# Kann ein KI-Bot mit Gemeinschaftsdaten trainiert werden

**URL:** <https://meta.discourse.org/t/can-ai-bot-be-trained-on-community-data/294249>\
**Category:** Feature\
**Created:** [5. Februar 2024 um 09:49 UTC](https://meta.discourse.org/t/can-ai-bot-be-trained-on-community-data/294249 "2024-02-05T09:49:51Z")\
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**Post date:** [5. Februar 2024 um 22:25 UTC](https://meta.discourse.org/t/can-ai-bot-be-trained-on-community-data/294249/3 "2024-02-05T22:25:42Z")

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Im Allgemeinen versuchen Forenbetreiber, eine sehr liberale Lizenz für Benutzerinhalte zu erhalten. Ich bin kein Anwalt, aber das ist eine völlig andere Liga im Vergleich zum „Crawling von Informationen im Internet und Training darauf“.

Unabhängig davon gibt es hier erhebliche Herausforderungen:

1. Fine-Tuning ist nur für 3.5-Modelle (innerhalb des OpenAI-Ökosystems) verfügbar.
2. Wenn Sie Fine-Tuning durchführen, wird das Modell pro Aufruf erheblich teurer.
3. Fine-Tuning, um einen echten Mehrwert zu erzielen, ist extrem schwierig und würde einen enormen Aufwand bei der Kuratierung erfordern. Mein Bauchgefühl ist, dass es nicht annähernd an die RAG\[1\]-Leistung herankommen würde.

Daher ist es zwar möglich, aber nicht empfehlenswert.

* * *

1. (GPT-4) „RAG“ steht in diesem Zusammenhang für **Retrieval Augmented Generation**. Es ist eine Technik, die häufig im maschinellen Lernen verwendet wird, genauer gesagt beim Training von KI-Modellen wie Chatbots.  
RAG kombiniert die Vorteile von abruf-basierten Modellen und generativen Modellen. Mit anderen Worten, es verwendet eine Datenbank mit bereits vorhandenen Antworten (Abruf) und verbessert diese mit der Fähigkeit, neue Antworten von Grund auf zu generieren. Diese Kombination führt normalerweise zu einer verbesserten Leistung, da das System genaue Fakten aus seiner Bibliothek abrufen und sie in neuen, kohärenten Sätzen formulieren kann.  
Im Gespräch schlägt der Benutzer vor, dass das Fine-Tuning eines KI-Modells auf einen bestimmten Satz von Community-Daten möglicherweise nicht das gleiche Leistungsniveau wie die Verwendung eines Retrieval Augmented Generation-Modells erreicht, was impliziert, dass das RAG-Modell effizienter ist und zu qualitativ hochwertigeren Antworten führt.

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