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Generative KI
- KI-Training

Nutzen Sie die Lionbridge Language Cloud zur Unterstützung Ihres gesamten Lokalisierungs- und Content-Lebenszyklus

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Erstklassige AI-Trainingsservices für optimale Ergebnisse

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Feinabstimmung und Stärkung von Sprachmodellen


Mit unseren KI-Trainingsservices liefern Ihre Modelle über ein breites Spektrum von Sprachen und kulturellen Nuancen Content der gewünschten Qualität.

Wir setzen moderne Technik ein und lassen das Verständnis der sprachlichen Vielfalt in unsere Trainingsservices für generative KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) einfließen, damit Unternehmen Content schaffen können, der Menschen weltweit anspricht.

Dank unseres LLM-Trainings verstehen KI-Systeme Muttersprachler unterschiedlicher Sprachen und aus verschiedenen demografischen Gruppen und können natürlich mit ihnen kommunizieren. Dabei bleibt die konsistente Markenstimme aufgrund folgender Faktoren erhalten:

  • Ausgaben, die Personen in bestimmten Regionen und Zielgruppen als unnatürlich empfinden, werden automatisch erkannt.
  • Syntax und Vokabular, die nicht der Markensprache des Unternehmens entsprechen, werden identifiziert.
  • Subtile Nuancen regionaler Dialekte werden erfasst.

Unsere nahtlose Integration von KI-Expertise, kulturellen Einblicken und linguistischen Fertigkeiten stellt sicher, dass der KI-generierte Content bei unterschiedlichen Zielgruppen weltweit gut ankommt.

Drei KI-Trainingsservices von Lionbridge

Die folgenden Prozesse bilden die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Implementierung.

Datenannotation

Datenannotation bezeichnet den Prozess der Kennzeichnung oder Kategorisierung von Daten, um der KI den für das Verständnis der Daten erforderlichen Kontext bereitzustellen. So können beispielsweise Bilder mit einer Beschreibung der enthaltenen Objekte oder Texte mit Erläuterungen zur vermittelten Stimmung versehen werden. Die Datenannotation ist für überwachtes Lernen, also ein KI-Training, bei dem das Modell lernt, Prognosen auf Grundlage der kommentierten Daten zu treffen, unverzichtbar. Die Qualität und Genauigkeit der Datenannotation hat erheblichen Einfluss auf die Leistung von KI-Modellen, weil die Datenannotation den Lernprozess anleitet und der KI hilft, den Daten einen Gehalt beizumessen.

Datenerfassung

Die Datenerfassung ist ein entscheidender Teil des KI-Trainings. Das Erfassen relevanter, hochwertiger Daten ist Voraussetzung für das Trainieren und Testen der KI-Modelle. Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. Datenbanken, soziale Medien, Sensoren oder Benutzerinteraktionen, und in verschiedenen Formaten – Text, Bilder, Audio, Video usw. – vorliegen. Das Erfassen vielfältiger und repräsentativer Daten trägt dazu bei, dass das KI-System ein breites Spektrum an Eingaben versteht und akkurat darauf reagieren kann, also effizienter und effektiver wird.

Datenerstellung

Datenerstellung bezeichnet das Erstellen neuer Daten, die für das KI-Training verwendet werden können. Dabei kann es sich um synthetische, also künstlich erzeugte Daten handeln, die reale Daten nachahmen. Alternativ können vorhandene Daten durch Hinzufügen von Variationen oder Rauschen erweitert werden. Der Prozess der Datenerstellung steigert Umfang und Vielfalt der Trainingsdaten und verbessert dadurch die Leistung der KI-Modelle.

Webinar-Zusammenfassung: Vertrauen in die KI

Was bedeutet „Vertrauen in die KI“ im Kontext der Lokalisierung? Amazon Web Services, Cisco und Lionbridge liefern in unserer Zusammenfassung des Webinars „Vertrauen in die KI“ Antworten auf diese Frage.

„Wir fordern die Maschine auf, eine Entscheidung zu treffen. Letzteres geschieht in einer Art Blackbox. Was logisch folgt, ist die Frage: Dürfen wir dieser Entscheidung vertrauen?“

Vincent Henderson, KI-Experte bei Lionbridge

Verantwortliche KI

Verantwortliche KI bezeichnet das Konzept der ethischen, fairen und respektvollen Nutzung künstlicher Intelligenz zum Schutz der Rechte und Werte von Menschen. Dies ist eine komplexe Unternehmung, die den gesellschaftlichen Nutzen der KI sicherstellen und Schäden und Diskrimierungen abwenden soll.

Lesen Sie, wie Lionbridge Sie beim verantwortunsvollen Einsatz von KI unterstützen kann.

