Ein spielverändernder Ansatz
zur Natural Language Processing
Bewährter Ansatz für KI
Inspiriert von der Art und Weise, wie das Gehirn Informationen verarbeitet
Höchstgenau
Versteht die Bedeutung von Wörtern in ihrem Kontext, unabhängig von Schlüsselwörtern
Hocheffizient
Benötigt weniger Trainingsdaten und verarbeitet große Mengen an Text schneller als LLMs
Flexibel & Transparent
Anwendbar auf jede Sprache & leicht inspizierbar
+ GDPR-konform
Natural Language Processing - von der Biologie inspiriert
Inspiriert von den Neurowissenschaften ist Semantic Folding eine Methode des maschinellen Lernens zur Erstellung von Sprachmodellen mit geringem Trainingsdatenaufwand im Vergleich zu Large Language Models (LLMs).
Mit Semantic Folding wird Text in eine neue Datenrepräsentation namens semantischer Fingerabdruck umgewandelt. Semantische Fingerabdrücke erfassen die unterschiedlichen Bedeutungen von Wörtern anhand von Tausenden von Parametern und bilden Cluster ähnlicher Kontexte. Für Aufgaben der Dokumentenverarbeitung wie Klassifikation und semantische Suche muss das System lediglich die semantischen Überschneidungen zwischen semantischen Fingerabdrücken messen – ein hocheffizienter Rechenansatz, der genaue Ergebnisse mit weniger Rechenressourcen als LLMs liefert.
Semantic Folding ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal für die natural language processing , da es eine einzigartige Kombination aus hoher Genauigkeit, Effizienz, Flexibilität und Transparenz ermöglicht.
Was ist Semantic Folding?
Natural Language Processing mit höchster Effizienz
Semantischer Algorithmus liefert hohe Genauigkeit
Semantic Fingerprints nutzen ca. 16.000 Parameter, um die verschiedenen Bedeutungen von Wörtern, Sätzen oder Absätzen zu speichern. Dies ermöglicht es, Text auf einer feinkörnigen Ebene zu disambiguieren und Phrasen abzugleichen, die ähnliche Bedeutungen, aber unterschiedliche Formulierungen haben. Infolgedessen erhalten Unternehmen weniger falsch-positive Ergebnisse und benötigen weniger manuelle Eingriffe zur Überprüfung und Korrektur der Ergebnisse.
Semantic Folding ermöglicht hocheffiziente Natural Language Processing
Sprachmodelle, die auf Semantic Fingerprints basieren, benötigen um Größenordnungen weniger annotierte Beispiele als Transformer-Modelle, um ein vergleichbares Genauigkeitsniveau zu erreichen (einige Hundert gegenüber mehreren Tausend). Dies bedeutet, dass Unternehmen viel schneller und mit weniger Personaleinsatz zu verwertbaren Ergebnissen kommen.
Semantic fingerprints sind spärlich verteilte Vektoren, die viel weniger Rechenleistung benötigen als LLMs, um große Textmengen zu verarbeiten. Anwendungen, die Semantic Folding nutzen, sparen nicht nur IT-Kosten, sondern tragen auch dazu bei, den CO₂-Fußabdruck der IT-Betriebe zu reduzieren.
Die Ergebnisse auf Knopfdruck prüfen
Mit Semantic Folding ist es einfach, Sprachmodelle zu debuggen und fein abzustimmen, da jedes semantische Merkmal auf Dokumentenebene inspiziert werden kann. Dieser Aspekt garantiert auch die vollständige Transparenz und Erklärbarkeit der Ergebnisse, so dass Unternehmen Biases in ihren Modellen beseitigen und Compliance-Anforderungen (z. B. GDPR) erfüllen können.
Skalierbare Natural Language Processing
Semantic Folding ermöglicht es Geschäftsanwendern, ihre Modelle mit vergleichsweise wenigen Beispieldokumenten anzupassen und zu trainieren. Folglich können Unternehmen ein NLP-Projekt implementieren, für das nur wenige Trainingsdaten vorhanden sind, und es problemlos auf andere Anwendungsfälle und Abteilungen innerhalb des Unternehmens ausweiten, ohne dass spezielles internes KI-Fachwissen erforderlich ist.
Semantic Folding kann auf jede Sprache angewandt werden und ermöglicht direktes sprachübergreifendes NLP, so dass Übersetzungsaufwand überflüssig wird.
Vorteile der Semantic Folding
Hohe Genauigkeit
Semantische Fingerabdrücke nutzen einen umfangreichen Satz semantischer Merkmale mit 16.000 Parametern, der eine feinkörnige Bedeutungsdifferenzierung von Wörtern und Konzepten ermöglicht.
Hohe Effizienz
Semantic Folding erfordert eine Größenordnung weniger Trainingsmaterial (100s vs. 1'000s) und weniger Rechenressourcen, da sie spärlich verteilte Vektoren verwendet.
Hohe Transparenz und Erklärbarkeit
Jedes semantische Merkmal kann auf Dokumentenebene überprüft werden, so dass Biases in den Modellen beseitigt und Ergebnisse erklärt werden können.
Hohe Flexibilität und Skalierbarkeit
Semantic Folding kann auf jede Sprache und jeden Anwendungsfall angewandt werden, und Geschäftsanwender können die Modelle leicht anpassen.
ChatGPT und LLMs:
Der Heilige Gral der Unternehmens-KI?
Semantic Folding Entdecken
Von Xavier Gigandet et. al. - Gigandet X, Hagmann P, Kurant M, Cammoun L, Meuli R, et al. (2008) Estimating the Confidence Level of White Matter Connections Obtained with MRI Tractography. PLoS ONE 3(12): e4006. doi:10.1371/journal.pone.0004006, CC BY 2.5, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=8134159
Von Hagmann P, Cammoun L, Gigandet X, Meuli R, Honey CJ, Wedeen VJ, Sporns O - Hagmann P, Cammoun L, Gigandet X, Meuli R, Honey CJ, Wedeen VJ, Sporns O (2008) Mapping the structural core of human cerebral cortex. PLoS Biology Vol. 6, No. 7, e159.[1], CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=6246097