Die schnellen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere bei Sprachmodellen, verändern das Datenwissenschafts-Landschaft. Ein Bericht von IntellectAI, einem Anbieter von FinTech-Lösungen, untersucht, wie “Large Language Models” (LLMs) die Datenwissenschaft verändern. LLMs treiben nicht nur die Entwicklung von Conversational AI und Bildgenerierung voran, sondern transformieren auch traditionelle Machine Learning und Deep Learning Methoden. Data Scientists und Entwickler verlassen sich verstärkt auf KI-Agenten, um Code zu generieren, Modelle zu erstellen und Tests durchzuführen.
KI-Agenten mit Retrieval Augmented Generation (RAG) können Informationen extrahieren, während Frameworks wie ReAct (Reasoning and Action) es mehreren Agenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten ermöglichen zusammenzuarbeiten. Die Methodologien Chain of Thought (COT) und Tree of Thought erlauben es LLMs, internes Wissen mit externen Daten zu integrieren, um umfassende Antworten zu liefern. Die Transformation von NLP Textklassifikation mit LLMs hat das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung revolutioniert, indem LLMs die Anforderungen an große Datensatzbeschriftungen und kontinuierliches Training reduzieren.
Die Integration von LLMs in Datenwissenschafts-Workflows kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, da ein einziger 7B LLM verschiedene Textklassifikationsaufgaben übernehmen kann. Trotz ihrer Vorteile müssen bei der Implementierung von LLMs in Produktionsumgebungen verschiedene Überlegungen berücksichtigt werden. Dazu gehören Entwicklungskosten, Latenz von Echtzeitinferenzen, Datenschutzbedenken und die Wahl des geeigneten LLMs für die Anforderungen der Anwendung.
Abschließend bieten LLMs ein großes Potenzial zur Verbesserung von Datenwissenschaftsprojekten. Ihre Fähigkeit, Entwicklungszeiten zu verkürzen und sich an sich ändernde Datenumgebungen anzupassen, macht sie zu wertvollen Werkzeugen in der modernen datengetriebenen Welt.