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Digitale Transformation

Einblicke | Hintergründe | News

Hier finden Sie News, Fachartikel, Videos, Info-Grafiken und Präsentationen u.a. zu den Themen

KI/LLM, Confidential Computing, System of Reference,
IT-Security und Datenschutz, Interoperabilität

LLM Fine Tuning

KI und LLM

In der heutigen Geschäftswelt sind künstlichen Intelligenz (KI) und Large-Language-Modelle (LLMs) wie GPT-4, Llama2 und andere zu entscheidenden Werkzeugen geworden. Sie zeigen beeindruckende Leistungen bei einer breiten Palette von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. Mit ihren Fähigkeiten, Texte zu verstehen, Informationen zu generieren und menschenähnliche Texte zu produzieren, erobern LLMs ein breites Spektrum von Anwendungsgebieten in verschiedenen Branchen.

Hier liegen die Knackpunkte:
Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ist es unerlässlich, die Grenzen dieser Modelle zu verstehen, sie zu evaluieren und sie individuell an spezifische Anforderungen anzupassen. Denn trotz ihrer leistungsstarken Fähigkeiten sind LLMs nicht immer direkt einsatzbereit und die Anpassung an spezifische Aufgaben und Domänen ist oft erforderlich, um wirklich passende Ergebnisse zu erzielen. In mehreren Artikeln haben wir genau diese Aspekte vertieft.

  • Anpassungstechniken: Individuelle Konfigurationen von Large-Language-Models (LLM)
  • LLM-Benchmarking-Tool: Evaluation von Large-Language-Models (LLM)
  • LLM-Personas: Spezifische Identitätsprofile, um das Kommunikationsverhalten und die Antwortstile des Modells zu steuern
LLM Personas
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KI-Personas, die Sachbearbeitern in der GKV den Rücken stärken

Nachdem wir ein GKV-Benchmark für Large Language Models (LLMs) entwickelt und angewendet haben und den daraus resultierenden Ergebnissen reifte der Gedanke, mit Personas im Bereich der …

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Prompt Engineering
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Prompt Engineering in der Praxis – Perfektionieren des Einsatzes von LLMs

Nachdem wir uns in unserer Artikelserie zu den Anpassungstechniken für LLMs zunächst einen Überblick  sowie vertiefende Einblicke zum Embedding und Fine Tuning verschafft haben, werfen wir nun …

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LLM Fine Tuning
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Fine Tuning: Mehr Power für KI-Modelle

ine Tuning ist eine bewährte Methode, um vorab trainierte LLMs, wie zum Beispiel GPT-3 oder GPT-4, gezielt an spezifische Aufgaben oder Domänen anzupassen. Diese LLMs werden ursprünglich auf …

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LLM Benchmark
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Neues LLM-Benchmark-Tool: Large Language Models (LLMs) in der GKV – Wie gut schneiden sie bei Fragen zu Beiträgen ab?

Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT 4.0, Falcon 40b, Llama 70b, Llama 13b oder Falcon 180b Model A und B bietet Krankenkassen eine innovative Möglichkeit, ihre …

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Embedding
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Embedding: Die Kunst der Anreicherung

Embedding ist ein Schlüsselkonzept in der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Es ist eine Methode, um kategoriale oder diskrete Daten in kontinuierliche Vektorräume zu …

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Anpassung von Large Language Modellen
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Future Catalyst: Der optimale und spezifische Einsatz von Large-Language-Modellen (LLMs) 

In der heutigen Geschäftswelt sind künstlichen Intelligenz (KI) und Large-Language-Modelle (LLMs) wie GPT-4, Llama2 und andere zu entscheidenden Werkzeugen geworden. Sie zeigen beeindruckende …

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Benchmark LLM
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Neues Benchmark-Tool: Wie verlässlich sind Large-Language-Modelle (LLM) wie ChatGPT?

In einer Zeit, in der Large-Language-Modelle (LLMs) wie ChatGPT omnipräsent sind, wächst das Interesse von Unternehmen an der Zuverlässigkeit dieser Modelle bei der Beantwortung spezialisierter …

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Confidential Computing und System of Reference

Heute sollte es Usus sein, dass jede Person Hoheit und Entscheidungsgewalt darüber hat, wer und von wo aus Zugriff auf die persönlichen Daten hat. Diese Datensouveränität beinhaltet zum einen die Datenkompetenz und zum anderen die Datenkontrolle. In Systemlandschaften mit verschiedenen Cloud-Anbietern und einer Mischung aus Private/Public Cloud und On-Prem-Verarbeitung ist es eine volle Datensouveränität oft schwierig zu etablieren. Das System of Reference, also das Konzept eines führenden Referenzsystems, ermöglicht trotz einer Hybrid-/Mixed-Cloud-Systemlandschaft die Datensouveränität des Nutzers durch Transparenz und Verarbeitungsorchestrierung beizubehalten. In mehreren Artikeln haben wir diese und weitere Aspekte vertieft.

  • Confidential Computing
  • System of Reference
  • IT-Security & Datenschutz
System of Reference Datensouveränität
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System of Reference – Datensouveränität durch ein zentrales Referenzsystem

Heute sollte es Usus sein, dass jede Person Hoheit und Entscheidungsgewalt darüber hat, wer und von wo aus Zugriff auf die persönlichen Daten hat. Diese Datensouveränität beinhaltet zum einen die …

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Confidential Computing
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Customer to Customer (C2C) – Confidential Computing, um Datenhoheit als Kunde zu erlangen

Immer mehr potenzielle Anwender von digitalen Gesundheitsanwendungen (DIGA) oder Services von Krankenversicherungen legen Wert darauf, ihre Daten sicher und nicht in den Händen der teilweise …

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Confidential Computing
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Confidential Computing und FHIR – So kommen Gesundheitsdaten sicher in die Cloud

Bei der Speicherung von Gesundheitsdaten treffen Start-ups und KMU auf große Herausforderungen. Für die sichere Datenverwaltung fehlt oft die in der Regel aufwendig herzustellende Infrastruktur. …

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System of Reference_Datenaktualität
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Datenaktualität im System of Reference – Leistungsversprechen oder greifbarer Mehrwert?

Um den zukünftigen Anforderungen der Digitalisierung im Gesundheitswesen gerecht zu werden, stellt das System of Reference als zentrales Leistungsversprechen die Informationsobjekte aus einem …

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System of Reference
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System of Reference als technisches Zielbild: Vom Architekturparadigma zur wirkungsvollen Systemlandschaft durch Microservices

Die Umsetzung innovativer IT-Systeme erfordert eine enge Verzahnung von fachlicher und technischer Expertise, die nur dann zweckmäßig ist, wenn ein Versorgungsmehrwert für die Versicherten und …

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System of Reference | Microservicearchiteltur
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System of Reference: Mit einer zukunftssicheren Microservicearchitektur die Chancen des PDSG für das Versorgungsmanagement nutzen

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Felix Bauer, Gründer von Aircloak im Gespräch mit Lina Scherpe
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Datenschutz by Design in der Analyse sensibler Daten

Heute im Interview: Felix Bauer, Gründer von Aircloak, einem Unternehmen, dessen Software zur Datenanonymisierung die Analyse oder Nutzung sensibler Datenbestände datenschutzkonform ermöglicht.

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