Transfer-Lernen
Eine Technik, bei der ein für eine Aufgabe entwickeltes Modell für eine verwandte Aufgabe angepasst wird. Dies verkürzt die Entwicklungszeit, erfordert jedoch eine Steuerung der übernommenen Vorurteile.
Umfasst die Feinabstimmung vortrainierter Modelle mit neuen, aufgabenspezifischen Daten. Obwohl Transfer Learning effizient ist, übernimmt es mögliche Verzerrungen oder Sicherheitslücken aus dem Basismodell. Eine wirksame Governance erfordert die Bewertung von Verzerrungen sowohl im Basismodell als auch im feinabgestimmten Modell, die Nachverfolgung von Herkunft und Lizenzierung des Basismodells sowie die Dokumentation der für die Feinabstimmung verwendeten Datensätze und Hyperparameter, um die rechtliche und ethische Konformität sicherzustellen.
Ein Chatbot-Team stimmt ein Open-Source-BERT-Modell anhand von Kundendienst-Transkripten fein ab. Die Governance schreibt ein Bias-Audit vor, das die Stimmung über verschiedene Kundendemografien hinweg sowohl beim Basismodell als auch beim feinabgestimmten Modell vergleicht. Das Team dokumentiert die Lizenz des Basismodells, um die Rechte zur kommerziellen Nutzung zu bestätigen, und protokolliert sämtliche Fine-Tuning-Parameter zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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