Sogenannte Foundation-Modelle entwickeln sich schnell und können bereits qualitativ anspruchsvolle Aufgaben automatisiert durchführen und unterschiedliche Medien gleichzeitig betrachten. Dieser Beitrag wirft einen Blick hinter die Kulissen der großen Sprachmodelle.
Damit ein ML-System Widersprüche in Texten erkennen kann, bedarf es eine große Menge an menschenähnlichem Textverständnis. In diesem Beitrag stellen wir Modelle unserer Forschung vor, die dazu in der Lage sind.
Finanzdokumente enthalten sensible Informationen, die die Nutzung und Verarbeitung der Daten nur für autorisierte Personen zulässt. Das Anonymizer-Tool schwärzt diese Informationen durch natürliche Sprachverarbeitungs- und Deep Learning-Techniken sowie einer regelbasierten Nachbearbeitung.
