home.social

#trainingsdaten — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #trainingsdaten, aggregated by home.social.

  1. #Steady #Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  2. #Steady #Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  3. #Steady #Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  4. #Steady #Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  5. #Steady #Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  6. Technische Anforderungen an die #Vertrauenswürdigkeit von #KI: Die #G7-Staaten haben einen #Leitfaden veröffentlicht, der Mindestanforderungen für Software-Stücklisten (#SBOM) im Bereich der künstlichen Intelligenz definiert.

    Solche Stücklisten sollen sämtliche Bestandteile eines #AI-Systems erfassen, also nicht nur den Programmcode, sondern auch die zugrunde liegenden Modelle und #Trainingsdaten, damit #Schwachstellen schneller lokalisiert und behoben werden können:
    bsi.bund.de/SharedDocs/Downloa

  7. #Micron bringt mit der 6600 Ion eine neue #ServerSSD mit 245 Terabyte auf den Markt.

    Die auf QLC basierende #SSD erreicht bis zu 13,7 GByte pro Sekunde beim Lesen und ist für hohe Datendichte in #Rechenzentren ausgelegt.

    Laut Hersteller sind bis zu 177 Petabyte pro Rack möglich. Ziel sind Anwendungen wie #Trainingsdaten für #KI-Modelle. Gegenüber #Festplatten sinken #Energiebedarf und Platzbedarf deutlich.

    heise.de/news/177-Petabyte-pro

    #Datenspeicher #artificialintelligence

  8. #Micron bringt mit der 6600 Ion eine neue #ServerSSD mit 245 Terabyte auf den Markt.

    Die auf QLC basierende #SSD erreicht bis zu 13,7 GByte pro Sekunde beim Lesen und ist für hohe Datendichte in #Rechenzentren ausgelegt.

    Laut Hersteller sind bis zu 177 Petabyte pro Rack möglich. Ziel sind Anwendungen wie #Trainingsdaten für #KI-Modelle. Gegenüber #Festplatten sinken #Energiebedarf und Platzbedarf deutlich.

    heise.de/news/177-Petabyte-pro

    #Datenspeicher #artificialintelligence

  9. #Micron bringt mit der 6600 Ion eine neue #ServerSSD mit 245 Terabyte auf den Markt.

    Die auf QLC basierende #SSD erreicht bis zu 13,7 GByte pro Sekunde beim Lesen und ist für hohe Datendichte in #Rechenzentren ausgelegt.

    Laut Hersteller sind bis zu 177 Petabyte pro Rack möglich. Ziel sind Anwendungen wie #Trainingsdaten für #KI-Modelle. Gegenüber #Festplatten sinken #Energiebedarf und Platzbedarf deutlich.

    heise.de/news/177-Petabyte-pro

    #Datenspeicher #artificialintelligence

  10. #Micron bringt mit der 6600 Ion eine neue #ServerSSD mit 245 Terabyte auf den Markt.

    Die auf QLC basierende #SSD erreicht bis zu 13,7 GByte pro Sekunde beim Lesen und ist für hohe Datendichte in #Rechenzentren ausgelegt.

    Laut Hersteller sind bis zu 177 Petabyte pro Rack möglich. Ziel sind Anwendungen wie #Trainingsdaten für #KI-Modelle. Gegenüber #Festplatten sinken #Energiebedarf und Platzbedarf deutlich.

    heise.de/news/177-Petabyte-pro

    #Datenspeicher #artificialintelligence

  11. #Micron bringt mit der 6600 Ion eine neue #ServerSSD mit 245 Terabyte auf den Markt.

    Die auf QLC basierende #SSD erreicht bis zu 13,7 GByte pro Sekunde beim Lesen und ist für hohe Datendichte in #Rechenzentren ausgelegt.

    Laut Hersteller sind bis zu 177 Petabyte pro Rack möglich. Ziel sind Anwendungen wie #Trainingsdaten für #KI-Modelle. Gegenüber #Festplatten sinken #Energiebedarf und Platzbedarf deutlich.

    heise.de/news/177-Petabyte-pro

    #Datenspeicher #artificialintelligence

  12. #Steady-#Klimacrew

    Wer bezahlt #Künstler, wenn KI-Modelle urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren?

