Warum Unternehmen KI-Trainingsservices benötigen – drei wichtige Gründe

Unternehmen aller Branchen sind darum bemüht, mit der Konkurrenz Schritt zu halten und generative KI in ihren Betrieb zu integrieren. Ein wichtiger Teil dieses Prozesses ist das Training großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), auch KI-Training genannt. Ohne ein optimales KI-Training (einschließlich richtiger Trainingsdaten, Datenerfassung, Datenvalidierung und Prompt Engineering) ist es nicht möglich, die Vorteile eines KI-Systems zur Verarbeitung natürlicher Sprache voll auszuschöpfen. Lesen Sie unseren Artikel und erfahren Sie, was LLM-Training ist und warum Ihr Unternehmen darin investieren sollte.

Was ist KI-Training?

KI-Training oder LLM-Training beschreibt den Prozess, in dem Sie Ihrem KI-System beibringen, die Sprache, in der Sie mit ihm kommunizieren, zu verstehen sowie eigene aussagekräftige und nützliche Ergebnisse zu erzeugen. Dabei geht es auch um das Sammeln der optimalen Trainingsdaten für das LLM – einschließlich Text, Videos, Audio und Bilder. (Es sollten Daten ausgewählt werden, die die Vielfalt der Gesellschaft widerspiegeln. Andernfalls könnten die Ergebnisse diskriminierend, voreingenommen oder sogar hasserfüllt sein.) Diese Phase wird als Datenerfassung und -validierung bezeichnet. Als Nächstes übt die KI unter der Verwendung ihrer eigenen Algorithmen, Muster in den Daten zu erkennen. Dies sieht oft wie eine Vorhersage des nächsten Teils eines Satzes aus. Je detaillierter und umfassender die Datensammlung ist, desto besser werden die Ergebnisse sein, die das LLM zu liefern „lernt“. Ein gut trainiertes LLM kann eine Menge leisten.

Nach diesem Schritt folgt das Prompt Engineering. Hierbei werden Prompts (also Eingabeaufforderungen) erstellt, die die Fähigkeit der KI testen, ihre Aufgaben zu erfüllen. Um sicherzustellen, dass diese Prompts effektiv sind, sind normalerweise mehrere Tests und Überarbeitungen nötig. Der letzte Schritt ist die Validierung der Ausgabe, bei der LLM-Trainer ihre Expertise nutzen, um die Qualität der endgültigen Ausgabe zu überprüfen. Besonders wenn die Aufgabe komplex ist oder umfangreiches Hintergrundwissen erfordert, kann die Validierung der Ausgabe ein hohes Maß an fachlicher Kompetenz erfordern.

Experten wie Lionbridge bieten umfangreiche Erfahrungen und Ressourcen für das KI-Training, damit Sie von diesen vier wichtigen Vorteilen profitieren können.

1. Vorteil des KI-Trainings: Effizienz und Produktivität

KI-Training kann einem Unternehmen helfen, seine wertvollste Ressource zurückzugewinnen: Zeit. Eine optimal trainierte KI sorgt für höhere Produktivität und Effizienz bei einer Vielzahl von Aufgaben. Wie gut geschultes Personal kann ein effizientes LLM verschiedene Funktionen erfüllen:

• Hilfreiche Analysen zu Ihrem Betrieb und Ihren Workflows durchführen
• Routine-Aufgaben automatisieren
• Kompliziertere Aufgaben teilweise automatisieren, z. B. das Verfassen oder Umgestalten von Content für die SEO
• Große Mengen an Text nach bestimmten Informationen durchsuchen
• Aufgaben für menschliche Mitarbeiter übernehmen, wie z. B. die Durchführung von Grundlagenforschung 

Beispiel: Ein Projekt zur Datenkuratierung

Lionbridge unterstützte einen Kunden bei Aufbau und Training des LLM für die Bearbeitung von Übersetzungsaufgaben. Unter Berücksichtigung der Branche des Kunden kuratierten wir zahlreiche Daten und übersetzten sie in die Zielsprachen. Anschließend kümmerten wir uns um das Prompt Engineering und die Validierung der Ausgabe, um eine optimale Performance des Sprachmodells zu gewährleisten. Dank unserer KI-Trainingsservices konnte der Kunde seinen Content schneller und nach seinem eigenen Zeitplan übersetzen, was wiederum eine exponentielle Steigerung der Produktivität zur Folge hatte.

