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concept#KI#Maschinelles Lernen#Daten

Sprachmodell (LM)

Ein Modell, das Wahrscheinlichkeiten von Wortsequenzen lernt, um Text zu generieren, zu vervollständigen oder zu klassifizieren. Sprachmodelle bilden die Grundlage moderner NLP-Anwendungen und variieren stark in Architektur, Trainingsdaten und Kontrollierbarkeit.

Ein Sprachmodell (LM) ist ein statistisches oder neuronales Modell, das Wahrscheinlichkeiten für Wortsequenzen lernt und natürliche Sprache erzeugt, vervollständigt oder klassifiziert.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Technisch
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

API-Gateways und AuthentifizierungsdiensteData-Lakes und Feature-StoresObservability- und Monitoring-Stacks

Prinzipien & Ziele

Datenqualität zuerst: Trainingsdaten bestimmen Verhalten und Verzerrungen.Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Outputs sollten erklärbar und auditierbar sein.Sicherheitsorientiertes Design: Safety- und Moderationsregeln früh integrieren.
Umsetzung
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Datenschutzrisiken bei Verwendung personenbezogener Trainingsdaten.
  • Missbrauch durch Generierung irreführender oder schädlicher Inhalte.
  • Technische Abhängigkeit von proprietären Anbietern und Modellen.
  • Testen mit realistischen Prompts und adversarialen Beispielen.
  • Datensätze dokumentieren und Herkunft sowie Bias analysieren.
  • Rollout schrittweise mit Observability und menschlicher Überprüfung.

I/O & Ressourcen

  • Trainingskorpus (Textdaten)
  • Rechenressourcen (GPU/TPU)
  • Evaluations- und Testdatensätze
  • Generierter oder klassifizierter Text
  • Konfidenz- und Qualitätsmetriken
  • Protokolle und Auditing-Informationen

Beschreibung

Ein Sprachmodell (LM) ist ein statistisches oder neuronales Modell, das Wahrscheinlichkeiten für Wortsequenzen lernt und natürliche Sprache erzeugt, vervollständigt oder klassifiziert. Es bildet die Grundlage für Textgenerierung, Übersetzung, Fragebeantwortung und Conversational Agents. Modelle variieren in Architektur, Trainingsdaten, Kapazität und Steuerbarkeit.

✔

  • Automatisierung sprachbasierter Aufgaben und Effizienzsteigerung.
  • Skalierbare Generierung und Extraktion von Textinformation.
  • Vielseitigkeit: Ein Modell kann für viele NLP-Use-Cases adaptierbar sein.

✖

  • Halluzinationen und ungenaue Faktenwiedergabe sind möglich.
  • Hoher Ressourcenbedarf beim Training und bei grossen Modellen.
  • Abhängigkeit von Trainingsdaten und damit vorhandenen Verzerrungen.

  • Perplexity

    Maß für die Unsicherheit eines Modells bei Wahrscheinlichkeitsvorhersagen.

  • BLEU / ROUGE

    N-Gramm-basierte Metriken zur Bewertung von Generierungsqualität gegen Referenzen.

  • Latenz und Durchsatz

    Betriebskennzahlen für Reaktionszeit und verarbeitete Anfragen pro Sekunde.

Kundensupport-Assistant

Ein Unternehmen nutzt ein feinabgestimmtes LM zur automatischen Beantwortung häufiger Anfragen mit Eskalationspfad zu Menschen.

Automatische Inhaltsgenerierung

Marketingteams erzeugen Entwürfe und Varianten von Produkttexten, die anschließend redaktionell geprüft werden.

Rechercheunterstützung

Analysten nutzen LMs zur Extraktion und Verdichtung relevanter Informationen aus großen Dokumentenmengen.

1

Ziele und Erfolgskriterien definieren; Dateninventar erstellen.

2

Modellauswahl, Prototyping und Evaluation mit repräsentativen Daten.

3

Production-Deployment, Monitoring, Feedback-Loop und Governance etablieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Trainingsdatensätze ohne Versionierung und Tests.
  • Monolithische Integration statt modularer Inferenz-Pipelines.
  • Keine automatisierten Tests für Sicherheits- und Bias-Checks.
Datenbeschaffung und -annotationRechenkapazität für Training und InferenzModellüberwachung und Qualitätsbewertung
  • Einsatz für juristische Beratung ohne menschliche Prüfung.
  • Automatische Veröffentlichung generierter Inhalte ohne Fact-Checking.
  • Training mit nicht autorisierten oder personenbezogenen Daten.
  • Unterschätzen der Kosten für Inferenz bei grossem Produktionsvolumen.
  • Nicht-Berücksichtigung von Modellverfall und notwendigen Retrainings.
  • Fehlende Governance für Umgang mit schädlichen Outputs.
Maschinelles Lernen und NLP-FachwissenDatenschutz- und Compliance-KenntnisseDevOps für Modelldeployment und Monitoring
Verfügbarkeit und Qualität der TrainingsdatenLatenz- und Durchsatzanforderungen für EchtzeitdiensteSicherheits- und Moderationsanforderungen
  • • Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
  • • Budget für Infrastruktur und Lizenzkosten
  • • Verfügbarkeit geeigneter Trainingsdaten