Transferlernen
Eine Technik, bei der ein für eine Aufgabe entwickeltes Modell an eine verwandte Aufgabe angepasst wird, wodurch die Entwicklungszeit reduziert wird, aber ererbte Vorurteile berücksichtigt werden müssen.
Definition
Umfasst die Feinabstimmung vortrainierter Modelle anhand neuer, aufgabenspezifischer Daten. Transferlernen ist zwar effizient, übernimmt aber alle Vorurteile oder Sicherheitslücken des Basismodells. Bei der Steuerung müssen sowohl grundlegende als auch feinabgestimmte Modellverzerrungen bewertet, die Herkunft und Lizenzierung des Basismodells verfolgt und die Feinabstimmung von Datensätzen und Hyperparametern dokumentiert werden, um die Einhaltung gesetzlicher und ethischer Vorschriften sicherzustellen.
Real-World Example
Ein Chatbot-Team optimiert ein Open-Source-BERT-Modell anhand von Kundenservice-Protokollen. Die Unternehmensleitung schreibt ein Bias-Audit vor, bei dem die Stimmung anhand der demografischen Kundendaten anhand von Basismodellen und fein abgestimmten Modellen verglichen wird. Sie dokumentieren die Lizenz für das Basismodell, um die kommerziellen Nutzungsrechte zu bestätigen, und protokollieren alle Feinabstimmungsparameter aus Gründen der Reproduzierbarkeit.
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