Zusammenfassung: Große generative Sprachmodelle transformieren durch die Vielzahl von Anwendungsfällen ganze Branchen neu, insbesondere da sie völlig neue Formen der Interaktion mit Nutzern erlauben. Fokus dieses Projekts ist, die schon in Ansätzen vorhandenen Fähigkeiten für logisches Denken und Planung dieser Modelle zu verstärken (Fine-Tuning, Reinforcement Learning, In-Context Learning). Komplexe Aufgaben sollen automatisch in kleinere Teilaufgaben zerlegt werden, die dann durch automatische Nutzung spezialisierter Werkzeuge (Bibliotheken, z.B. für Arithmetik, spezialisierte
Suchmaschinen, Datenbanken) gelöst werden.
Unser praxisorientiertes Ziel ist die automatische Erledigung von komplexen Rechercheaufgaben und die (Teil-)Automatisierung von Routinetätigkeiten, um Mitarbeiter-Ressourcen für Aufgaben höherer Wichtigkeit und Dringlichkeit freizumachen. Im Projekt werden Anwendungen im Steuer- und Rechnungswesen und in der Wirtschaftsprüfung evaluiert.
Projektbeteiligte: UTN, Intrafind, TH Deggendorf