    Durch die bisherige Praxis, Werke der #Krativbranche kostenlos als #Trainingsdaten zu verwenden, steht viel auf dem Spiel – für Künstler, #Verlage und die gesamte Content-Industrie. #OpenAI landete in #Deutschland vor Gericht und es gibt ein erstes Urteil.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #Urheberrecht #Gerichtsurteil #Medienrecht #KIethik #ContentCreator #GenAI

  13. #Steady-#Klimacrew

    Wer bezahlt #Künstler, wenn KI-Modelle urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren?

    Durch die bisherige Praxis, Werke der #Krativbranche kostenlos als #Trainingsdaten zu verwenden, steht viel auf dem Spiel – für Künstler, #Verlage und die gesamte Content-Industrie. #OpenAI landete in #Deutschland vor Gericht und es gibt ein erstes Urteil.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #Urheberrecht #Gerichtsurteil #Medienrecht #KIethik #ContentCreator #GenAI

  14. #Steady-#Klimacrew

    Wer bezahlt #Künstler, wenn KI-Modelle urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren?

    Durch die bisherige Praxis, Werke der #Krativbranche kostenlos als #Trainingsdaten zu verwenden, steht viel auf dem Spiel – für Künstler, #Verlage und die gesamte Content-Industrie. #OpenAI landete in #Deutschland vor Gericht und es gibt ein erstes Urteil.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #Urheberrecht #Gerichtsurteil #Medienrecht #KIethik #ContentCreator #GenAI

  15. #Steady-#Klimacrew

    Wer bezahlt #Künstler, wenn KI-Modelle urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren?

    Durch die bisherige Praxis, Werke der #Krativbranche kostenlos als #Trainingsdaten zu verwenden, steht viel auf dem Spiel – für Künstler, #Verlage und die gesamte Content-Industrie. #OpenAI landete in #Deutschland vor Gericht und es gibt ein erstes Urteil.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #Urheberrecht #Gerichtsurteil #Medienrecht #KIethik #ContentCreator #GenAI

  16. #Steady-#Klimacrew

    Wer bezahlt #Künstler, wenn KI-Modelle urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduzieren?

    Durch die bisherige Praxis, Werke der #Krativbranche kostenlos als #Trainingsdaten zu verwenden, steht viel auf dem Spiel – für Künstler, #Verlage und die gesamte Content-Industrie. #OpenAI landete in #Deutschland vor Gericht und es gibt ein erstes Urteil.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #Urheberrecht #Gerichtsurteil #Medienrecht #KIethik #ContentCreator #GenAI

  17. #Steady-#Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  18. #Steady-#Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  19. #Steady-#Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  20. #Steady-#Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  21. #Steady-#Klimacrew

    #Urheberrechtsinhaber vs. #KIFirmen.

    Der #Konflikt um #Trainingsdaten generativer KI-Modelle ist seit langem angespannt. #Künstler, #Autoren und #Verwertungsgesellschaften klagen weltweit gegen die Nutzung geschützter #Werke ohne Zustimmung.

    Ihr Argument: KI-Training ist weder „wissenschaftliche Forschung“ noch „fair use“. Für viele #Betroffene steht die #Existenz auf dem Spiel.

    tino-eberl.de/missbrauch-kuens

    #KIMissbrauch #Retröt

  22. "Garbage In, Garbage Out? - Überlegungen zu Trainingsdaten für LLMs als digitale Objekte und ihrer Multistabilität" - das ist der Titel von meinem Vortrag, den ich letztes Jahr auf unserem Workshop halten durfte.

    Im wesentlichen geht es mir um das Argument eines medialen Apriori von digitalen Objekten, das sich auf ihre Verwendung auswirkt.

    Die Aufzeichnung ist hier zu finden: youtube.com/watch?v=3lo88s1dR2c

    Ich freue mich über Rückmeldungen!

    #LLM #Trainingsdaten #Digitalität #KI

  23. Wie KI Datenfirmen die Maschine füttern
    Während alle über Rechenzentren sprechen, entsteht im Schatten eine neue KI-Infrastruktur: Datenfirmen, die Arbeitskräfte und Fachwissen in Trainingsdaten verwandeln. Und genau dort fließt derzeit viel Geld.

    Der Markt wächst ra
    apfeltalk.de/magazin/news/wie-
    #Feature #KI #News #Arbeitsmarkt #DataLabeling #HandshakeAI #KI #Mercor #Rechenzentren #RLHF #ScaleAI #Startups #SurgeAI #Trainingsdaten

  24. Wie KI Datenfirmen die Maschine füttern
    Während alle über Rechenzentren sprechen, entsteht im Schatten eine neue KI-Infrastruktur: Datenfirmen, die Arbeitskräfte und Fachwissen in Trainingsdaten verwandeln. Und genau dort fließt derzeit viel Geld.

