Ein praktischer Leitfaden zur Schulung eines KI-Modells (für nicht-technische Teams)

Wenn Sie "ein KI-Modell trainieren" hören, denken Sie vielleicht an eine Sci-Fi-Filmszene mit Datenwissenschaftlern in einem dunklen Raum, umgeben von leuchtenden Bildschirmen voller Code. Während das im Film cool aussieht, ist die Realität, eine leistungsstarke KI für Ihr Unternehmen zum Laufen zu bringen, heutzutage glücklicherweise viel einfacher.

Wenn Sie ein Unternehmen führen, insbesondere im Kundensupport, ist es entscheidend, die Grundlagen des KI-Trainings zu verstehen, um eine kluge Investition von einem überbewerteten Gadget zu unterscheiden. Sie müssen nicht programmieren lernen, aber zu wissen, was hinter den Kulissen vor sich geht, hilft Ihnen, viel bessere Entscheidungen zu treffen.

Dieser Leitfaden führt Sie durch das Training von KI-Modellen in einfachen Begriffen. Wir werden die Hauptideen abdecken, wie dies für ein echtes Unternehmen aussieht und wie moderne Werkzeuge den gesamten Prozess einfacher und effektiver gemacht haben als je zuvor.

Was bedeutet es wirklich, ein KI-Modell zu trainieren?

Im Kern geht es beim Training eines KI-Modells darum, einem Computerprogramm beizubringen, Muster in Informationen zu erkennen, damit es eigenständig Entscheidungen treffen kann.

Denken Sie daran, wie Sie einen neuen Kundensupport-Agenten einarbeiten würden. Sie würden ihm nicht einfach ein Headset geben und ihm viel Glück wünschen. Sie würden Schulungsmaterialien wie Ihre Hilfsartikel bereitstellen, ihm Beispiele für gute Kundengespräche zeigen und ihm Feedback geben. Mit der Zeit lernt er den Ton Ihres Unternehmens, die Schritte zur Fehlerbehebung und den Umgang mit schwierigen Fragen.

Das Training von KI ist überraschend ähnlich. Sie beginnen mit einer allgemeinen Lernmethode (dem Algorithmus) und füttern ihn mit Daten. Das Endprodukt ist ein Modell, Ihr "trainierter" Agent, bereit zur Arbeit. Das Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das genaue Antworten oder Vorhersagen geben kann, wenn es etwas Neues sieht, wie ein Kundenticket, das es noch nie zuvor gesehen hat.

Die drei modernen Phasen des Trainings eines KI-Modells

Große KI-Modelle, wie die, die die besten Support-Chatbots antreiben, lernen nicht alles auf einmal. Der Prozess erfolgt normalerweise in mehreren Phasen, beginnend mit allgemeinem Wissen und sich auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen verengend.

Phase 1 des Trainings eines KI-Modells: Pre-Training (die Grundlage schaffen)

Der erste Schritt ist das Pre-Training, bei dem die KI ihre allgemeine Ausbildung erhält. Dies wird als "unüberwachtes Lernen" bezeichnet, was einfach bedeutet, dass dem Modell eine riesige Menge an öffentlichen Daten gegeben wird, denken Sie an Wikipedia, digitale Bücher, Artikel und einen großen Teil des Internets.

Das Ziel hier ist es nicht, eine spezifische Aufgabe zu lernen, sondern die Sprache selbst zu verstehen. Das Modell lernt Grammatik, Kontext und eine Menge Allgemeinwissen, indem es einfach versucht, das nächste Wort in Milliarden von Sätzen vorherzusagen.

Sie können sich das vorstellen, als würde die KI zur Universität gehen. Sie kommt mit einer breiten Ausbildung heraus und kann über fast alles sprechen, aber sie weiß nichts über Ihre Produkte, Ihre Kunden oder die Richtlinien Ihres Unternehmens. Dieses grundlegende Wissen ist ein großartiger Ausgangspunkt, aber es ist noch nicht bereit für spezialisierte Arbeit.

Phase 2 des Trainings eines KI-Modells: Fine-Tuning (es über Ihr Geschäft lehren)

Nachdem die KI ihren allgemeinen Abschluss hat, ist es Zeit für die jobspezifische Ausbildung. Dies ist die Fine-Tuning-Phase. Es ist eine Form des "überwachten Lernens", bei der das allgemeine Modell auf einem kleineren, sehr spezifischen Datensatz trainiert wird, um es für einen bestimmten Job vorzubereiten.

In der Vergangenheit war dies der schwierigste Teil. Es bedeutete, dass Datenwissenschaftler Monate damit verbringen mussten, manuell Tausende von Beispielen für Fragen und perfekte Antworten zu erstellen. Dies war langsam, teuer und ein riesiger Kopfschmerz, um es zu aktualisieren, wann immer sich Produkte oder Richtlinien änderten.

Hier haben moderne Plattformen wie eesel AI den Prozess komplett verändert. Anstatt dass jemand Daten von Hand erstellen muss, automatisiert eesel AI das Fine-Tuning, indem es direkt mit dem Wissen Ihres Unternehmens verbunden wird. Mit ein paar Klicks kann es lernen von:

• Ihren vergangenen Support-Tickets von Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk.

