{"id":892,"date":"2024-02-01T14:08:56","date_gmt":"2024-02-01T13:08:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/?p=892"},"modified":"2024-02-01T14:08:56","modified_gmt":"2024-02-01T13:08:56","slug":"der-wandel-von-modellzentrierter-zu-datenzentrierter-ki-entwicklung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lan-wan-telecom.de\/index.php\/2024\/02\/01\/der-wandel-von-modellzentrierter-zu-datenzentrierter-ki-entwicklung\/","title":{"rendered":"Der Wandel von modellzentrierter zu datenzentrierter KI-Entwicklung"},"content":{"rendered":"<p>Bei der Entwicklung von generativen KI-Anwendungen verschieben sich die Gewichte. Bislang wurden Daten vor allem ben\u00f6tigt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Optimierung der Modell-Performance durch das Tuning von Architekturelementen wie etwa Parametern oder Layern. Doch dieses Finetuning ist komplex und aufw\u00e4ndig. Daher ist es wenig verwunderlich, dass sich das Augenmerk immer mehr auf die Qualit\u00e4t der Daten selbst verlagert. Der datenzentrische Ansatz verbessert durch Datenbereinigung sowie quantitative und qualitative Datenoptimierung den Input und damit die KI-Anwendung selbst. Couchbase erkl\u00e4rt, wie Unternehmen von datenzentrierter KI in der Praxis profitieren k\u00f6nnen:<br \/>\n<strong>Gr\u00f6\u00dfere Realit\u00e4tsn\u00e4he von KI-Anwendungen:<\/strong> Modellzentrierte Ans\u00e4tze k\u00e4mpfen oft mit realit\u00e4tsfernen oder -fremden Datens\u00e4tzen. Entsprechend minderwertig sind die damit trainierten KI-Modelle. Datenzentrierte Ans\u00e4tze schlie\u00dfen mit h\u00f6herer Datenqualit\u00e4t diese L\u00fccke dank gr\u00f6\u00dferer Realit\u00e4tsn\u00e4he und sind relevanter f\u00fcr die Anwendung in der Praxis.<br \/>\n<strong>Engeres \u201eHalluzinations\u201c-Spektrum:<\/strong> Die ber\u00fcchtigten Halluzinationen, also frei erfundener Output von generativen KI-Anwendungen, sind das Resultat einer schlechten Datenbasis mit irref\u00fchrenden oder inkorrekten Informationen. Dieser unerw\u00fcnschte Effekt wird durch datenzentrierte Ans\u00e4tze abgemildert. Durch das Training der Modelle mit sauberen, verl\u00e4sslichen Daten werden Fehlerquellen geschlossen und die KI-Applikationen arbeiten zuverl\u00e4ssiger.<br \/>\n<strong>Volle Erschlie\u00dfung von KI-Potenzialen:<\/strong> Von hochqualitativen Daten profitieren sowohl Predictive- als auch generative KI-Anwendungen. Sie erm\u00f6glichen es beispielsweise, Muster besser zu erkennen und zu interpretieren, um neue Einsichten und Erkenntnisse zu generieren. So erleichtern sie die Entscheidungsfindung und f\u00f6rdern die Innovationskultur.<br \/>\n<strong>Der Weg in die Zukunft der KI:<\/strong> Der Wandel von modell- zu datenzentrierter KI ist nicht nur ein technisches Detail, er bedeutet eine fundamentale konzeptionelle Neuausrichtung. Unternehmen brauchen daf\u00fcr eine robuste Daten-Infrastruktur, reichlich Daten-Kompetenz und eine Kultur, die den Wert der Daten f\u00fcr die KI in den Mittelpunkt stellt.<br \/>\n\u201eDatenzentrierte KI ist mehr als nur ein Qualit\u00e4tssprung\u201d, erkl\u00e4rt Paul Salazar, Senior Director Central Europe bei Couchbase. \u201eZusammen mit der Weiterentwicklung von Modellen erm\u00f6glicht sie die Entwicklung weitaus robusterer und hochwertigerer KI-Anwendungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei der Entwicklung von generativen KI-Anwendungen verschieben sich die Gewichte. Bislang wurden Daten vor allem ben\u00f6tigt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Optimierung der Modell-Performance durch das Tuning von Architekturelementen wie etwa Parametern oder Layern. Doch dieses Finetuning ist komplex und aufw\u00e4ndig. 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