GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“, also vortrainierter generativer Transformer. Hierbei handelt es sich um eine Art von KI-Modell, das Text verstehen und natürlich klingende Texte generieren kann. GPTs nutzen eine Transformer-Architektur – ein DL-Modell, das Selbstaufmerksamkeitsmechanismen nutzt, um Sprache zu verarbeiten. So können sie basierend auf Anwendereingaben zusammenhängenden und relevanten Text erstellen.
Die jüngste und rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz eröffnet Unternehmen in praktisch jeder Branche zahlreiche neue Möglichkeiten. Verbesserte Rechenleistung und innovative Algorithmen optimieren Aufgaben wie Natural Language Processing (NLP), Bilderkennung und prädiktive Analytics erheblich. So können Unternehmen auf der ganzen Welt ihre Kunden verstehen und ansprechen und aufschlussreiche, leistungsstarke Inhalte generieren – präziser und zu geringeren Kosten. An vorderster Front stehen dabei generative, vortrainierte Transformer, besser bekannt als GPT.
GPT-Modelle, die von OpenAI entwickelt wurden, stellen einen Durchbruch im KI-Bereich dar und nutzen eine einzigartige Architektur, die als Transformer bezeichnet wird. Diese Modelle werden durch ihr DL-Framework definiert, das es ihnen ermöglicht, Text zu generieren, der kontextbezogen und oft nicht von menschlich generierten Inhalten zu unterscheiden ist. Ursprünglich als GPT-1 eingeführt, hat sich die Technologie seitdem durch mehrere Iterationen weiterentwickelt. Die neuesten Versionen verfügen über noch bessere Fähigkeiten der Bearbeitung komplexer Sprachaufgaben.
Die Erzeugung eines GPT-Modells ist ein komplexer Prozess, der spezifische Tools und Ressourcen erfordert. Diese müssen leistungsstark genug sein, um die Komplexität des Trainings großer KI-Systeme zu bewältigen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick darüber, was für die Erzeugung eines GPT-Modells erforderlich ist:
Diese Software ist für jede KI-Entwicklung unerlässlich und vereinfacht Erzeugung, Training und Validierung von DL-Modellen. Beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras bieten starke Unterstützung für Architekturen mit neuronalen Netzen, einschließlich der in GPT verwendeten Transformer-Modelle.
GPT-Modelle erfordern umfangreiche Datensätze, um die Feinheiten der menschlichen Sprache zu erlernen. Diese Datensätze können aus einer Vielzahl von Texten aus Büchern, Artikeln, Websiteinhalten und anderen Quellen bestehen, um der KI ein umfassendes Verständnis der Sprache zu bieten, aus dem sie schöpfen kann.
Das Training von GPT-Modellen erfordert erhebliche Rechenleistung, die normalerweise von Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor-Prozessoren (TPUs) bereitgestellt wird. Diese Umgebungen beschleunigen den Trainingsprozess und können die riesige Datenmenge und die komplexen Berechnungen bewältigen, die hierfür erforderlich sind.
Ein Verständnis der Funktionsweise von neuronalen Netzen, Optimierungsalgorithmen und Modellarchitekturen ist unerlässlich. Dieses Wissen ermöglicht es Entwicklern, Modelle effektiv zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Vor dem Training müssen die Daten bereinigt und vorverarbeitet werden. Dazu gehören Aufgaben wie Tokenisierung, Entfernung irrelevanter Daten und Umwandlung von Text in Formate, die für neuronale Netze geeignet sind. Tools und Bibliotheken, die diesen Prozess unterstützen, sind für die Vorbereitung der Trainingsdaten unverzichtbar.
Tools zur Bewertung des Modells
Sobald ein Modell trainiert wurde, ist es wichtig, seine Leistung anhand von Metriken wie Perplexität, Genauigkeit und Verlustfunktionen zu bewerten. Tools, die diese Bewertungen unterstützen, helfen Entwicklern dabei, das Modell zu verfeinern und abzuschätzen, ob es einsatzbereit ist.
Bibliotheken wie NLTK, SpaCy oder Hugging Face bieten vorgefertigte Funktionen und Modelle, die die Entwicklung von GPT-Modellen beschleunigen können. Diese Bibliotheken enthalten Funktionen für Sprachverarbeitungsaufgaben, die für das Training und die Bereitstellung komplexer Modelle unerlässlich sind.
