Marian Lambert
Neue Forschungsergebnisse zur Anwendung von LLMs für den Verbraucherschutz im KIVEDU-Projekt
Dieser Blog-Post präsentiert die Forschungsergebnisse des KIVEDU-Projekts, das Large Language Models (LLMs) zur Identifikation von Verstößen in deutschen Online-Produktbeschreibungen nutzt. Durch die Evaluierung verschiedener LLMs, einschließlich OpenAI- und Open-Source-Modelle, wurde deren Eignung für die automatisierte Erkennung von Verstößen gegen Unterlassungserklärungen getestet. Unsere Studie hebt das Modell StableBeluga2 als besonders leistungsfähig hervor. Diese Erkenntnisse unterstreichen das Potenzial von LLMs, den Verbraucherschutz in der digitalen Welt zu verbessern.
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Einsatz von Large Language Models im KIVEDU-Projekt: Herausforderungen und Erkenntnisse
In diesem Blog-Post diskutieren wir die Herausforderungen und Erkenntnisse, die wir bei der Implementierung von Large Language Models (LLMs) im KIVEDU-Projekt gesammelt haben. Trotz komplexer Entscheidungen bei der Modellauswahl und ungelösten Problemen, wie der Erklärbarkeit von LLM-Entscheidungen, zeigen wir, dass KI den Prozess der Erkennung von Verletzungen in Unterlassungserklärungen in Online-Produktbeschreibungen effektiv automatisieren kann. Dabei wird deutlich, dass das LLM-Ökosystem noch in seiner Anfangsphase ist, aber ein erhebliches Potenzial für zukünftige Entwicklungen bietet.
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Mit smarten Prompts mehr aus ChatGPT & Co. herausholen
Dieser Blog-Post beschreibt die Funktionen von ChatGPT und die Bedeutung präziser Anfragen, sogenannter Prompts, zur Verbesserung der Antwortqualität. Zudem werden fünf Tipps für eine optimale Verwendung von Large Language Models vorgestellt und die Anwendung dieser Techniken im KIVEDU-Projekt zur Erkennung von Verbraucherrechtsverletzungen hervorgehoben.
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