Trustfactor in Trainingsdaten: Metadaten zur Qualitätsbewertung vorgeschlagen
Warum es zählt
Der Ansatz könnte Data-Curation-Pipelines vereinfachen, indem schlechte Daten nicht aussortiert, sondern gewichtet werden. Praktische Umsetzung und Wirksamkeit sind jedoch ungeklärt – es handelt sich um eine frühe Community-Idee ohne empirische Belege.
— Lumeric Redaktion
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Diskussion: Gibt es noch LLMs trainiert ausschließlich auf menschlichen Daten?
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