FactGPT
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT bilden die Grundlage für aktuelle Durchbrüche im Bereich der textgenerierenden KI. Die Modelle zeigen jedoch Einschränkungen bezüglich der Korrektheit und Aktualität der wiedergegebenen Fakten. Um diese zu überwinden, werden Ansätze erforscht, LLMs mit expliziten Wissensbasen wie Knowledge Graphen zu integrieren. Dieses Projekt zielt darauf ab, einen neuronalen Integrationsansatz zu entwickeln und zu evaluieren, der die internen Verarbeitungsschichten des LLMs direkt mit einer Embeddings-basierten Repräsentation der Wissensbasis, etwa auf Basis eines Graph Neural Networks, verbindet. Dieser Ansatz soll sich einfach für spezifische Anwendungsdomänen anpassen lassen. Zur Evaluation wird ein deutschsprachiger Datensatz erstellt, und es wird exemplarisch ein System für Informationsextraktion (Question Answering) und Zusammenfassung (Summarization) mithilfe von Open-Source-Technologien aufgebaut.
Projektbeteiligte
Hochschule Worms
- Forschungsgruppe UX-Vis
- Projektleitung
- Prof. Dr. Stephan Kurpjuweit
- Wissenschaftliche Mitarbeiter
- Nima Samsami, MSc
- Studierende
- Koray Yildirim, Bachelorand
- Projektleitung
Kooperationspartner
- Olympia-Verlag GmbH, Nürnberg