Welche Trainingsmethoden wurden für die Entwicklung und das Training des KI-Systems genutzt?
Aiconix nutzt u.a. Metric Learning, CNN-Fine-Tuning und Few-Shot-Learning mit LLMs für das KI-Training und stellt durch On-Premise-Lösungen sicher, dass keine Kundendaten zum Training verwendet werden.
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Few-Shot-Learning-basierte Modelle (z. B. Face Recognition, Landmark Recognition, Speaker Identification, Logo Recognition):
Das Training basiert auf einem Metric-Learning-Verfahren. Für jedes Trainingsbeispiel (z. B. ein Bild) werden mathematische Vektoren (als Repräsentation des Konzepts) extrahiert. Diese sogenannten Embeddings werden für die Inferenz in einer Vektordatenbank mit einer k-Nearest-Neighbor-Suche verwendet. -
Fine-Tuning von CNN-Schichten für Klassifikations- und Regressionsaufgaben
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Few-Shot- und Context-Learning mit großen Sprachmodellen (Large Language Models)
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Hinweis zum Datenschutz:
Aktuell stellen wir bei Partnerprojekten sicher, dass keine Kundendaten weitergegeben oder zum Training verwendet werden. Es kommen ausschließlich On-Premise-Installationen zum Einsatz.