Die schnelle Entwicklung im Bereich von grossen Sprachmodellen birgt zahlreiche Chancen, auch in der öffentlichen Verwaltung. Allerdings sollte man diese Mittel gezielt einsetzen und sich den Risiken bewusst sein.
Word, Excel, PDF – in all diesen Formaten kommen Beschaffungsdaten daher. Und das ist bei weitem nicht die einzige Herausforderung, denn neben dem Inhalt sind auch Umfang und Strukturierung in jeder Ausschreibung anders.
Damit geprüft werden kann, wie gut die Umwandlung von unstrukturierten Beschaffungsdaten in ein strukturiertes Format funktioniert, ist es wichtig, einen Teil der Daten manuell in das gewünschte Format zu überführen. Damit können künftige Extraktionsmethoden evaluiert und miteinander verglichen werden.
Nicht jeder Schritt muss ein LLM involvieren. Idealerweise wird die Lokalisierung der Information von der Extraktion getrennt und für jede Aufgabe wird geprüft, welches Modell oder welche Methode die Aufgabe am besten lösen kann.
Für gute Resultate ist eine intelligente Extraktion unabdingbar. Indem Expertenwissen in Prompts einfliesst, können Sprachmodelle die Daten besser verstehen und diese entsprechend strukturieren.
Spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT geniessen moderne Sprachmodelle grosse öffentliche Aufmerksamkeit. Allerdings ist es für nicht-Experten schwierig einzuschätzen, inwiefern diese in ihrem Arbeitsumfeld eingesetzt werden könnten. Damit auch sie sich ein Bild von Möglichkeiten und Limitierungen von grossen Sprachmodellen machen können, haben wir diese interaktive Anwendung entwickelt.
Die Demoseite soll eine Intuition für verschiedene Anwendungsmöglichkeiten von Sprachmodellen vermitteln und gleichzeitig deren Grenzen aufzeigen. Sie wurde vom Natural Language Processing Circle am Institut Public Sector Transformation der Berner Fachhochschule entwickelt. Testen Sie die Modelle in Vollansicht direkt online.