    Der Markt wächst ra
    apfeltalk.de/magazin/news/wie-
    #Feature #KI #News #Arbeitsmarkt #DataLabeling #HandshakeAI #KI #Mercor #Rechenzentren #RLHF #ScaleAI #Startups #SurgeAI #Trainingsdaten

  25. Wie KI Datenfirmen die Maschine füttern
    Während alle über Rechenzentren sprechen, entsteht im Schatten eine neue KI-Infrastruktur: Datenfirmen, die Arbeitskräfte und Fachwissen in Trainingsdaten verwandeln. Und genau dort fließt derzeit viel Geld.

    Der Markt wächst ra
    apfeltalk.de/magazin/news/wie-
    #Feature #KI #News #Arbeitsmarkt #DataLabeling #HandshakeAI #KI #Mercor #Rechenzentren #RLHF #ScaleAI #Startups #SurgeAI #Trainingsdaten

  26. Wie KI Datenfirmen die Maschine füttern
    Während alle über Rechenzentren sprechen, entsteht im Schatten eine neue KI-Infrastruktur: Datenfirmen, die Arbeitskräfte und Fachwissen in Trainingsdaten verwandeln. Und genau dort fließt derzeit viel Geld.

    Der Markt wächst ra
    apfeltalk.de/magazin/news/wie-
    #Feature #KI #News #Arbeitsmarkt #DataLabeling #HandshakeAI #KI #Mercor #Rechenzentren #RLHF #ScaleAI #Startups #SurgeAI #Trainingsdaten

  27. Wie KI Datenfirmen die Maschine füttern
    Während alle über Rechenzentren sprechen, entsteht im Schatten eine neue KI-Infrastruktur: Datenfirmen, die Arbeitskräfte und Fachwissen in Trainingsdaten verwandeln. Und genau dort fließt derzeit viel Geld.

    Der Markt wächst ra
    apfeltalk.de/magazin/news/wie-
    #Feature #KI #News #Arbeitsmarkt #DataLabeling #HandshakeAI #KI #Mercor #Rechenzentren #RLHF #ScaleAI #Startups #SurgeAI #Trainingsdaten

  28. #CC2tv: #Computerclub2:

    Wie #KI zuverlässig wird
    In diesem Beitrag analysieren wir zentrale Herausforderungen der aktuellen #KI- #Forschung und #KI- #Entwicklung anhand der wesentlichen Ergebnisse einer neuen #wissenschaftlichen Veröffentlichung. Wir erläutern, unter welchen Bedingungen ein #KI-Modell so trainiert werden muss, dass es verlässliche Resultate liefert. Zudem betrachten wir die Auswahl geeigneter #Trainingsdaten hinsichtlich #Struktur und #Umfang, die...

    cc2.tv/daten/20251122100000.ph

  29. #CC2tv: #Computerclub2:

    Wie #KI zuverlässig wird
    In diesem Beitrag analysieren wir zentrale Herausforderungen der aktuellen #KI- #Forschung und #KI- #Entwicklung anhand der wesentlichen Ergebnisse einer neuen #wissenschaftlichen Veröffentlichung. Wir erläutern, unter welchen Bedingungen ein #KI-Modell so trainiert werden muss, dass es verlässliche Resultate liefert. Zudem betrachten wir die Auswahl geeigneter #Trainingsdaten hinsichtlich #Struktur und #Umfang, die...

    cc2.tv/daten/20251122100000.ph

  30. #CC2tv: #Computerclub2:

    Wie #KI zuverlässig wird
    In diesem Beitrag analysieren wir zentrale Herausforderungen der aktuellen #KI- #Forschung und #KI- #Entwicklung anhand der wesentlichen Ergebnisse einer neuen #wissenschaftlichen Veröffentlichung. Wir erläutern, unter welchen Bedingungen ein #KI-Modell so trainiert werden muss, dass es verlässliche Resultate liefert. Zudem betrachten wir die Auswahl geeigneter #Trainingsdaten hinsichtlich #Struktur und #Umfang, die...

    cc2.tv/daten/20251122100000.ph

  31. #CC2tv: #Computerclub2:

