{"id":15347,"date":"2023-06-14T11:01:33","date_gmt":"2023-06-14T10:01:33","guid":{"rendered":"https:\/\/acrolinxcomsta.wpenginepowered.com\/?p=15347"},"modified":"2023-06-14T15:47:23","modified_gmt":"2023-06-14T14:47:23","slug":"sprachmodelle-trainieren-nur-mit-hochwertigem-content","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/acrolinxcomsta.wpenginepowered.com\/de\/blog\/sprachmodelle-trainieren-nur-mit-hochwertigem-content\/","title":{"rendered":"Sprachmodelle trainieren? Nur mit hochwertigem Content!"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) h\u00e4lt immer mehr Einzug in unser Leben. Eine ihrer leistungsf\u00e4higsten Anwendungen ist die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP<\/a>). KI-gest\u00fctzte Sprachmodelle k\u00f6nnen so trainiert werden, dass sie Content mit bemerkenswerter sprachlicher Gewandtheit verstehen und generieren. <\/p>\n\n\n\n

Beim Trainieren und Feinabstimmen von Generative-AI-Modellen spielt die Qualit\u00e4t des dazu verwendeten Contents eine entscheidende Rolle.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum die Qualit\u00e4t Ihres Inputs so wichtig ist. Wir zeigen, wie es mithilfe von Content-Governance gelingt, Ihre Sprachmodelle nur mit hochwertigem Content zu trainieren.<\/p>\n\n\n\n

Warum ist die Input-Qualit\u00e4t wichtig? <\/h2>\n\n\n\n

Sprachmodelle werden mit einem Verfahren trainiert, das als \u00fcberwachtes Lernen<\/a> bezeichnet wird. Sie lernen, indem ihnen Beispiele menschlicher Sprache gezeigt werden und ihnen gesagt wird, was diese Beispiele bedeuten. <\/p>\n\n\n\n

Je mehr qualitativ hochwertige Beispiele sie verarbeiten, desto besser werden sie im Verstehen und Erzeugen von Sprache. Ein Sprachmodell, das mit minderwertigen Beispielen trainiert wurde, erbringt voraussichtlich eine schlechte Leistung.<\/p>\n\n\n\n

Was ist qualitativ minderwertiger Content?<\/h3>\n\n\n\n

Qualitativ minderwertiger Content kann in vielen Formen auftreten. Denken Sie z. B. an Rechtschreib- und Grammatikfehler oder sachlich falsche Informationen. <\/p>\n\n\n\n

Content kann voreingenommen oder diskriminierend sein oder eine respektlose Sprache enthalten. <\/p>\n\n\n\n

Er kann schlecht strukturiert oder schwer zu lesen und zu verstehen sein. <\/p>\n\n\n\n

Jeder dieser Faktoren kann sich negativ auf die Qualit\u00e4t eines Sprachmodells auswirken. <\/p>\n\n\n\n

Sprachmodelle und Verantwortung<\/h3>\n\n\n\n

Wenn ein Sprachmodell auf minderwertigen Content abgestimmt wird, leidet die Qualit\u00e4t seines Outputs. Aber das ist nicht alles. <\/p>\n\n\n\n

Sprachmodelle k\u00f6nnen die Verzerrungen und Fehler in ihren Trainingsdaten nicht nur widerspiegeln, sondern sie sogar verst\u00e4rken. <\/p>\n\n\n\n

Ein Beispiel sind Sprachmodelle, die mit voreingenommenem oder diskriminierendem Content trainiert werden. Hier besteht die Gefahr, dass sie die Voreingenommenheit in ihrem Output reproduzieren. <\/p>\n\n\n\n

Und ein Sprachmodell, das mit faktisch falschen Informationen trainiert wird, kann falsche oder irref\u00fchrende Ergebnisse produzieren. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Unternehmens-Content bedeutet das, dass nicht nur die Kund*innenerfahrung leidet. Wenn Ihr KI-generierter Content an gesetzlichen Anforderungen scheitert, f\u00fchrt das schlimmstenfalls zu rechtlichen Problemen. <\/p>\n\n\n\n

Sprachmodelle besser trainieren mit Content-Governance<\/h2>\n\n\n\n

An dieser Stelle kommt Content-Governance ins Spiel. <\/p>\n\n\n\n

\u201eContent-Governance bedeutet, die Content-Strategie Ihres Unternehmens systematisch zu erfassen und zu digitalisieren. […] Damit bauen Sie sinnvoll umsetzbare Content-Prozesse auf. Ihren Erfolg k\u00f6nnen Sie mithilfe von Metriken und Kennzahlen messen.“<\/a><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Feinabstimmung von Sprachmodellen umfasst Content-Governance beispielsweise die folgenden Aspekte:<\/p>\n\n\n\n