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Begriff «Grounding»

Definition:
Grounding beschreibt den Prozess, bei dem ein KI-Modell, insbesondere ein grosses Sprachmodell (LLM), mit spezifischen, relevanten Informationen versorgt wird, die nicht Teil seines allgemeinen Trainings sind. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die generierten Ausgaben genau und kontextrelevant sind. Grounding hilft dem Modell, sich besser auf spezifische Aufgaben oder Fragen einzustellen, indem es zusätzliche, aktuelle Informationen aus einer verlässlichen Quelle nutzt.

Anwendung

Grounding wird oft bei grossen Sprachmodellen angewendet, die in spezifischen, dynamischen Umgebungen eingesetzt werden, wie beispielsweise im Kundendienst. Ein Modell, das auf allgemeinem Wissen basiert, kann durch Grounding spezifische Details zu einem Produkt oder einer Dienstleistung erhalten und damit präzisere und nützlichere Antworten liefern.

Praktisches Beispiel

Stell dir vor, ein Reiseunternehmen nutzt ein Sprachmodell, um Kundenfragen zu beantworten. Durch Grounding wird das Modell regelmässig mit aktuellen Informationen zu Reiseangeboten und Flugzeiten aktualisiert, sodass es auf spezifische Fragen der Kunden genauer antworten kann. Ohne Grounding könnte das Modell veraltete oder ungenaue Informationen liefern.

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