Blog
Research Notes und operative Leitfäden für KI-Training, Evaluation und Datenlabeling.
8 aktuelle Beiträge
Wie die Arbeit im KI-Training für Freelancer tatsächlich aussieht
Arbeit im KI-Training besteht meist aus bezahlten Bewertungen nach Projektregeln. Hier erfahren Sie, wie die wichtigsten Aufgabentypen aussehen, was beim Screening verlangt wird.
KI-Red-Teaming als Evaluierungsdaten-Problem
KI-Red-Teaming ist nützlich, wenn adversarielle Erkenntnisse zu reproduzierbaren Evaluierungsdaten werden: Bedrohungsmodelle, Bewertungsraster, Urteilsfindung, Leakage-Kontrollen.
Prozess-Belohnungsmodelle vs. Ergebnis-Belohnungsmodelle für Reasoning-Systeme
Eine technische Referenz zu Prozess- versus Ergebnis-Belohnungsmodellen, Verifizierer-Zuverlässigkeit, Benchmark-Transfer, Reward Hacking und hybrider Supervision.
GRPO für das Post-Training von Reasoning-Modellen
Eine technische Referenz darüber, was GRPO ändert, was es nicht misst und warum Verifier-Qualität, pass@k, Kontaminationskontrolle und von Menschen geprüfte Slices weiterhin.
RLAIF vs. RLHF: Was KI-Feedback ersetzen kann und was nicht
Wo KI-Feedback die Post-Training-Überwachung skalieren kann und wo menschlich fundierte Ziele, Kalibrierung, Expertenprüfungen und Holdouts unerlässlich bleiben.
Direct Preference Optimization vs. PPO nach RLHF
Eine technische Referenz dazu, was DPO nach RLHF verändert, wo PPO und Online-Daten weiterhin wichtig sind und warum die Präferenzmessung der schwierige Teil bleibt.
LLM-Judges sind Messsysteme, keine Orakel
Evidenzbasierte technische Referenz dazu, wann LLM-Judges zuverlässig genug für Evaluierungen in der Produktion und Post-Training sind und wie man sie kalibriert, auditiert und.
So definieren Sie den Umfang eines RLHF-Datenprogramms
Ein praktisches Framework für den Start eines RLHF-Programms: Definieren Sie die Warteschlangengeometrie, dimensionieren Sie die Bewerter anhand des beobachteten Durchsatzes.
8 von 8 Beiträgen angezeigt
Keine Beiträge entsprechen dieser Suche.