Stellenwert von Natural Language Processing und chatbasierten Generative Language Models
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Stellenwert von Natural Language Processing und chatbasierten Generative Language Models. / Haar, Markus; Sonntagbauer, Michael; Kluge, Stefan.
In: MED KLIN-INTENSIVMED, Vol. 119, No. 3, 04.2024, p. 181-188.Research output: SCORING: Contribution to journal › SCORING: Review article › Research
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TY - JOUR
T1 - Stellenwert von Natural Language Processing und chatbasierten Generative Language Models
AU - Haar, Markus
AU - Sonntagbauer, Michael
AU - Kluge, Stefan
N1 - © 2023. The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature.
PY - 2024/4
Y1 - 2024/4
N2 - HintergrundNatural Language Processing (NLP) hat in den letzten Jahren erheblichen Aufschwung erfahren und zeigt Potenzial für weitreichende Auswirkungen in der wissenschaftlichen Forschung und im klinischen Alltag.FragestellungUntersuchung der Rolle von NLP in der Wissenschaftsforschung und der daraus resultierenden Auswirkungen auf traditionelle Publikationspraktiken. Evaluation der Chancen und Herausforderungen, die Large Language Models (LLM) bieten, und Reflexion über notwendige Paradigmenwechsel in der Forschungskultur.Material und MethodeAktuelle LLM, wie Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT; OpenAI, San Francisco, CA, USA), und deren mögliche Anwendungen werden verglichen und bewertet. Zudem werden die relevante Literatur und Fallstudien zur Integration von LLM in der wissenschaftlichen und klinischen Praxis analysiert.Ergebnisse und SchlussfolgerungDie LLM ermöglichen verbesserten Zugang und Verarbeitung von textbasierten Informationen und stellen ein großes Potenzial für die (medizinische) Forschung sowie den klinischen Alltag dar. Chatbasierte LLM ermöglichen eine effektive Erledigung oft zeitintensiver Aufgaben, weisen aber aufgrund ihrer Tendenz zu Halluzinationen eine wesentliche Limitation auf. Die aktuellen Entwicklungen erfordern eine kritische Auseinandersetzung und einen Paradigmenwechsel, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen und mögliche Risiken minimieren zu können.
AB - HintergrundNatural Language Processing (NLP) hat in den letzten Jahren erheblichen Aufschwung erfahren und zeigt Potenzial für weitreichende Auswirkungen in der wissenschaftlichen Forschung und im klinischen Alltag.FragestellungUntersuchung der Rolle von NLP in der Wissenschaftsforschung und der daraus resultierenden Auswirkungen auf traditionelle Publikationspraktiken. Evaluation der Chancen und Herausforderungen, die Large Language Models (LLM) bieten, und Reflexion über notwendige Paradigmenwechsel in der Forschungskultur.Material und MethodeAktuelle LLM, wie Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT; OpenAI, San Francisco, CA, USA), und deren mögliche Anwendungen werden verglichen und bewertet. Zudem werden die relevante Literatur und Fallstudien zur Integration von LLM in der wissenschaftlichen und klinischen Praxis analysiert.Ergebnisse und SchlussfolgerungDie LLM ermöglichen verbesserten Zugang und Verarbeitung von textbasierten Informationen und stellen ein großes Potenzial für die (medizinische) Forschung sowie den klinischen Alltag dar. Chatbasierte LLM ermöglichen eine effektive Erledigung oft zeitintensiver Aufgaben, weisen aber aufgrund ihrer Tendenz zu Halluzinationen eine wesentliche Limitation auf. Die aktuellen Entwicklungen erfordern eine kritische Auseinandersetzung und einen Paradigmenwechsel, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen und mögliche Risiken minimieren zu können.
U2 - 10.1007/s00063-023-01098-5
DO - 10.1007/s00063-023-01098-5
M3 - SCORING: Review
C2 - 38108880
VL - 119
SP - 181
EP - 188
JO - MED KLIN-INTENSIVMED
JF - MED KLIN-INTENSIVMED
SN - 2193-6218
IS - 3
ER -