Die Entwicklung jeder neuen Version von GPT durch OpenAI markiert einen bedeutenden Meilenstein im Bereich der künstlichen Intelligenz. Diese Modelle wurden im Laufe der Zeit weiterentwickelt, wobei in jeder Iteration noch fortschrittlichere Funktionen eingeführt und größere Trainingsdatensätze genutzt wurden. Mit jedem neuen Release werden die Modelle „intelligenter“ (oder zumindest leistungsfähiger).
Die wichtigsten GPT-Iterationen lauten:
GPT-1 wurde 2018 veröffentlicht. Es war die erste Version und führte die grundlegende Architektur für nachfolgende Modelle ein. Das Modell umfasste 117 Millionen Parameter und konnte eine Vielzahl sprachbasierter Aufgaben mit moderatem Erfolg ausführen. Dieses Modell war das Fundament zur Entwicklung komplexerer Transformer.
GPT-2 wurde 2019 veröffentlicht und stellte eine mit etwa 1,5 Milliarde Parametern ausgestattete Erweiterung seines Vorgängers dar. Das Modell wurde nicht sofort vollständig veröffentlicht, da Bedenken wegen eines potenziellen Missbrauchs bestanden (z. B. die Erzeugung von Fake-News oder die täuschende Nachahmung von Personen im Internet). GPT-2 weist bedeutende Verbesserungen hinsichtlich Sprachverständnis und Generierungsfähigkeiten auf.
GPT-3 wurde 2020 eingeführt und ist eines der größten und leistungsfähigsten Sprachmodelle, die jemals erstellt wurden – mit erstaunlichen 175 Milliarden Parametern. Diese Iteration markierte einen großen Durchbruch in der Fähigkeit der KI, natürlich klingende Texte zu generieren. Sie kann Essays, Gedichte und sogar Computercode schreiben, und die Texte lassen sich nur schwer von von Menschen geschriebenem Text unterscheiden.
2022 wurde Version 3.5 eingeführt, die eine Optimierung von GPT-3 darstellte. Das Modell verbesserte sich bei einigen der Probleme früherer Modelle, z. B. bei Antwortqualität und Trainingseffizienz. GPT-3.5 bot eine verbesserte Leistung, insbesondere bei komplexeren Gesprächen und spezialisierten Aufgaben.
GPT-3.5 Turbo ist eine weitere Iteration innerhalb des GPT-3-Release, die eingeführt wurde, um die Leistung und Verarbeitungsgeschwindigkeit weiter zu optimieren. Diese Version behielt die Wissenstiefe des Modells bei, beschleunigte aber gleichzeitig die Antwortzeiten und senkte die Rechenkosten.
GPT-4, das 2023 veröffentlicht wurde, hat die Grenzen noch weiter verschoben. Es beinhaltete noch mehr Daten und verfeinerte Trainingstechniken und multimodale Funktionen. Das bedeutet, dass das Modell nun sowohl text- als auch bildbasierende Inhalte verstehen und generieren kann. Diese Version ist bekannt für ihre deutlich bessere Genauigkeit, ihr besseres Verständnis und ihre Fähigkeiten der kreativen Ausgabe.
GPT-4 Turbo ist zum Zeitpunkt dieses Berichts die jüngste Iteration. Diese Version erweitert die Fähigkeiten von GPT-4, indem sie die Effizienz und Verarbeitungsgeschwindigkeit weiter verbessert. Auch sie setzt neue Standards in Bezug auf die Möglichkeiten von GenAI-Sprachmodellen.
Die Effektivität von GPT ist auf drei Kernkomponenten zurückzuführen: generative Modelle, vortrainierte Modelle und Transformer-Modelle. Sie alle spielen eine wichtige Rolle bei der Frage, wie GPTs Sprache verstehen und generieren.