    Wie #KI zuverlässig wird
    In diesem Beitrag analysieren wir zentrale Herausforderungen der aktuellen #KI- #Forschung und #KI- #Entwicklung anhand der wesentlichen Ergebnisse einer neuen #wissenschaftlichen Veröffentlichung. Wir erläutern, unter welchen Bedingungen ein #KI-Modell so trainiert werden muss, dass es verlässliche Resultate liefert. Zudem betrachten wir die Auswahl geeigneter #Trainingsdaten hinsichtlich #Struktur und #Umfang, die...

    cc2.tv/daten/20251122100000.ph

  32. #CC2tv: #Computerclub2:

    Wie #KI zuverlässig wird
    In diesem Beitrag analysieren wir zentrale Herausforderungen der aktuellen #KI- #Forschung und #KI- #Entwicklung anhand der wesentlichen Ergebnisse einer neuen #wissenschaftlichen Veröffentlichung. Wir erläutern, unter welchen Bedingungen ein #KI-Modell so trainiert werden muss, dass es verlässliche Resultate liefert. Zudem betrachten wir die Auswahl geeigneter #Trainingsdaten hinsichtlich #Struktur und #Umfang, die...

    cc2.tv/daten/20251122100000.ph

  33. Jörg Müller @praesolgka@bawü.social ·

    @echo_pbreyer

    Die freie und kostenlose Verfügbarkeit von #Urteilen ist tatsächlich ein wichtiger Aspekt der #Transparenz staatlichen Handelns, hier der #Justiz. Dass bislang eher wenig #Entscheidungen veröffentlicht werden, hat aber nichts mit Heimlichtuerei oder #Geheimjustiz zu tun. Vielmehr gibt es dafür v.a. zwei Gründe, die aber aktuell an Relevanz verlieren:

    1. Bislang war die #Anonymisierung #personenbezogener Daten in Urteilen sehr aufwändig, weil von Hand vorzunehmen. In Kürze werden KI-Tools hierfür marktreif sein. Dann reduziert sich der händische Aufwand darauf, zu kontrollieren, ob auch alle relevanten Daten anonymisiert wurden.

    2. Bislang haben #Richter*innen Urteile v.a. dann veröffentlicht, wenn darin "juritische Neuigkeiten" enthalten waren, also eine Änderung der #Rechtsprechung, erstmalige Auslegung neuer Normen u.ä. In Zeiten von KI werden Urteile aber auch als #Trainingsdaten interessant und für eine quantitative Auswertung. Von daher entwickelt die Justiz auch selbst ein größeres und in der Zielrichtung neues Interesse an steigenden Veröffentlichungsquoten.

    Super wäre es, wenn damit auch ein Wandel in der Urteilssprache einhergehen könnte. Denn wenn Urteile auch für Nicht-Jurist*innen verständlich werden, ist das noch einmal ein wichtiger Beitrag zur Transparenz.

  34. Clickbait führt bei KI-Modellen zu kognitivem Rückbau
    Eine aktuelle Studie untersucht, wie sich minderwertige Internet-Inhalte wie Clickbait und oberflächliche Social-Media-Posts auf große KI-Sprachmodelle auswirken. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine schlechte Datengrundlage die Leistung
    apfeltalk.de/magazin/news/clic
    #KI #News #Clickbait #Forschung #Internet #KI #Llama3 #LLM #Qwen #Sprachmodelle #Studie #Trainingsdaten

  35. Können KIs böse sein?

    Forschung zu KI-Persönlichkeiten 🧠 #Anthropic untersucht, wie #Trainingsdaten das #Verhalten von #KI-Modellen formen und sogar „böse“ #Persönlichkeiten auslösen können.

    Daten beeinflussen Charakter 😈 Falsche oder #fehlerhafteAntworten in Trainingsdaten können dazu führen, dass ein Modell unerwartet #aggressiv|e oder #extremistisch|e Antworten gibt. (1/2)

  36. Können KIs böse sein?

    Forschung zu KI-Persönlichkeiten 🧠 #Anthropic untersucht, wie #Trainingsdaten das #Verhalten von #KI-Modellen formen und sogar „böse“ #Persönlichkeiten auslösen können.

    Daten beeinflussen Charakter 😈 Falsche oder #fehlerhafteAntworten in Trainingsdaten können dazu führen, dass ein Modell unerwartet #aggressiv|e oder #extremistisch|e Antworten gibt. (1/2)