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Spezialisiertes Sprachmodell für präzise Datenanalyse
Entwicklung eines proprietären LLMs für Geodaten
Allgemeine Large Language Models (LLMs) sind exzellent im Verständnis und in der Verarbeitung natürlicher Sprache.
Allerdings stoßen sie an Grenzen, wenn es um geografische Daten und räumliche Zusammenhänge geht – insbesondere, weil diese Informationen in den Trainingsdaten typischer Modelle oft nicht in geeigneter textueller Form vorliegen.
Das führt dazu, dass generische LLMs relevante geografische Daten nicht zuverlässig finden, extrahieren oder interpretieren können.
Im Rahmen eines EU-Forschungsprojekts sollte ein spezialisiertes LLM entwickelt werden, das geografische Informationen aus externen Datenquellen automatisch erkennen, extrahieren und für Analysen aufbereiten kann.
Dazu trainierten wir ein proprietäres Modell auf einem der größten Supercomputer-Cluster Europas – CINECA Leonardo im Rahmen der EuroHPC Joint Undertaking-Initiative.
Lösung
Für das Training unseres LLMs identifizierten und erstellten wir hunderttausende hochspezifische Trainingsdatensätze, teilweise synthetisch generiert und für die Supercomputer-Infrastruktur optimiert.
Zentrale Schritte und Besonderheiten:
  • Kuratiertes & synthetisches Trainingsmaterial mit geografischem Fokus
  • Optimierung für Hochleistungs-Cluster (CINECA Leonardo)
  • Eigene Evaluationskriterien kombiniert mit Tools wie Weights & Biases zur Steuerung und Qualitätsmessung
  • Zusammenarbeit mit führenden Forschungseinrichtungen zur Verbesserung von LLM-Trainingsmethoden und Hardwareanpassungen
Ergebnis
  • Signifikante Steigerung von Genauigkeit und Effizienz gegenüber generischen Modellen
  • Fähigkeit, geografische Datensätze präzise und kontextbezogen zusammenzustellen
  • Integration des Modells in bestehende GIS-Lösung, um geprüfte Geodaten automatisiert für spezifische Fragestellungen bereitzustellen
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