Generative Modelle sind eine Klasse von KI-Algorithmen. Sie wurden entwickelt, um neue Dateninstanzen zu generieren, die den ursprünglichen Daten entsprechen (sich aber von ihnen unterscheiden). Im Kontext von GPT werden diese Modelle oft darauf trainiert, Text zu produzieren, der menschliche Schreibstile imitiert. Indem sie aus einem riesigen Korpus von Textdaten lernen, können generative Modelle zusammenhängende und kontextrelevante Inhalte basierend auf den Mustern und Strukturen zusammenstellen, die sie zuvor erlernt haben. Bei dieser Fähigkeit geht es nicht nur darum, Text zu replizieren, sondern auch darum, komplexe Sprache zu verstehen und präzise Antworten zu generieren, die auf bestimmte Prompts oder Fragen eingehen. Das macht sie für verschiedenste Aufgaben von unschätzbarem Wert: vom automatisierten Kundenservice bis hin zur Erzeugung von Inhalten.
Die Stärke generativer Modelle liegt in ihrer Fähigkeit, aus Daten zu lernen, ohne dass sie für jede Aufgabe explizit programmiert werden müssen. Stattdessen verwenden sie statistische Methoden, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten abzuleiten, sodass sie aus einem einzigen Modell eine große Bandbreite von Ausgaben erzeugen können.
Unter Vortraining versteht man den Ansatz, ein ML-Modell mit einem großen Datensatz zu trainieren, bevor es für bestimmte Aufgaben feingetunt wird. Bei GPT umfasst dieser Schritt das Training mit einem breiten Spektrum von Internet-Texten. Der Vortrainingsprozess stattet das Modell mit einem breiten Sprachverständnis aus (einschließlich Grammatik, Kontext und sogar bestimmtes Allgemeinwissen), bevor es durch ein Feintuning mit aufgabenspezifischen Daten weiter optimiert wird. Diese umfassende Vortraining verleiht GPT seine leistungsstarken Fähigkeiten, um hochwertige Antworten zu generieren, die natürlich klingen, fundiert sind und auf die formulierten Prompts eingehen.
Die Vorteile vortrainierter Modelle sind erheblich, da der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung effektiver Modelle für bestimmte Aufgaben reduziert wird. Anstatt von Grund auf neu zu beginnen, können Entwickler und Forscher die allgemeinen Fähigkeiten des vortrainierten Modells nutzen und es dann mit kleineren, aufgabenspezifischen Datensätzen optimieren.
Transformer – die Architektur, die GPT zugrunde liegt – unterscheiden sich dahingehend von früheren Modellen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), dass sie Aufmerksamkeitsmechanismen nutzen. Diese Mechanismen wiegen die Bedeutung verschiedener Wörter in einem Satz unabhängig von ihrer Positionsbeziehung ab, sodass das Modell alle Teile der Eingabedaten gleichzeitig verarbeiten kann. Das Ergebnis ist, dass das GPT-Modell effizienter und effektiver darin wird, den Kontext über längere Textbereiche hinweg zu verstehen.
Das Schlüsselmerkmal von Transformer-Modellen ist ihre Fähigkeit, umfassende Ein- und Ausgaben zu bewältigen. Hierdurch eignen sie sich ideal für Aufgaben, die das Verstehen und Generieren langer Texte erfordern. Ihre Architektur optimiert außerdem die dynamische Datenverarbeitung und ermöglicht komplexe und kontextbezogene Ausgaben, die im Allgemeinen über die Fähigkeiten anderer Modelle hinausgehen.
Alle Werkzeuge in der Geschichte der Menschheit hatten dieselbe grundlegende Funktion: den Zeit- oder Arbeitsaufwand reduzieren, den ein Mensch in eine Aufgabe investieren muss. Egal, ob es darum geht, einen Nagel in einem Holzbrett zu versenken, eine schwere Last zu bewegen oder eine Softwareanwendung zu programmieren – bei alledem ist entscheidend, welchen Anteil der Arbeit das Werkzeug dem Menschen abnehmen kann. Auch GPT unterscheidet sich in dieser Hinsicht nicht: Es kann einen deutlich größeren Teil der Arbeit erledigen, und das mit viel weniger manueller Anleitung oder Beteiligung seiner menschlichen Bediener.
Mithilfe der erwähnten Transformer-Architektur optimieren GPT-Modelle Prozesse wie Übersetzung, Inhaltserzeugung und sogar Softwareentwicklung und reduzieren so den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich. Diese Fähigkeiten machen GPT-Modelle zu wertvollen Tools, um Produktivität und Innovation in verschiedenen Branchen zu fördern. Gleichzeitig eröffnet die höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und Skalierung dieser Technologie Unternehmen, Forschern und sogar alltäglichen Anwendern neue Möglichkeiten und weitet die Grenzen dessen aus, was automatisiert werden kann.