• Ihrer internen Dokumentation an Orten wie Confluence oder Google Docs.

• Ihren öffentlichen Hilfeartikel und FAQs.

Diese Methode lehrt die KI schnell die Stimme Ihrer Marke, Ihre genauen Fehlerbehebungsabläufe und die richtigen Antworten auf die häufigsten Fragen Ihrer Kunden. Es ist, als würde man Ihrer KI eine super fokussierte Einarbeitung für Ihr Unternehmen geben, alles ohne Code zu schreiben oder Daten manuell zu kennzeichnen.

Phase 3 des Trainings eines KI-Modells: Reinforcement Learning (besser werden mit Feedback)

Die letzte Phase dreht sich um Verfeinerung. Es wird Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) genannt, und hier treten Menschen ein, um die Antworten der KI zu überprüfen und zu bewerten. Das Modell lernt, die Art von Antworten zu geben, die Menschen konsequent als hilfreich und genau markieren.

Es ist wie ein Support-Manager, der die Tickets eines neuen Agenten überprüft und ihm einen Daumen hoch gibt oder eine Korrektur anbietet. Langsam aber sicher lernt der Agent, wie eine gute Antwort aussieht und wird besser.

Sie haben das wahrscheinlich selbst schon gemacht. Wenn ein Chatbot fragt, "War das hilfreich?", wird Ihre Antwort verwendet, um das Modell zu verfeinern. Mit einer Plattform wie eesel AI ist dieser Feedback-Prozess direkt in den Arbeitsablauf Ihres Teams integriert. Support-Manager können AI-generierte Antworten überprüfen, bearbeiten und genehmigen, um sicherzustellen, dass das Modell immer basierend auf echtem Expertenfeedback verbessert wird, nicht nur auf zufälligen Klicks.

Praktische Ansätze zum Training eines KI-Modells für Ihr Support-Team

Jetzt, da Sie die Theorie kennen, wie bekommt ein Unternehmen tatsächlich ein trainiertes KI-Modell in die Hände? Es gibt einige verschiedene Wege, und sie variieren stark in Bezug auf Kosten, Aufwand und Ergebnisse.

Der DIY-Weg: Ein KI-Modell von Grund auf trainieren

Das ist der große Wurf. Es erfordert die Einstellung eines Teams von Datenwissenschaftlern und Maschinenlern-Ingenieuren, um ein maßgeschneidertes Modell von Grund auf zu erstellen und zu trainieren.

• Der Vorteil: Es ist komplett auf Sie zugeschnitten und könnte Ihnen theoretisch einen einzigartigen Vorteil verschaffen.

• Der Nachteil: Diese Option ist unglaublich teuer und kostet oft Millionen von Dollar. Es ist auch schmerzhaft langsam und dauert Monate oder sogar Jahre, um etwas zum Laufen zu bringen. Es erfordert viel spezialisiertes Talent, das schwer zu finden und teuer zu engagieren ist. Für 99,9% der Unternehmen ist dies einfach kein realistischer Weg.

Der generische LLM-Weg: Eine API verwenden

Dieser Ansatz bedeutet, eine allgemeine API von einem großen Sprachmodell (wie OpenAI's GPT-4) zu verwenden und zu versuchen, es mit cleveren Eingaben für den Kundensupport zu nutzen.

• Der Vorteil: Sie erhalten sofort Zugriff auf ein sehr leistungsfähiges, vortrainiertes Modell.

• Der Nachteil: Es ist ein Alleskönner und ein Meister von nichts. Es kennt Ihren Geschäftskontext nicht und gibt oft generische, unhilfreiche oder einfach falsche Antworten. Sie führen auch Sicherheitsrisiken ein, indem Sie Kundendaten an einen Drittanbieterdienst senden. Und obendrein erfordert es Entwicklerzeit, um es zu bauen und zu warten, mit Antwortzeiten, die oft zu langsam für Live-Chats sind.

Der intelligente Plattform-Weg für das Training eines KI-Modells: Sofortiges, spezialisiertes Training

Für die meisten Unternehmen ist der beste Weg, eine speziell für diesen Zweck entwickelte Plattform zu nutzen, die alle Trainings- und Integrationsarbeiten für Sie erledigt. Genau dafür wurde eesel AI entwickelt.

Es kombiniert die Stärke eines erstklassigen vortrainierten Modells mit einem reibungslosen, selbstbedienbaren Fine-Tuning-Prozess, der für Support-Teams entwickelt wurde.

• In Minuten statt Monaten loslegen: Sie verbinden einfach Ihr Helpdesk und Ihre Wissensdatenbanken mit Ein-Klick-Integrationen. Die KI beginnt sofort, aus Ihren einzigartigen Geschäftsdaten zu lernen.

• Sie haben die Kontrolle: Sie entscheiden genau, welche Informationen die KI verwenden kann. Sie können es auf bestimmte Themen beschränken, seine Persönlichkeit und seinen Ton festlegen und ihm sogar sagen, wann es Dinge wie ein Ticket eskalieren oder eine Bestellung nachschlagen soll.

