Faktentreues KI-Hybridmodell von Ella kombiniert GPT-3 mit eigener NLG-KI-Lösung

Fehlende Quellentransparenz oder generierte Falschaussagen seien aktuell noch eines der Hauptprobleme von vielen NLG-Lösungen (Natural Language Generation). Das hybride Modell der Ella vereine jetzt schnell erreichbare sprachliche Vielfalt mit Faktentreue. Bei der Lösung handele es sich um eine Kombination aus GPT-3 und Maskito, einem für die deutsche Sprache entwickeltem KI-Modell mit qualitätsgesichertem Output.

Für seine KI-Softwarelösungen habe Ella (Website) das hybride Modell „Gaspito“ entwickelt. Speziell für die deutsche Sprache geschaffen, verbinde es die Stärken des Sprachmodells GPT-3 mit denen des eigens entwickelten Sprachmodells Maskito. Im Gegenzug würden sich die Schwächen der Modelle gegenseitig ausgleichen. Maskito zeichne sich durch eine hohe Faktentreue und inhaltliche Nähe zum Originaltext aus. Es werde durch ein großes Softwarepaket ergänzt, mit dem sich beispielsweise Fakten überprüfen ließen.

Aufgrund der inhaltlichen Nähe zum Original könne das Modell jedoch oft keine großen Veränderungen am Text vornehmen – genau das sei von Nutzern jedoch gewünscht. GPT-3 hingegen verändere Originaltexte in hohem Maße und erstelle hochwertige Texte schnell und effektiv. Doch es habe zwei Nachteile: Zum einen variiere es nicht alle Teile des Textes gleich stark, zum anderen genügen Faktentreue und Quellentransparenz des Outputs oft nicht den Qualitätsstandards vieler Branchen.

Durch die Kombination der beiden Modelle generiere das hybride Sprachmodell Gaspito kreativen Content – und erreiche dabei eine bessere Textqualität sowie eine hohe Faktensicherheit bei hoher sprachlicher Vielfalt für uniquen Content.

Qualität hat oberste Priorität

Für ein optimales Ergebnis arbeite Gaspito in zwei Stufen: Nutzer wählen über die KI-Assistant-Tools zunächst die gewünschten Quellen aus. Dies sichere Quellentransparenz und hochwertigen Original-Content. Im ersten Schritt generiert GPT-3 daraus einen neuen, sprachlich stark veränderten Text. Im zweiten Schritt verändere Maskito die Abschnitte des Textes mit verschiedenen Verfahren, die GPT-3 zuvor nicht verändert hat.

Unser Ziel ist es, die Medien- und Contentbranche durch automatisierte, hochwertige Texterstellung und -verarbeitung zu revolutionieren. Durch umfassende automatisierte und menschliche Qualitätsüberprüfungen garantieren wir sowohl hinsichtlich der Trainingsdaten als auch des erzeugten Contents eine hohe Qualität nach journalistischen Standards.“

Michael Keusgen, CEO von Ella

Im Gegensatz zu beispielsweise ChatGPT prüfe das hybride Modell den generierten Text außerdem auf faktische Korrektheit. Dazu würden zusätzliche Software und Überprüfungsmechanismen den Text mit dem Original abgleichen. Kommen von Entwicklern als Fakten definierte Originalzitate, Eigennamen oder Daten im generierten Text nicht vor, korrigiere das hybride Modell dies. Zusätzlich sichere Ellas speziell entwickeltes Fact-Checking-Modell die Faktentreue der Textabschnitte, die Maskito generiert hat. Es erkenne und bewertet auch implizite Fakten, Zusammenhänge oder Änderungen im Vergleich zum Originaltext.

Sowohl diese Einschätzung als auch der direkte Abgleich würden zusammen mit weiteren Faktoren in die Gesamtbewertung des Textes einfließen. Sind bestimmte Teile unzureichend, verändere oder ersetze Maskito diese, um den hohen Qualitätsanforderungen von Ella gerecht zu werden. Dabei gehe jedoch Faktentreue vor sprachlicher Unterschiedlichkeit: Wenn nach der Anwendung von GPT-3 und Maskito immer noch keine ausreichend gute Textvariante vorliegt, würden die KI-Softwarelösungen von Ella stattdessen den Originaltext nutzen, um keine Falschinformationen zu verbreiten.ft