Angesichts der Tatsache, dass GPT-Modelle menschliche Ergebnisse mit der Effizienz und Genauigkeit eines Computers erzielen können, ist es offensichtlich, warum sie als ein solch großer Fortschritt der KI angesehen werden. Hier sind einige der wirkungsvollsten Anwendungsfälle:
Codegenerierung
GPT kann das Schreiben von Code automatisieren und Entwicklern helfen, indem die Modelle Lösungen vorschlagen und vorhandenen Code debuggen.Menschliches Sprachverständnis mit NLP
Die GPT-Technologie verbessert die Fähigkeit von Maschinen, Untertöne und Konnotationen der menschlichen Sprache zu verstehen, und ermöglicht so eine bessere Anwenderinteraktion und Serviceautomatisierung.Inhaltserzeugung
Vom Verfassen von Artikeln und Berichten bis hin zur Erschaffung kreativerer Inhalte – GPT-Modelle können verschiedene Textformen klar und schnell erstellen.Übersetzungen
GPT-Modelle ermöglichen eine nahezu sofortige Übersetzung zwischen Sprachen, was die globale Kommunikation vereinfacht.Datenanalyse
Die Modelle können große Datensätze analysieren, um Einblicke und Muster zu extrahieren und so Entscheidungsprozesse zu unterstützen.Textumwandlung
GPT kann Text zwischen verschiedenen Formaten umwandeln, z. B. die Umwandlung von Prosa in verschiedene strukturierte Datenformate.Lernmaterialien
GPTs können Schulungsinhalte erzeugen, die auf verschiedene Lernstile und -bedürfnisse zugeschnitten sind.Interaktive Sprachassistenten
GPT unterstützt sprachgesteuerte KI und ermöglicht natürlichere Interaktionen mit Geräten wie Smartphones und privaten Assistenten.Bilderkennung
GPT-Modelle sind zwar hauptsächlich für Textgenerierung bekannt, werden aber zunehmend auch für Bilderkennungsaufgaben verwendet, um visuelle Daten zu identifizieren und zu kategorisieren.
Angesichts der großen Öffentlichkeitswirkung von ChatGPT ist es kein Wunder, dass viele Menschen es als Synonym für das allgemeinere Konzept eines GPT-Modells betrachten. Doch ChatGPT und GPT sind nicht dasselbe. Ersteres ist eine Anwendung, und Letzteres ist die zugrunde liegende Technologie, die diese Anwendung unterstützt.
GPT bezieht sich auf eine Serie immer komplexerer KI-Modelle. Diese Modelle sind äußerst vielseitig und unterstützen eine breite Palette von Anwendungen, die über Konversation hinausgehen: Automatisierte Schreibassistenz, Codierung und die Erstellung visueller Inhalte werden durch GPT-Lösungen verbessert.
ChatGPT hingegen ist eine spezifische Anwendung des GPT-Modells, die auf Konversationszwecke zugeschnitten ist. Sie nutzt eine GPT-Basis, um Dialoge zu führen und intelligente, menschliche Antworten auf Anwenderanfragen bereitzustellen. Mit dieser Spezialisierung kann ChatGPT einen menschlichen Gesprächspartner simulieren, der Fragen beantworten, Erklärungen bereitstellen, bei der Erstellung schriftlicher Inhalte helfen und sogar lockere Gespräche führen kann. Mit anderen Worten: ChatGPT ist ein KI-gestützter Chatbot mit erweiterten Fähigkeiten.
Unstrukturierte Text- und visuelle Daten in etwas zu verwandeln, das ein Computersystem verstehen und emulieren kann, ist kein einfacher Prozess. Die technischen Details der Entwicklung einer GPT-Funktion gehen über den Umfang dieses Artikels hinaus. Doch oberflächlich betrachtet, umfassen die Kernprozesse, die GPT-Modellen zugrunde liegen, Folgendes:
Training auf Basis massiver Datensätze
GPT-Modelle werden zunächst mit riesigen Datenmengen aus dem Internet gespeist. Bei diesem Training kommen DL-Techniken zum Einsatz, die zum breiteren Feld des maschinellen Lernens gehören. GPT-3 wurde beispielsweise mit etwa 500 Milliarden Token trainiert, bei denen es sich im Wesentlichen um Textstücke handelt. Dieses umfassende Training ermöglicht es dem Modell, eine Vielzahl von Sprachmustern zu erlernen.
