Gemeinsame Modellierung
Entwicklung von KI-Systemen, die gemeinsam mehrere Aufgaben (z. B. Spracherkennung und Übersetzung) erlernen, wobei die Steuerung für Komplexität und Überprüfbarkeit erforderlich ist.
Definition
Multitasking-Architekturen, bei denen Repräsentationen und Gewichtungen für alle verwandten Ziele gemeinsam verwendet werden, wodurch die Probeneffizienz verbessert, aber die Kopplung und Opazität erhöht werden. Zu den Herausforderungen der Unternehmensführung gehören die Sicherstellung, dass jede Aufgabe ihren Leistungs- und Fairnessanforderungen entspricht, die Verwaltung komplexer Bereitstellungspipelines und die Aufrechterhaltung der Erklärbarkeit. In der Dokumentation muss klar dargelegt werden, wie sich gemeinsame Komponenten auf die Ergebnisse der einzelnen Aufgaben auswirken und wie sich Aktualisierungen auf die einzelnen Aufgaben verteilen.
Real-World Example
Eine KI für den globalen Kundensupport verwendet gemeinsame Modellierungen zur Klassifizierung („Problemkategorie“) und zur Stimmungsanalyse. Bei der Umschulung bewertet das Team separat die Fairness und Genauigkeit für beide Aufgaben, protokolliert die Kennzahlen jeder Aufgabe und überprüft alle Querauswirkungen (z. B. Stimmungsverzerrungen, die die Klassifizierung beeinflussen). Die Unternehmensführung stellt sicher, dass Verbesserungen bei einer Aufgabe die andere nicht beeinträchtigen.
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