GENERATIVE KI
Wir entwickeln und trainieren neuronale Netzmodelle, um Lösungen für Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung bereitzustellen. Wir nutzen LLM-Modelle für RAG und Automatisierungsagenten.
Bereiten Sie Ihr Unternehmen auf die neuen technologischen Paradigmen vor
Gestalte die Zukunft mit generativer KI: grenzenlose Fantasie
Wir nutzen KI-Modelle
Wir nutzen offene LLM-Modelle wie Llama, LFM Liquid, Falcon, Dolly, Qwen und Dutzende weiterer Modelle, die speziell für Konversationslösungen, RAG-Anwendungen und/oder die Unterstützung bei der Generierung von Basisquellcode entwickelt wurden. Wir bieten Embedding- und Re-Ranking-Lösungen zur Optimierung von Konversationslösungen für domänenspezifisches Wissen, das jedem Unternehmen eigen ist. Und wir entwickeln KI-Automatisierungsagenten für vielfältige Zwecke.
Verwaltung großer Datenmengen
Datenbestände
Wir verwalten und adaptieren umfangreiche Wissensdatenbanken unterschiedlicher Art, darunter Datenbanken, Dokumentenbibliotheken sowie Bibliotheken für Verfahren und Fachwissen. Dabei handelt es sich sowohl um strukturierte als auch um unstrukturierte Daten, die als hochwertige Eingabedaten für die Erstellung von Trainingsdatensätzen für generative KI dienen. Wir stellen lokale und/oder Offline-RAG-Modelle (Edge) zur Verfügung.
Lokale KI-Server auf GPU-Basis
Wir integrieren unsere eigene KI-Serverausstattung mit Hochleistungs-GPUs für lokale oder Edge-KI-Lösungen im Offline-Betrieb, um Lösungen auf Basis von CUDA- oder ROCm-Kernen zu entwickeln – sowohl für Anwendungen zur Bildgenerierung mittels KI und Computer Vision als auch für den Einsatz und die Anpassung verschiedener Arten von LLMs, Offline-RAG-Modellen und lokalen Assistenten.
Governance-Modelle
Leiter KI
Mit unseren Genesis-Governance-Modellen bieten wir eine Methodik und Praxis, die eine verantwortungsvolle Steuerung von KI-Anwendungen gewährleistet. Diese umfasst vielfältige Aspekte, von ethischen Fragen und Verzerrungen bis hin zu Sicherheitsmodellen und einer kontinuierlichen Validierung durch die Beobachtbarkeit von Mensch-Maschine-Interaktionen.