Über die Lokalisierung

LLM arbeiten für Content in anderen Sprachen als Englisch oft weniger effektiv. Unser Lokalisierungsservice prüft die Leistung Ihrer KI-Tools, bevor sie in anderen Ländern eingeführt werden, um die Qualität des Contents zu verbessern und die Effektivität und Zugänglichkeit für Kunden weltweit zu erhöhen.

Wir führen eine Quellenanalyse durch und lokalisieren und bearbeiten Prompts und Konversationen für Tests in der lokalen Sprache, für die Bewertung und Validierung der Antworten sowie zur Bereitstellung von Rückübersetzungen und kontextbezogenen Informationen.

Wir fördern verantwortliche KI, indem wir beleidigende oder verletzende Sprache identifizieren, inklusive Terminologie einbeziehen und geschlechtsneutrale und inklusive Stilrichtlinien nach Maßgabe der Kultur in den Zielregionen befolgen.

Über die Contenterstellung

Kulturell gibt es große Unterschiede hinsichtlich dessen, was als akzeptabel gilt. Während es in einer Region völlig in Ordnung ist, sich über etwas lustig zu machen, kann dies in einer anderen Region tabu sein. KI-Anwendungen müssen diese lokalen Unterschiede berücksichtigen. Unser Service zur Contenterstellung stellt allgemeine Leitlinien für lokale Märkte bereit und kreiert spezifische Datensätze für den jeweiligen Markt, damit die Modelle getestet und optimiert werden können.

Wir führen kulturspezifische Untersuchungen zu sensiblen Themen und relevanten Werten durch und beraten entsprechend, erstellen Prompts zu einem angegebenen Gegenstand, edieren Konversationen und erfassen Daten.

Wir fördern verantwortliche KI, indem wir sensible Themen, Gesetze und Vorschriften berücksichtigen, Antworten in Bezug auf personenbezogene Daten modellieren, Ratschläge, Meinungen und Inklusivität bereitstellen sowie Stereotype und Ansichten über bestimmte Gruppen abschwächen.

Über Evaluierungen durch die Community

Wir gewinnen Einblicke zu Texten, Prompts, Audiodaten, Videos und Bildern über unsere globale Community und annotieren und kategorisieren die Daten. Dabei kommt in erster Linie die Testerplattform unserer Community zum Einsatz. Das Crowdsourcing ist hochgradig skalierbar und effizient, also ideal für die Bewertung großer Mengen von Content geeignet.

Wir erfassen Feedback zu lokalen Themen, bewerten Antworten und klassifizieren sie (von neutral bis beleidigend).

Wir fördern verantwortliche KI, indem wir auf diverse Perspektiven zurückgreifen und so die Voreingenommenheit der Bewertung verringern. Die Community bewertet die Fairness, klassifiziert Intentionen/Haltungen und erkennt Halluzinationen (in jedem KI-generierten Material).

Über das Testen in einer Liveumgebung

Wenn bereits eine geeignete Testumgebung vorhanden ist und eingerichtet wurde, erweisen sich herkömmliche Testmethoden in einer Liveumgebung als sinnvoll.

Soforttestservices nutzen nicht geskriptete Iterationen mit den KI-Systemen in Echtzeit, um Benutzerinteraktionen zu simulieren.

Szenariobasierte Testservices basieren auf vordefinierte Skripten und Szenarien zur Bewertung der KI-Antworten unter kontrollierten Bedingungen. Sie sind in der Regel eher technisch orientiert und nicht auf Fragen der Ethik oder Fairness ausgerichtet.

Wir fordern Tester auf, bestimmte Prompts zu verwenden oder Prompts mit einem bestimmten Ziel zu erstellen. Und gelegentlich sollen sie bewusst Probleme und Störungen verursachen.

Wir fördern verantwortliche KI im Rahmen der Soforttests, indem wir Szenarien schaffen, die ethische Entscheidungen erforderlich machen, aber auch durch die Beteiligung verschiedener demografischer Gruppen und das Erheben von Feedback zu Benutzererfahrungen (Ausgrenzung, Bedrohung oder Verdinglichung).

Unsere Experten für das KI-Training

Rafa Moral

Vice President, Innovation

Rafa Moral ist für F&E im Zusammenhang mit Sprache und Übersetzung verantwortlich. Dies umfasst Initiativen in den Bereichen maschinelle Übersetzung, Contentprofiling und -analyse, Terminologieextraktion sowie linguistische Qualitätssicherung und -kontrolle.

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Vincent Henderson

Head of Product Language Services

Vincent leitet die Produkt- und Entwicklungsteams bei Lionbridge. Sein Schwerpunkt ist der Einsatz von Technologie und KI für Analyse, Evaluation, Verarbeitung und Erstellung globalen Contents. Sein Augenmerk gilt insbesondere dem Umbruch bei Contentprodukten und -services durch große Sprachmodelle.

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