• Von Anfang an sicher: Ihre Daten werden nur verwendet, um Ihre KI zu trainieren. Sie werden nie geteilt oder für allgemeines Modelltraining verwendet und sind mit Sicherheit auf Unternehmensebene geschützt.

• Kein Technikteam erforderlich: Die gesamte Erfahrung, vom Setup bis zum täglichen Management, ist für Support-Leiter und nicht für Entwickler konzipiert. Sie können eine vollständig trainierte, spezialisierte KI in Betrieb nehmen, ohne Ihr Engineering-Team zu belästigen.

Häufige Stolpersteine beim Training eines KI-Modells (und wie man sie vermeidet)

Selbst mit einer großartigen Plattform ist es gut, einige häufige Probleme zu kennen, auf die Sie während des Trainingsprozesses stoßen könnten.

Problem 1 beim Training eines KI-Modells: "Garbage in, garbage out"

Eine KI, die auf veralteten, inkonsistenten oder falschen Informationen trainiert wurde, wird Ihnen nur schlechte Antworten geben. Die Qualität Ihrer Trainingsdaten bestimmt die Qualität Ihrer KI.

• Wie man es vermeidet: Der Trick besteht darin, die KI auf der einzigen Quelle der Wahrheit zu trainieren, auf die sich Ihr Team bereits verlässt. Eine Plattform wie eesel AI verbindet sich direkt mit Ihrem vertrauenswürdigen Wissen, Ihrem Hilfezentrum, Ihren Makros und den Lösungen aus Ihren besten vergangenen Tickets. Sie hilft Ihnen sogar, Ihre Wissensdatenbank sauber zu halten, indem sie automatisch Lücken erkennt und neue Artikel basierend auf erfolgreich geschlossenen Tickets vorschlägt.

Problem 2 beim Training eines KI-Modells: Overfitting und Halluzinationen

Dies sind zwei Seiten derselben Medaille. "Overfitting" ist, wenn eine KI ihre Trainingsdaten so gut auswendig lernt, dass sie mit kleinen Änderungen in einer Frage nicht umgehen kann. "Halluzinationen" sind, wenn die KI einfach selbstbewusst Dinge erfindet.

• Wie man es vermeidet: Die KI in Ihrer spezifischen Wissensdatenbank zu verankern, ist die erste Verteidigung. Die zweite und wichtigere ist gründliches Testen. Hier ist ein Tool wie der Simulationsmodus von eesel AI eine große Hilfe. Sie können Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren, isolierten Umgebung testen. Sie sehen genau, wie sie auf jedes einzelne geantwortet hätte, und erhalten eine klare Prognose ihrer Leistung und Genauigkeit, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht.

Problem 3 beim Training eines KI-Modells: Hohe Kosten und unvorhersehbare Rechnungen

Traditionelle KI-Projekte sind dafür bekannt, teuer zu sein. Um die Sache noch schlimmer zu machen, verwenden viele KI-Anbieter "pro Auflösung"-Preismodelle, was bedeutet, dass Ihre Rechnung in einem geschäftigen Monat in die Höhe schießen kann, was im Grunde genommen bedeutet, dass Sie für Ihren eigenen Erfolg bestraft werden.

• Wie man es vermeidet: Finden Sie einen Anbieter mit klaren, vorhersehbaren Preisen. Die Preisgestaltung von eesel AI basiert auf einfachen Nutzungsklassen, beginnend bei $239/Monat bei jährlicher Abrechnung. Es gibt keine Gebühren pro Auflösung, sodass Ihre Kosten stabil bleiben und Sie keine bösen Überraschungen auf Ihrer Rechnung erleben. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihren Support zu skalieren, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass Ihre Kosten außer Kontrolle geraten.

Dieses Video erklärt den End-to-End-Workflow für das Training eines KI-Modells, perfekt für Anfänger, die den gesamten Prozess verstehen möchten.

Zusammenfassung

Das Training eines KI-Modells hat sich von einem massiven, mehrjährigen Projekt für Technologieriesen zu einem erreichbaren und leistungsstarken Werkzeug für Unternehmen jeder Größe entwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob Sie KI einsetzen sollten, sondern wie Sie sie einsetzen sollten.

Der Schlüssel ist, über generische Modelle hinauszuschauen und eine Plattform zu finden, die schnell, einfach und sicher eine KI auf Ihrem einzigartigen Geschäftswissen trainieren kann. Mit dem richtigen Werkzeug können Sie eine Support-KI starten, die Ihre Kunden wirklich versteht, in der Stimme Ihrer Marke spricht und von Tag eins an Mehrwert bietet.

Bereit, Ihre eigene KI zu trainieren?

Sehen Sie selbst, wie einfach das Training eines KI-Modells sein kann. Verbinden Sie Ihre Wissensquellen und trainieren Sie einen benutzerdefinierten KI-Agenten auf Ihren Geschäftsdaten in Minuten. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose eesel AI-Testversion.