Verständnis durch Token
Im Gegensatz zu Menschen verstehen GPT-Modelle Text nicht direkt. Stattdessen teilen sie Text in die erwähnten Token auf. Dabei kann es sich um Wörter oder Teile von Wörtern handeln. Sie helfen dem Modell, die Struktur und Vielfalt der menschlichen Sprache zu verstehen. Die Fähigkeit von GPT-3, diese Token durch seine Milliarden von Parametern zu verarbeiten, ermöglicht nicht nur ein tiefes Verständnis von Text, sondern auch die Replikation von Text.
Verarbeitung innerhalb der Transformer-Architektur
Der Kern von GPT liegt in der Verwendung einer Transformer-Architektur, die speziell für die Verarbeitung von Datensequenzen (z. B. Text) entwickelt wurde. Diese Methode ist effizienter als frühere RNN-Lösungen und lässt sich mit längeren Textsequenzen besser skalieren.
Selbstaufmerksamkeitsmechanismus
Innerhalb der Transformer-Architektur ermöglicht es der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus dem GPT, die Wichtigkeit jedes Tokens im Verhältnis zu anderen Token in einem Satz abzuwägen. Mit diesem Prozess kann sich das Modell beim Generieren von Antworten auf relevante Token konzentrieren, um sicherzustellen, dass die Ausgabe dem Kontext entspricht.
Netzwerktraining
Das Transformer-Modell in GPT besteht aus mehreren Schichten neuronaler Netze, die Wahrscheinlichkeiten und Beziehungen zwischen Token berechnen. Durch die Anpassung der Gewichtungen innerhalb dieser Netze können GPT-Modelle bessere Antworten generieren.
Codierungs- und Decodierungsprozesse
In detaillierteren Transformer-Modellen verarbeitet ein Encoder den Eingabetext zu einer Reihe mathematischer Vektoren, die das Wesen der Wörter und ihre Beziehungen erfassen. Jeder Vektor repräsentiert ein Wort oder ein Token, wobei nicht nur die Identität des Worts, sondern auch seine Position im Satz erhalten bleibt. Der Decoder verwendet diese Vektoren dann, um Ausgabetext zu generieren. Das nächste Wort in einer Sequenz wird vorhergesagt. Dazu werden die codierten Informationen und die bisher generierten Wörter berücksichtigt, um die interne Darstellung effektiv in von Menschen lesbaren Text rückzuübertragen.
Die Erzeugung eines GPT-Modells beinhaltet eine Reihe von Schritten, die eine sorgfältige Planung, umfangreiche Ressourcen und fundiertes technisches Fachwissen erfordern. Unternehmen, die an der Entwicklung eigener GPT-Modelle interessiert sind, sollten folgenden Ansatz verfolgen:
Umfang und Ziele definieren
Definieren Sie klar, was das GPT-Modell erreichen soll. Das kann von der Verbesserung des Kundenservice mit einem Chatbot bis hin zur Automatisierung bestimmter Arten der Inhaltserzeugung reichen.Kompetentes Team zusammenstellen
Bauen Sie ein Team mit Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Data Science und Softwareentwicklung auf. Dieses Team leitet Entwicklung und Training des GPT-Modells.Daten sammeln und vorbereiten
Stellen Sie einen großen Datensatz zusammen, der für die Aufgaben relevant ist, die das Modell ausführen soll. Diese Daten müssen dann bereinigt und vorverarbeitet werden, um sicherzustellen, dass sie für das Training des Modells geeignet sind.Auswahl der richtigen Tools und Technologien
Wählen Sie die DL-Frameworks und die Hardware aus, die das GPT-Training unterstützen sollen.Modelltraining und -optimierung priorisieren
Trainieren Sie das Modell mit den vorbereiteten Datensätzen. Dieser Prozess umfasst das Festlegen der Parameter, das iterative Training des Modells sowie die Feinabstimmung der Ergebnisse, um Genauigkeit und Leistung zu verbessern.Bewerten und iterieren
Bewerten Sie kontinuierlich die Leistung des Modells anhand geeigneter Metriken. Nehmen Sie Anpassungen basierend auf Feedback vor, um die Modellausgaben zu verfeinern.Bereitstellen und integrieren
Sobald das Modell die gewünschten Standards erfüllt, stellen Sie es in der Produktionsumgebung bereit, wo es die festgelegten Aufgaben ausführen kann. Stellen Sie sicher, dass es sich reibungslos in bestehende Systeme integrieren lässt.
