Anwendung von Q&A-Modellen zur Extraktion von Unternehmensinformationen: Konzeption, Umsetzung und Benchmarking

Informationen über Unternehmen sind die Grundlage, um fundierte Entscheidungen über die Zusammenarbeit treffen zu können. Unternehmen teilen viele Informationen auf ihren Homepages, jedoch in unstrukturierter Form, die eine gezielte Verarbeitung und Analyse erfordert. Diese Daten, wenn richtig extrahiert und interpretiert, dienen als solide Grundlage für die Evaluierung potenzieller Geschäftspartner, wodurch Risiken minimiert und Chancen für erfolgreiche Zusammenarbeiten erkannt werden können. In einer schnelllebigen Geschäftswelt ist der Zugang zu präzisen und strukturierten Unternehmensinformationen, insbesondere aus primären Quellen wie Homepages, entscheidend, ein potenzieller Wettbewerbsvorteil.

Die Extraktion von spezifischen Informationen aus umfangreichen Texten ist ein wesentlicher Aspekt im Bereich der Datenanalyse. Hierbei können Q&A-Modelle, die auf Large Language Models (LLM) basieren, eine geeigneten Ansatz darstellen. Diese Modelle ermöglichen es, gezielte Fragen zu einem Text zu beantworten und dadurch relevante Informationen zu extrahieren.

Methode / Vorgehen:

1. Vergleich & Benchmarking: Untersuchung und Vergleich der Leistungsfähigkeit existierender Q&A-Modelle, als Ausgangspunkt für die Arbeit.
   1. Benchmarking: Vergleich der ausgewählten Modelle hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit.
   2. Modellauswahl: Identifizierung und Auswahl geeigneter Q&A-Modelle als Basis.
2. Fein-Tuning & Anpassung: Anwendung des DSRM Ansatzes zur Modellanpassung und -verbesserung.
   Fein-Tuning & Entwicklung: Ausgehend vom ausgewählten Modell soll dieses für den spezifischen Anwendungszweck feintrainiert und weiterentwickelt werden, wobei der DSRM Ansatz als methodischer Leitfaden dient.
3. Validierung: Überprüfung des entwickelten Modells anhand realer Testfälle und Unternehmensinformationen.
   Das optimierte Modell soll anhand geeigneter Testfälle validiert werden. Hierbei sollen Informationen von einzelnen Unternehmen und einem Cluster von beispielsweise 100 Unternehmen extrahiert und analysiert werden.

Ergebnis: 
Am Ende der Arbeit steht ein Q&A-Modell, welches zielführend Unternehmensinformationen extrahiert. Die Ergebnisse sollen Aufschluss über die Stärken, Schwächen und Potenziale des Modells im Vergleich zu bestehenden Lösungen geben.

Interessierte Kandidaten mit Kenntnissen im Bereich Large Language Models, Datenverarbeitung und Machine Learning sind willkommen