Sprachmodelle trainieren? Nur mit hochwertigem Content!

Künstliche Intelligenz (KI) hält immer mehr Einzug in unser Leben. Eine ihrer leistungsfähigsten Anwendungen ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). KI-gestützte Sprachmodelle können so trainiert werden, dass sie Content mit bemerkenswerter sprachlicher Gewandtheit verstehen und generieren. 

Beim Trainieren und Feinabstimmen von Generative-AI-Modellen spielt die Qualität des dazu verwendeten Contents eine entscheidende Rolle.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum die Qualität Ihres Inputs so wichtig ist. Wir zeigen, wie es mithilfe von Content-Governance gelingt, Ihre Sprachmodelle nur mit hochwertigem Content zu trainieren.

Warum ist die Input-Qualität wichtig? 

Sprachmodelle werden mit einem Verfahren trainiert, das als überwachtes Lernen bezeichnet wird. Sie lernen, indem ihnen Beispiele menschlicher Sprache gezeigt werden und ihnen gesagt wird, was diese Beispiele bedeuten.

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.

Was ist qualitativ minderwertiger Content?

Qualitativ minderwertiger Content kann in vielen Formen auftreten. Denken Sie z. B. an Rechtschreib- und Grammatikfehler oder sachlich falsche Informationen. 

Content kann voreingenommen oder diskriminierend sein oder eine respektlose Sprache enthalten. 

Er kann schlecht strukturiert oder schwer zu lesen und zu verstehen sein. 

Jeder dieser Faktoren kann sich negativ auf die Qualität eines Sprachmodells auswirken. 

Sprachmodelle und Verantwortung

Wenn ein Sprachmodell auf minderwertigen Content abgestimmt wird, leidet die Qualität seines Outputs. Aber das ist nicht alles. 

Sprachmodelle können die Verzerrungen und Fehler in ihren Trainingsdaten nicht nur widerspiegeln, sondern sie sogar verstärken. 

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

Und ein Sprachmodell, das mit faktisch falschen Informationen trainiert wird, kann falsche oder irreführende Ergebnisse produzieren. 

Für Unternehmens-Content bedeutet das, dass nicht nur die Kund*innenerfahrung leidet. Wenn Ihr KI-generierter Content an gesetzlichen Anforderungen scheitert, führt das schlimmstenfalls zu rechtlichen Problemen. 

Sprachmodelle besser trainieren mit Content-Governance

An dieser Stelle kommt Content-Governance ins Spiel. 

„Content-Governance bedeutet, die Content-Strategie Ihres Unternehmens systematisch zu erfassen und zu digitalisieren. […] Damit bauen Sie sinnvoll umsetzbare Content-Prozesse auf. Ihren Erfolg können Sie mithilfe von Metriken und Kennzahlen messen.“

Für die Feinabstimmung von Sprachmodellen umfasst Content-Governance beispielsweise die folgenden Aspekte:

• Sie stellt sicher,
  • dass der Content für die Feinabstimmung von Generative-AI-Modellen sachlich korrekt und aktuell ist.
  • dass die Daten frei von Vorurteilen und Diskriminierung sind.
  • dass eine inklusive Sprache verwendet wird. 
• Werkzeuge wie Sprachprüfungen und Verständlichkeitsbewertungen sorgen dafür, dass der Input qualitativ hochwertig und verständlich ist.
• Sie bezieht vielfältige und vorurteilsfreie Daten ein. So können Sprachmodelle Content verstehen und erzeugen, der die Vielfalt der Menschheit widerspiegelt.

Content-Governance ist nicht nur wichtig, um die Qualität von Sprachmodellen zu erhalten. Sie hilft dabei, den Einsatz von KI ethisch und verantwortungsbewusst zu gestalten. Sprachmodelle können weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben. Umso wichtiger ist, dass sie mit hochwertigen, ethisch korrekten Daten trainiert und abgestimmt werden.

Wie wichtig Content-Governance beim Training von Sprachmodellen ist, zeigt GPT-2, ein von OpenAI entwickeltes Sprachmodell. Im Jahr 2019 beschloss OpenAI, die Vollversion von GPT-2 nicht zu veröffentlichen. Der Grund: Bedenken wegen eines möglichen Missbrauchs des Modells zur Generierung von Fake News und anderen schädlichen Inhalten. Zwar gab OpenAI das Modell später noch frei, aber Forscher*innen mussten Zugang beantragen und einer Reihe von Nutzungsbeschränkungen zustimmen.

Dieser Fall macht deutlich, dass Sprachmodelle erhebliche ethische Auswirkungen haben können. Content-Governance hilft dabei, die Verwendung dieser Modelle verantwortungsbewusst und ethisch vertretbar zu gestalten. Sie stellt sicher, dass

• die Informationen korrekt sind. 
• die korrekte Terminologie durchgängig verwendet wird.
• der Content vor der Veröffentlichung auf voreingenommene oder diskriminierende Sprache geprüft wird. 

Weltweit werden offizielle rechtliche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz geschaffen. Daher muss sichergestellt werden, dass von Generative-AI-Modellen generierter Content auch in Zukunft mit den Vorschriften übereinstimmt.

Fazit

Beim Trainieren und Verfeinern von KI-Sprachmodellen ist die Qualität des verwendeten Contents entscheidend. Die Qualität des Outputs hängt von der Qualität des Inputs ab, mit dem Sprachmodelle trainiert werden.

Content-Governance stellt sicher, dass Generative-AI-Modelle mit hochwertigem, inklusivem und sachlich korrektem Content trainiert werden. Das sorgt dafür, dass großartiger, sicherer KI-generierter Content entsteht.