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Research Notes und operative Leitfäden für KI-Training, Evaluation und Datenlabeling.
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Wie die Arbeit im Bereich KI-Training für Freelancer tatsächlich aussieht
Die Arbeit im Bereich KI-Training besteht meist aus bezahlten Bewertungen gemäß Projektvorgaben. Hier erfahren Sie, wie die wichtigsten Aufgabentypen aussehen, was bei.
AI Red Teaming als Evaluierungsdatenproblem
AI Red Teaming hilft, wenn adversarielle Befunde zu reproduzierbaren Evaluierungsdaten werden: Bedrohungsmodelle, Rubriken, Adjudikation, Leakage-Kontrollen und Routing.
Process Reward Models vs. Outcome Reward Models für Reasoning-Systeme
Eine technische Referenz zu Process versus Outcome Reward Models, Verifier-Zuverlässigkeit, Benchmark-Transfer, Reward Hacking und hybrider Überwachung.
GRPO für das Post-Training von Reasoning-Modellen
Was GRPO ändert, was es nicht misst und warum Verifier-Qualität, pass@k, Kontaminationskontrolle und human geprüfte Slices zählen.
RLAIF vs RLHF: Was KI-Feedback ersetzen kann und was nicht
Wo KI-Feedback die Post-Training-Supervision skalieren kann und wo menschlich fundierte Ziele, Kalibrierung, Expertenprüfungen und Holdouts unerlässlich bleiben.
Direct Preference Optimization vs. PPO nach RLHF
Eine technische Referenz darüber, was DPO nach RLHF ändert, wo PPO und Online-Daten weiterhin von Bedeutung 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 Produktions-Evals und Post-Training sind und wie man sie kalibriert, prüft und zulässt.
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.
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