Untersuchung der entscheidenden Rolle hochwertiger Trainingsdaten für die Leistung von KI-Modellen sowie der Herausforderungen aktueller Praktiken führender KI-Systeme

Die Leistungsfähigkeit führender Künstlicher Intelligenz (KI)-Modelle wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral hängt maßgeblich von der Qualität und Vielfalt ihrer Trainingsdatensätze ab. Diese großen Sprachmodelle (LLMs) stützen sich auf umfangreiche Korpora, die häufig aus dem Internet extrahiert werden, um menschenähnliche Texte in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zu generieren. Die Abhängigkeit von riesigen, unkuratierten Datensätzen bringt jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Transparenz, Rechtmäßigkeit, Verzerrungen und Datenqualität mit sich. Hochwertige, sorgfältig kuratierte Daten werden zunehmend als Grundlage effektiver und zuverlässiger KI-Systeme anerkannt – dennoch gelingt es aktuellen Modellen oft nicht, diesem Anspruch gerecht zu werden. Dieser Artikel beleuchtet die Datenquellen führender KI-Modelle, die Probleme minderwertiger Daten und wie Retrieval-augmented Generation (RAG)-Modelle, die auf kuratierte Daten setzen, eine überlegene Alternative darstellen.

Trainingsdatenquellen führender KI-Modelle

Top-KI-Modelle werden auf umfangreichen und heterogenen Datensätzen trainiert, um ihre Vielseitigkeit zu gewährleisten. Nachfolgend ein Überblick über typische Datenquellen von Modellen wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral:

Webscraping-Daten

Die Grundlage der meisten allgemein einsetzbaren LLMs sind durch Webscraping gewonnene Daten wie der Common Crawl, ein Archiv von Milliarden öffentlich zugänglicher Webseiten. Common Crawl bietet einen vielfältigen, aber ungefilterten Querschnitt durch Internetinhalte wie Blogs, Foren und Nachrichtenartikel. Beispielsweise nutzt ChatGPT vermutlich Common Crawl, Wikipedia und andere offene Webquellen als Basis ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Ähnlich setzen auch DeepSeek und Mistral auf großflächige Webdaten, ergänzt durch proprietäre Datensätze, um ein breites Themenspektrum abzudecken arXiv. Diese Daten enthalten jedoch oft veraltete, verzerrte oder minderwertige Inhalte, was die Modellleistung beeinträchtigen kann.

Öffentliche und lizenzierte Datensätze

Zur Verbesserung der domänenspezifischen Leistung integrieren Modelle wie Mistral öffentlich verfügbare Datensätze, etwa Wikipedia für Faktenwissen oder GitHub-Repositories für Aufgaben im Bereich Programmierung. DeepSeeks R1-Modell nutzt angeblich kuratierte Datensätze für technische Themen – genaue Details sind jedoch nicht vollständig veröffentlicht arXiv. Auch lizenzierte Datensätze wie akademische Korpora oder proprietäre Wissensdatenbanken kommen zum Einsatz, um die Genauigkeit in Spezialgebieten zu verbessern. Die Kuration dieser Daten ist jedoch ressourcenintensiv, weshalb viele Modelle weiterhin stark auf unüberprüfte Webdaten zurückgreifen.

Nutzererzeugte Inhalte

Nutzerinteraktionen spielen eine bedeutende Rolle beim Feintuning von Modellen wie ChatGPT. Durch Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) verfeinert OpenAI ChatGPTs Antworten anhand von Nutzereingaben und integriert somit nutzergenerierte Inhalte in den Trainingsprozess arXiv. Diese Methode verbessert zwar die Gesprächsqualität, wirft jedoch Datenschutzfragen auf, etwa zur Verwendung sensibler oder persönlicher Daten ohne ausdrückliche Zustimmung.

Herausforderungen aktueller Trainingsdatenpraktiken

Die Nutzung von Webscraping- und nutzergenerierten Daten ermöglicht Skalierbarkeit, bringt jedoch erhebliche Herausforderungen mit sich, die die Zuverlässigkeit und ethische Vertretbarkeit von Modellen gefährden. Hochwertige Daten sind für robuste KI-Leistung entscheidend – aktuelle Methoden werden diesem Anspruch jedoch oft nicht gerecht. Die folgenden Probleme verdeutlichen die Schwierigkeiten führender Modelle:

Mangel an Transparenz

Die Intransparenz der Trainingsdatenquellen erschwert es, Herkunft oder Qualität der verwendeten Daten zu überprüfen. OpenAI steht beispielsweise in der Kritik, die Quellen der ChatGPT-Trainingsdaten nicht offenzulegen, was eine Bewertung auf Verzerrungen oder Verlässlichkeit erschwert ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Ohne klare Dokumentation lassen sich Fehler oder Verzerrungen kaum nachvollziehen oder beheben.

Urheberrechts- und rechtliche Risiken

Webscraping-Daten enthalten häufig urheberrechtlich geschützte Inhalte wie Bücher, Artikel oder kreative Werke, was zu rechtlichen Auseinandersetzungen führt. OpenAI wurde etwa verklagt, weil Inhalte ohne Genehmigung genutzt wurden Communications of the ACM. Auch DeepSeeks Nutzung potenziell sensibler Daten wirft Fragen zur Einhaltung internationaler Datenschutzgesetze auf arXiv. Diese Risiken unterstreichen die Notwendigkeit kuratierter, rechtskonformer Datensätze.

