Infosys setzt auf Meta's Llama 3 und RAG-Techniken für In-House Legal Assistant

Einführung

Im Zeitalter der Digitalisierung und Automatisierung suchen Unternehmen weltweit nach Möglichkeiten, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten. Ein bemerkenswertes Beispiel für eine solche Innovation ist die Entwicklung eines internen Legal Assistant durch Infosys, der auf den neuesten Techniken von Meta's Llama 3 und Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert. Dieser Artikel beleuchtet das Projekt von Infosys, die Technologien dahinter und die Vorteile von Open-Source-KI.

Meta's Llama 3: Ein Überblick

Llama 3, das neueste Open-Source-Modell von Meta, steht an der Spitze der KI-Entwicklung. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter eine verbesserte Leistung und Multimodalität, und ist in der Lage, komplexe Aufgaben präzise zu bewältigen.

Wichtige Merkmale von Llama 3

- **Erweiterte Architektur**: Llama 3 verwendet einen Transformer-Only-Decoder mit einer effizienteren Tokenizer-Technologie, die ein Vokabular von 128K Tokens umfasst. - **Umfangreiches Training**: Das Modell wurde auf einem Datensatz von über 15 Billionen Tokens trainiert, der eine Vielzahl von Sprachen und Domänen abdeckt. - **Feinabstimmung und Sicherheitsmaßnahmen**: Llama 3 durchlief mehrere Runden der Feinabstimmung und Sicherheitsbewertungen, um sicherzustellen, dass es sicher und zuverlässig ist.

Infosys' In-House Legal Assistant

Infosys hat diese fortschrittliche Technologie genutzt, um eine interne juristische Assistenzanwendung zu entwickeln. Diese Anwendung wurde auf einem lokalen Cluster implementiert, um die sensibelsten Daten sicher zu halten.

Technische Details

Die Anwendung von Infosys basiert auf der Kombination von Llama 3 und RAG-Techniken. - **RAG-Techniken**: Durch die Verwendung von Retrieval-Augmented Generation kann das Modell relevante Informationen aus einer Datenbank abrufen und sie in Echtzeit nutzen, um präzise und kontextuell passende Antworten zu generieren. - **Lokal gehostet**: Die Anwendung wird lokal gehostet, um die Sicherheit und den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten. Dies minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff.

Vorteile der Anwendung

Die Integration von Llama 3 und RAG-Techniken hat mehrere Vorteile für Infosys: - **Datensicherheit**: Durch die lokale Bereitstellung werden sensible Daten vor externen Bedrohungen geschützt. - **Effizienz**: Die Anwendung kann komplexe juristische Anfragen schnell und präzise beantworten, was die Effizienz der internen Prozesse erheblich steigert. - **Skalierbarkeit**: Die Lösung kann leicht skaliert werden, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Open-Source-KI und ihre Bedeutung

Meta's Entscheidung, Llama 3 als Open-Source-Modell zu veröffentlichen, hat weitreichende Auswirkungen auf die KI-Community und die Industrie insgesamt. Open-Source-Modelle bieten mehrere Vorteile: - **Transparenz und Vertrauen**: Durch die Offenlegung des Quellcodes können Entwickler und Forscher das Modell besser verstehen und Vertrauen in dessen Sicherheit und Zuverlässigkeit gewinnen. - **Innovation**: Open-Source-Modelle fördern die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch, was zu schnelleren Fortschritten in der KI-Forschung und -Entwicklung führt. - **Zugang und Inklusivität**: Indem sie fortschrittliche KI-Modelle für eine breitere Gemeinschaft zugänglich machen, können mehr Menschen von den Möglichkeiten der KI profitieren.

Schlussfolgerung

Infosys' Entwicklung eines internen Legal Assistant auf Basis von Llama 3 und RAG-Techniken zeigt eindrucksvoll, wie Open-Source-KI-Modelle zur Verbesserung interner Geschäftsprozesse genutzt werden können. Die Kombination aus hoher Datensicherheit, Effizienz und Skalierbarkeit macht diese Lösung zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen, die ihre juristischen Abläufe optimieren möchten. Meta's Engagement für Open-Source-KI trägt dazu bei, dass mehr Unternehmen weltweit von diesen fortschrittlichen Technologien profitieren können. Bibliographie https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-meta-ai-responsibility/ https://lightning.ai/lightning-ai/studios/rag-using-llama-3-by-meta-ai https://covisian.com/tech-post/llama-3-the-latest-ai-from-meta-and-its-assistant/ https://ai.meta.com/blog/saif-check-llama-3-validation-trust/ https://www.linkedin.com/pulse/steps-build-rag-application-real-time-data-using-pgvector-souvik-bose-ckhbc https://medium.com/@kagglepro.llc/boost-your-chatbots-iq-with-llama-3-and-rag-0722d6b7fbb3 https://www.datacamp.com/blog/meta-announces-llama-3-the-next-generation-of-open-source-llms https://www.zero11.it/en/magazine/llama-3-meta-launches-new-open-source-ai-model