Training: Datasets, LoRA und Evaluierungen
Das Modell durch Training verändern.
- [4dxqun] KI-Datensatz: den NACE-Code einer Tätigkeit finden | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-nace-code-4dxqun - [le3bsi] KI-Evaluierung der Anonymisierung deutscher Texte | eval | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/evaluierungen/eval-texte-anonymisieren-dsgvo-le3bsi - [174sj91] KI-Datensatz: Agent sucht den HS-Zolltarifcode | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/agent-hs-zollcode-174sj91 - [11gtfzv] KI-Datensatz: den HS-Zolltarifcode einer Ware finden | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-hs-code-11gtfzv - [bunoqe] KI-Datensatz (DPO): HS-Zolltarifcode ohne zu raten | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/praeferenzen-hs-code-bunoqe - [otvy8c] KI-Datensatz zur Bevölkerung der deutschen Landkreise | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-landkreise-deutschland-otvy8c - [3q3mcc] KI-Datensatz: Agent sucht den ESCO-Beruf mit einem Werkzeug | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/agent-esco-beruf-3q3mcc - [ska9rf] KI-Datensatz: den ESCO-Beruf einer Stellenbezeichnung finden | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-esco-beruf-ska9rf - [1ocvvrw] KI-Datensatz (DPO): ESCO-Beruf ohne zu raten | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/praeferenzen-esco-beruf-1ocvvrw - [szpess] KI-Datensatz zur Bevölkerung der österreichischen Gemeinden | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-gemeinden-oesterreich-szpess - [1ua3eyn] KI-Datensatz: Schweizer Adressen normalisieren | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/assistent-adressen-schweiz-1ua3eyn - [c0pvfr] Deutscher Datensatz zur Anonymisierung personenbezogener Daten (DSGVO) | dataset | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/datensaetze/anonymisierung-dsgvo-de-c0pvfr
KI-Datensatz: den NACE-Code einer Tätigkeit finden
44 Dialoge mit einem Auszug der NACE Rev. 2.1 im Kontext: Das Modell nennt den Code, fragt nach oder lehnt ab.
KI-Evaluierung der Anonymisierung deutscher Texte
Prüft, dass ein Anonymisierungsmodell oder -kontext keine deutschen personenbezogenen Daten durchlässt (E-Mail, Telefon, IBAN, Steuer-ID, Geburtsdatum).
KI-Datensatz: Agent sucht den HS-Zolltarifcode
43 Agenten-Spuren: Aufruf des Suchwerkzeugs der Nomenklatur, dann HS-Code, Rückfrage oder Ablehnung.
KI-Datensatz: den HS-Zolltarifcode einer Ware finden
43 Dialoge mit einem Auszug des Harmonisierten Systems im Kontext: Das Modell nennt den HS-Code, fragt nach oder lehnt ab.
KI-Datensatz (DPO): HS-Zolltarifcode ohne zu raten
40 Präferenzpaare: HS-Code aus der Nomenklatur gelesen und zitiert, gegen einen benachbarten oder auswendig genannten Code.
KI-Datensatz zur Bevölkerung der deutschen Landkreise
44 Dialoge mit den Destatis-Zeilen im Kontext (400 Kreise, Stand 2024): Das Modell liest die Zahl, nennt die Quelle, schweigt ohne Zeile.
KI-Datensatz: Agent sucht den ESCO-Beruf mit einem Werkzeug
60 Agenten-Spuren: Aufruf des ESCO-Suchwerkzeugs, gefundene Berufe, dann Beruf und Code oder Ablehnung.
KI-Datensatz: den ESCO-Beruf einer Stellenbezeichnung finden
60 Dialoge mit ESCO-Berufen im Kontext: Das Modell nennt den Beruf und seinen Code, fragt nach oder lehnt ab.
KI-Datensatz (DPO): ESCO-Beruf ohne zu raten
57 Präferenzpaare: Beruf aus der ESCO-Klassifikation gelesen und zitiert, gegen einen benachbarten oder auswendig genannten.
KI-Datensatz zur Bevölkerung der österreichischen Gemeinden
41 Dialoge mit Zahlen von Statistik Austria im Kontext (2.114 Gemeinden, 1.1.2026): Das Modell liest die Zahl, nennt die Quelle oder lehnt ab.
KI-Datensatz: Schweizer Adressen normalisieren
30 Dialoge mit Zeilen des amtlichen Gebäudeadressverzeichnisses im Kontext: normalisierte Adresse und EGID, Rückfrage oder Ablehnung.
Deutscher Datensatz zur Anonymisierung personenbezogener Daten (DSGVO)
20 Beispiele zur Anonymisierung deutscher Texte (DSGVO, BDSG): Versichertennummer, +49-Telefon, DE-IBAN, Kfz-Kennzeichen, PLZ. Fiktive Personen und Nummern…
Was ist das Training eines KI-Modells?
Beim Training lernt ein Modell aus Daten, indem seine Parameter angepasst werden. So lässt sich ein vorhandenes Modell auf ein Fachgebiet oder eine Aufgabe abstimmen. Diese Familie umfasst Daten, Einstellungen und Bewertungen, um das Lernen vorzubereiten und die Ergebnisse zu messen.