2. Vorteil des KI-Trainings: Kundenerfahrung

Eine optimale Kundenerfahrung ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. KI kann dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen. Ein LLM kann gezielt darauf trainiert werden, Kunden in verschiedener Hinsicht zu helfen:

• Beantwortung von Fragen über hochentwickelte Chatbots
• Personalisierte Empfehlungen
• Verbesserung des Serviceangebots

Das Trainieren einer KI für eine zuverlässige Durchführung dieser Arbeiten kann kompliziert sein und setzt KI-Expertise voraus. Unverzichtbar ist das Wissen darum, wie Trainingsdaten zu den Produkten oder Services des Unternehmens sowie zu Best Practices seines Kundensupports kuratiert werden. Außerdem müssen die KI-Trainingsdaten die Diversität berücksichtigen, damit das LLM einen sensitiven und unvoreingenommenen Kundenservice ermöglicht. Diskriminierender Kundenservice (auch ungewollt) kann den Ruf eines Unternehmens ernsthaft schädigen.

Beispiel: Projekt für einen eingebetteten KI-Assistenten

Lionbridge hat einen Kunden beim Training eines LLM unterstützt, das Fragen zur Produktpalette des Unternehmens beantworten sollte. Das LLM sollte außerdem grundlegende Anfragen zur Terminplanung, zu den Öffnungszeiten usw. bearbeiten können. Unsere Services umfassen Expertise im Bereich des KI-Trainings, aber wir setzen auch unser Aurora AI Studio ein, um Kunden zu helfen. Dieses Tool basiert auf der Leistung eines globalen, vielfältigen Netzwerks von Crowdtestern. Dank KI-Kompetenz und einer starken menschlichen Note konnte das LLM des Kunden als unvoreingenommener, informierter und effektiver eingebetteter KI-Assistent eingerichtet werden. Diese ergänzende Komponente der Customer Journey sorgt für eine deutliche Verbesserung des Kundenerlebnisses, wodurch sich das Unternehmen von der Konkurrenz abheben und eine stärkere Kundenbindung aufbauen kann. 

3. Vorteil des KI-Trainings: Verantwortungsvolle KI-Nutzung sicherstellen

Die verantwortungsvolle Nutzung von KI ist nicht nur optional. Sie ist für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung – sowohl für die eigenen Zwecke als auch zum Schutz des Unternehmensimages. Verbraucher wollen von Unternehmen kaufen, die KI gerecht nutzen, ohne Schaden anzurichten, und auf eine Art und Weise, die für sie von Vorteil ist. Die verantwortungsvolle Nutzung von KI folgt im Allgemeinen fünf Grundprinzipien.

Wie bereits erwähnt, sollten beim KI-Training und der Validierung der Ergebnisse immer Schritte unternommen werden, damit das LLM kulturelle, ethnische und andere Sensibilitäten berücksichtigt. Das LLM-Training sollte von vertrauenswürdigen Menschen durchgeführt werden. Nach der Implementierung sollte das Sprachmodell regelmäßig beaufsichtigt oder überprüft werden. Außerdem sollte es dahingehend trainiert werden, dass es sich an relevante Regeln und Gesetze hält und niemals Handlungen vornimmt, die für die Nutzer ein Risiko darstellen – egal ob hinsichtlich des Datenschutzes oder der persönlichen Sicherheit.  Ohne die konsequente Einhaltung dieser Hauptgrundsätze für verantwortungsvolle KI und KI-Vertrauen riskiert ein Unternehmen seine Beziehungen zu bestehenden und potenziellen Kunden. Außerdem riskiert es schwerwiegende Konsequenzen wie Geldstrafen, behördliche Auflagen und Rufschädigung. 

Beispiel: Überprüfung auf schädlichen Content

Lionbridge hat einen Kunden beim Training seines LLM durch die Überprüfung einer Reihe von Bild- und Text-Trainingsdaten unterstützt. Wir haben unangemessenen oder schädlichen Content klassifiziert und markiert, damit das LLM des Kunden lernen konnte, diesen besser zu identifizieren. Der Prozess umfasste eine sichere Einrichtung und menschliche Prüfer, die Anmerkungen bei Content hinzufügten, der schädlich war oder zu Voreingenommenheit führen konnte. 

Kontakt

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