Bei der Entwicklung von generativen KI-Anwendungen verschieben sich die Gewichte. Bislang wurden Daten vor allem benötigt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Optimierung der Modell-Performance durch das Tuning von Architekturelementen wie etwa Parametern oder Layern. Doch dieses Finetuning ist komplex und aufwändig.
Daher ist es wenig verwunderlich, dass sich das Augenmerk immer mehr auf die Qualität der Daten selbst verlagert. Der datenzentrische Ansatz verbessert durch Datenbereinigung sowie quantitative und qualitative Datenoptimierung den Input und damit die KI-Anwendung selbst. Couchbase erklärt, wie Unternehmen von datenzentrierter KI in der Praxis profitieren können:
1. Größere Realitätsnähe von KI-Anwendungen: Modellzentrierte Ansätze kämpfen oft mit realitätsfernen oder -fremden Datensätzen. Entsprechend minderwertig sind die damit trainierten KI-Modelle. Datenzentrierte Ansätze schließen mit höherer Datenqualität diese Lücke dank größerer Realitätsnähe und sind relevanter für die Anwendung in der Praxis.
2. Engeres „Halluzinations“-Spektrum: Die berüchtigten Halluzinationen, also frei erfundener Output von generativen KI-Anwendungen, sind das Resultat einer schlechten Datenbasis mit irreführenden oder inkorrekten Informationen. Dieser unerwünschte Effekt wird durch datenzentrierte Ansätze abgemildert. Durch das Training der Modelle mit sauberen, verlässlichen Daten werden Fehlerquellen geschlossen und die KI-Applikationen arbeiten zuverlässiger.
3. Volle Erschließung von KI-Potenzialen: Von hochqualitativen Daten profitieren sowohl Predictive- als auch generative KI-Anwendungen. Sie ermöglichen es beispielsweise, Muster besser zu erkennen und zu interpretieren, um neue Einsichten und Erkenntnisse zu generieren. So erleichtern sie die Entscheidungsfindung und fördern die Innovationskultur.
4. Der Weg in die Zukunft der KI: Der Wandel von modell- zu datenzentrierter KI ist nicht nur ein technisches Detail, er bedeutet eine fundamentale konzeptionelle Neuausrichtung. Unternehmen brauchen dafür eine robuste Daten-Infrastruktur, reichlich Daten-Kompetenz und eine Kultur, die den Wert der Daten für die KI in den Mittelpunkt stellt.
„Datenzentrierte KI ist mehr als nur ein Qualitätssprung”, erklärt Paul Salazar, Senior Director Central Europe bei Couchbase. „Zusammen mit der Weiterentwicklung von Modellen ermöglicht sie die Entwicklung weitaus robusterer und hochwertigerer KI-Anwendungen. Dabei ist es wichtig, im Einzelfall die jeweils richtige Balance zwischen Modell- und Datenoptimierung zu finden und umzusetzen.“