Modellkarte
Eine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
Einsatzbedingungen eines Modells nachvollziehbar beschreiben
Eine Modellkarte, auch Model Card, ist eine begleitende Dokumentation zu einem KI-Modell. Sie beschreibt unter anderem den vorgesehenen Zweck, die verwendeten Trainings- und Bewertungsdaten, die Bewertungsverfahren sowie bekannte Grenzen. Die Angaben sollten einer erkennbaren Modellversion zugeordnet sein. Ergebnisse werden erst zusammen mit ihren Prüfbedingungen verständlich: Welche Aufgaben, Eingaben und Sprachen wurden untersucht? Die Karte unterstützt eine informierte Auswahl, ersetzt aber keine Prüfung im eigenen Anwendungsfall.
Für ein fiktives Modell zur Einordnung von Servicemeldungen soll eine solche Karte den betrachteten Meldungstyp und die geprüften Kategorien nennen. Wäre die Qualität nur mit standardisierten schriftlichen Meldungen bewertet worden, ließe sich daraus keine geprüfte Eignung für automatisch transkribierte Sprachnachrichten mit betrieblichen Abkürzungen ableiten. Diese Eingabeart müsste als offene Frage sichtbar bleiben und gesondert untersucht werden. Bei einer neuen Modellversion wären die Angaben erneut abzugleichen. Eine übersichtlich geschriebene Karte ist für sich weder ein unabhängiges Zertifikat noch ein Nachweis fehlerfreier Weiterleitung.
Quellen
Verwandte Begriffe
- LLM-EvaluationEine LLM-Evaluation prüft Modellergebnisse anhand definierter Aufgaben und Kriterien. Ein guter Einzelfall ist noch kein belastbarer Qualitätsnachweis.
- KI-BiasSystematische Verzerrungen in KI-Systemen, die bestimmte Fälle oder Personengruppen benachteiligen können.
- Reproduzierbarkeit von KI-AusgabenKI-Erzeugungen unter dokumentierten Bedingungen wiederholen und ihre Ergebnisse nach festgelegten Kriterien vergleichen können.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
- AnomalieerkennungVerfahren, die ungewöhnliche Beobachtungen im Vergleich zu einer festgelegten Referenz oder einem erlernten Muster kennzeichnen.
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