Die erfolgreiche Implementierung von GPT-Modellen erfordert mehr als nur technisches Fachwissen und Ressourcen. Unternehmen müssen auch bestimmte ethische und funktionale Aspekte berücksichtigen, um sicherzustellen, dass ihre Modelle sowohl effektiv als auch verantwortungsvoll arbeiten. Berücksichtigen Sie beim Erzeugen eines eigenen GPT-Modells folgende Punkte:
Tendenziösität und andere gefährliche Elemente beseitigen
Es ist wichtig, Modelle mit vielschichtigen Datensätzen zu trainieren, um Verzerrungen und Vorurteile (den sog. Bias) zu minimieren. Das regelmäßige Testen und Aktualisieren des Modells, um diskriminierende oder verletzende Sprache zu erkennen und zu beseitigen, ist für ethische KI-Praktiken unerlässlich.Ungenauigkeiten reduzieren
GPT-Modelle können manchmal falsche oder irreführende Informationen generieren, die als „Halluzinationen“ bezeichnet werden. Die Verbesserung von Trainingsmethoden und die Verfeinerung von Modellarchitekturen können dazu beitragen, diese Ungenauigkeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit der generierten Inhalte zu gewährleisten. Ebenso kann eine menschliche Bewertung eine effektive „letzte Verteidigungslinie“ sein, um ungenaue Ergebnisse zu verhindern.Datensicherheit wahren
Um die Integrität und Vertraulichkeit der Informationen zu gewährleisten, ist es wichtig, dass die Trainingsdaten nicht in die Ausgaben gelangen. Techniken wie Differential Privacy, sorgfältige Datenverwaltung und -überwachung sowie die Festlegung transparenter Richtlinien für die Datennutzung unter Entwicklern sind hierfür entscheidend.
Die interne Erzeugung eines GPT-Modells kann ein komplexes und zeitaufwändiges Unterfangen sein. Daher entscheiden sich viele Unternehmen dafür, mit Drittanbietern zusammenzuarbeiten, die sich auf KI und maschinelles Lernen spezialisiert haben. Diese Anbieter können das Know-how und die Ressourcen bereitstellen, die erforderlich sind, um effektivere Modelle schneller und mit geringeren Vorabinvestitionen zu entwickeln oder zu verwenden.
GPT-Modelle mit ihrer Fähigkeit, zusammenhängenden, relevanten Text zu generieren, versprechen einen erheblichen Wert auf dem sich technisch weiterentwickelnden Markt von heute. In dieser Umgebung ist der Einsatz der richtigen Plattform – mit der sich das Potenzial von generativer KI und intelligenter Automatisierung nutzen lässt – entscheidend für Unternehmen, die an der Spitze der Innovation bleiben möchten.
Die preisgekrönte Now Platform®, das cloudbasierte Fundament von ServiceNow, das unsere breit gefächerte Palette von Produkten und Services unterstützt, bietet umfassende KI-Lösungen, die sich nahtlos in GPT-Modelle integrieren lassen. Die Now Platform steigert die Produktivität, indem sie Routineaufgaben automatisiert und erweiterte Analytics bereitstellt. Das macht sie zu einem wichtigen Tool für Unternehmen, die GPT implementieren möchten. Die KI-Funktionen von ServiceNow umfassen alles, von Natural Language Understanding (NLU) und intelligenter Suche bis hin zu prädiktiven Analytics und Process Mining – all das zielt darauf ab, Arbeitsprozesse zu vereinfachen und zu verbessern. Diese Tools wurden entwickelt, um sicherzustellen, dass Unternehmen KI in den verschiedensten Anwendungsfällen effektiv einsetzen können: von der Automatisierung des Kundenservice über die Analyse von Unternehmensdaten bis zur Entscheidungsfindung.
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