More-with-Less
Effiziente Sprachmodelle für KMUs
Große Sprachmodelle wie Googles PaLM oder OpenAIs GPT werden die wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Entwicklungen der nächsten Jahrzehnte massiv beeinflussen. Die in Europa ansässigen Technologieentwickler und -nutzer – vor allem die KMU – geraten dabei zunehmend ins Hintertreffen: Ihnen fehlt vielfach die nötige Infrastruktur, Rechenleistung und Expertise. Und deutsche Sprachmodelle gibt es bislang kaum.
Im Projekt „More-with-less“ entwickeln Forschende Methoden und Frameworks, um Open-Source-Sprachmodelle für kleinere Unternehmen anzupassen. Im BHT-Teilprojekt werden daten- und modellzentrierte Ansätze für drei Anwendungsfälle erforscht und prototypisch getestet: automatisiertes Verfassen von Texten für die Finanzbranche, Dokumenten-Matching für Legal-Tech-Unternehmen und eine verbesserte Erkennung der Lesereihenfolge in Dokumenten im Bereich Legal und Finance, der Kern für das maschinelle Textverständnis von Verträgen und Berichten.
Laufzeit
04.2023 - 03.2026
Projektpartner
- Merantix Momentum GmbH
- 2txt NLG GmbH
- Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Mittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Projektkoordination
Merantix Momentum GmbH
Forschungsschwerpunkt
Projektleitung an der BHT
Prof. Dr.- Ing. habil. Alexander Löser
Fachbereich VI – Informatik und Medien
Forschungsverbund Data Science +X