch seine Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu erzeugen, revolutioniert.
Wie jedes Machine-Learning (ML)-Modell hat es jedoch seine Grenzen. Eine der Limitierungen besteht darin, dass es den Kontext und das Hintergrund-Wissen des von ihm generierten Textes nicht versteht, auch wenn es einen grammatikalisch korrekten Text erzeugt. 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 oder anderen Ontologien zu kombinieren. Ein 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 ChatGPT Modell kann das Modell auf eine Fülle von Hintergrundinformationen und Kontext zugreifen, wodurch es Texte mit einer größeren Verständnistiefe erzeugen kann.
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, Hintergrund-Wissen und Argumentation aufweist.
Die Kombination mit Daten aus Wissensgraphen kann helfen, diese Einschränkungen zu überwinden, was zu einem intelligenteren und informativeren Texterstellungssystem führt.
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