Datenmigrationen mit Python und Sprachmodellen, Teil 2
15.07.2024, 00:00 Uhr
LLMs als Datenmotor
Große Sprachmodelle bieten zahlreiche Möglichkeiten, um bei der Migration von Daten zu unterstützen und damit die Funktionalität von Sprachen wie Python zu erweitern.
Einen wesentlichen Fortschritt in den letzten Jahren stellt die Entwicklung und Anwendung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie beispielsweise GPT-3, GPT-4 oder Llama 3 dar. Diese Modelle haben das Potenzial, vielfältige Aufgaben zu automatisieren, zu optimieren oder allgemein zu unterstützen. Dazu zählen auch komplexe Prozesse wie die Datenmigration.
Große Sprachmodelle bieten in diesem Kontext eine Vielzahl von Vorteilen. Sie können nicht nur dabei helfen, die Komplexität der Datenmigration zu verringern, sondern auch die Genauigkeit und Effizienz des Prozesses zu erhöhen. Ein Hauptanwendungsbereich ist die automatische Datenbereinigung und -transformation. LLMs lassen sich nutzen, um unstrukturierte oder semistrukturierte Daten in strukturierte Formate zu konvertieren, Dubletten zu erkennen und zu eliminieren sowie Inkonsistenzen in den Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
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