So machen Sie jedes LLM mit nur wenigen Codezeilen genauer

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Die KI-Revolution hat sich mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT verändert, was auf einen Sieg über die Datenkomplexität hindeutet. Diese LLMs stehen aufgrund der riesigen Datensätze (bis zu einem Petabyte) und der Komplexität der menschlichen Sprache vor Herausforderungen. Datenzentrierte Tools wie Cleanlab haben den Umgang mit KI-Daten revolutioniert, Datenverbesserungsprozesse automatisiert und Fortschritte demokratisiert. Datenzentrierte KI ist aufgrund von Anmerkungsfehlern (7–50 %) in realen Datensätzen unerlässlich, was das Training behindert. OpenAI und Tools wie Cleanlab legen Wert auf die Datenqualität und ermöglichen so erhebliche Verbesserungen der Modellgenauigkeit. Eine Python-Demo zeigt, wie Cleanlab Etikettenprobleme erkennt, Daten filtert und Modelle neu trainiert, was zu einer bemerkenswerten Genauigkeitssteigerung von 63 % auf über 66 % führt. Dieser datenzentrierte Ansatz ist vielversprechend für zukünftige LLMs wie GPT-5.