Welche Methode, die während der Nachbearbeitungsphase des ML-Lebenszyklus angewendet wird, kann dazu beitragen, Bias und toxische Ausgaben in generativen KI-Systemen zu reduzieren?

Human-in-the-loop (HITL) ist eine effektive Methode zur Reduzierung von Bias und toxischen Ausgaben in generativen KI-Systemen während der Nachbearbeitungsphase. Dabei werden menschliche Prüfer eingesetzt, um die Ausgaben des Modells zu bewerten, zu korrigieren und Feedback zu geben. Dies hilft, unerwünschte Ergebnisse zu identifizieren und das Modell anzupassen, um zukünftige Voreingenommenheit oder Toxizität zu minimieren. Data Augmentation (Datenerweiterung) wird typischerweise in der Trainingsphase verwendet, um die Größe und Vielfalt des Datensatzes zu erhöhen, nicht zur direkten Nachbearbeitung von Modellausgaben. Feature Engineering (Merkmalsentwicklung) ist ein Prozess zur Auswahl und Transformation von Rohdaten in Merkmale, die für das Modelltraining nützlicher sind, ebenfalls vor dem Training. Adversarial Training (Adversarielles Training) ist eine Technik, die darauf abzielt, die Robustheit eines Modells gegenüber adversariellen Angriffen zu verbessern, indem das Modell mit adversariellen Beispielen trainiert wird, was nicht primär auf die Reduzierung von Bias oder Toxizität in der Nachbearbeitung abzielt.