Datenqualität und Verzerrung

Minderwertige Daten mit Fehlinformationen, Verzerrungen oder toxischer Sprache sind ein häufiges Problem bei Webscraping-Daten. Common Crawl enthält z. B. unzensierte Inhalte aus sozialen Medien oder Foren, die Stereotype, Falschaussagen oder toxische Sprache verbreiten Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. DeepSeeks R1-Modell wurde für verzerrte Antworten kritisiert, was auf unkuratierte Trainingsdaten zurückgeführt wird arXiv. Diese Probleme untergraben die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen.

Sicherheits- und Datenschutzrisiken

Umfangreiche, heterogene Datensätze erhöhen das Risiko von Datenpannen und Datenschutzverstößen. 2023 kam es bei ChatGPT zu einem Vorfall, bei dem Nutzerdaten offengelegt wurden – ein Hinweis auf die Risiken nutzergenerierter Inhalte. Auch bei DeepSeek wurden Bedenken zur Sicherheit sensibler Informationen laut arXiv. Hochwertige, kontrollierte Datensätze verringern solche Angriffsflächen.

Vorteile der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle

Retrieval-augmented Generation (RAG)-Modelle kombinieren Textgenerierung mit dem Echtzeitabruf aus kuratierten, hochwertigen Datensätzen und beheben damit zentrale Schwächen traditioneller LLMs. Durch die Fokussierung auf verifizierte und strukturierte Quellen bieten RAG-Modelle eine belastbare Lösung für die Herausforderungen aktueller Trainingspraktiken. Ihre Vorteile im Überblick:

Kuratiert und transparent

RAG-Modelle nutzen dokumentierte Quellen wie wissenschaftliche Publikationen, unternehmensinterne Wissensdatenbanken oder lizenzierte Korpora – dies reduziert die Abhängigkeit von unzuverlässigen Webdaten. Die hohe Nachvollziehbarkeit verbessert die Überprüfbarkeit der Antworten arXiv. Systeme wie jene von xAI setzen auf kuratierte Daten, um vertrauenswürdige und belegte Aussagen zu liefern.

Reduzierte Urheberrechts- und Datenschutzrisiken

Durch die Nutzung lizenzierter oder gemeinfreier Datenquellen minimieren RAG-Modelle das Risiko, urheberrechtlich geschütztes oder sensibles Material zu verwenden. Das gewährleistet regulatorische Konformität und senkt rechtliche Risiken arXiv. Kuratierte Datensätze werden gezielt auf sensible Inhalte überprüft.

Höhere Qualität, weniger Verzerrung

RAG-Modelle verringern Verzerrungen und sogenannte „Halluzinationen“, indem sie Antworten auf hochwertige, kontextrelevante Daten stützen. Eine Studie aus 2023 zeigt, dass RAG-Modelle in sensiblen Bereichen wie Medizin oder Recht höhere Faktenzuverlässigkeit erzielen arXiv. Damit eignen sie sich besonders für präzisionskritische Anwendungsbereiche.

Effizienz und Skalierbarkeit

Anders als traditionelle LLMs, die während der Inferenz riesige Datenmengen verarbeiten, greifen RAG-Modelle nur gezielt auf relevante Informationen zu. Das reduziert den Rechenaufwand und unterstützt nachhaltige KI-Entwicklung arXiv. Die Nutzung hochwertiger Daten erlaubt eine skalierbare Anwendung, insbesondere in Unternehmenskontexten.

Fallbeispiele und Belege

• Datenprobleme bei ChatGPT: 2023 wurde OpenAI für mangelnde Transparenz bei den Trainingsdaten von ChatGPT kritisiert. Dies warf Fragen zur Verzerrung und Zuverlässigkeit der Ausgaben auf ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.

• Kritik an DeepSeeks Datenbasis: DeepSeeks R1-Modell stand aufgrund potenzieller Verzerrungen und Sicherheitsbedenken durch unüberprüfte Datensätze in der Kritik arXiv.

• Erfolg von RAG-Modellen: Studien zeigen, dass RAG-Modelle klassische LLMs hinsichtlich Faktengenauigkeit und Verlässlichkeit übertreffen – insbesondere bei Nutzung kuratierter Daten arXiv.

Fazit

Die Trainingsdaten führender KI-Modelle wie ChatGPT, DeepSeek und Mistral – überwiegend Webscraping- und nutzergenerierte Inhalte – ermöglichen zwar breite Anwendungsfähigkeit, verursachen aber erhebliche Probleme bei Transparenz, Rechtmäßigkeit, Verzerrung und Sicherheit. Minderwertige Daten führen zu unzuverlässigen Ausgaben, rechtlichen Risiken und Datenschutzproblemen. Hochwertige, kuratierte Daten bilden hingegen die Grundlage für ethisch vertretbare, zuverlässige und leistungsfähige KI-Systeme. RAG-Modelle, die auf verifizierte und strukturierte Datensätze setzen, bieten hier eine überlegene Alternative. Die Zukunft leistungsstarker und vertrauenswürdiger KI liegt in der konsequenten Priorisierung hochwertiger Daten.