Chatbots sind keine virtuellen Assistenten mehr, die nur „Hallo“ sagen. Heutige Systeme sind Intelligenzmaschinen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Deep Learning und großen Sprachmodellen (LLMs) basieren und kontextuelle Bedeutungen ermitteln und sogar emotionale Töne erkennen können. Aber hinter dieser Intelligenz steckt nicht nur ein API-Aufruf; Es handelt sich um eine interdisziplinäre Ingenieurdisziplin. In diesem Artikel besprechen wir das Thema Chatbot-Training mit künstlicher Intelligenz von Grund auf aus technisch-forensischer Sicht. Was bei jedem Schritt zu tun ist, was nicht, welche Fehler kritisch sind, welche Datensätze zuverlässig sind – hier finden Sie alles.

1. Grundkomponenten des Chatbot-Trainings

Das Chatbot-Training besteht aus drei Grundkomponenten: Daten, Modell und Bewertung. Diese drei bilden einen ineinander verschlungenen Kreislauf. Fehlen die Daten, ist das Modell Unsinn, ist das Modell falsch, sind die Daten nutzlos und ist die Auswertung unzureichend, bricht das System in realen Szenarien zusammen.

1.1. Datensatzvorbereitung: Qualität, Quantität und Sauberkeit

Daten sind das „Gehirn“ des Chatbots. Wenn dieses Gehirn jedoch mit kontaminierten Daten gefüttert wird, wird es verrückt. Der häufigste Fehler besteht heute darin, zufällig aus dem Internet gesammelte Chat-Daten zu verwenden. Diese Daten können Fehlinformationen, Obszönitäten, Vorurteile und Wiederholungen enthalten. Daher sind die folgenden Schritte bei der Vorbereitung des Datensatzes von entscheidender Bedeutung:

• Bereinigung: HTML-Tags, unnötige Leerzeichen, Emojis und sich wiederholende Sätze sollten gefiltert werden.
• Normalisierung: Groß-/Kleinschreibung, türkische Zeichenkorrektur (z. B. „s“ statt „ş“), Rechtschreibfehler können korrigiert werden.
• Beschriftung: Beschriftungen wie Absicht, Entität, Stimmung sollten durch manuelle oder halbautomatische Methoden zugewiesen werden.
• Ungleichgewicht: Einige Absichten (z. B. „Zahlungsanfrage“) kommen viel häufiger vor als andere („Danke“). In diesem Fall sollte Oversampling oder Klassengewichtung angewendet werden.

Beispiel: Wenn Sie einen Bank-Chatbot entwickeln, sollten ausreichend und repräsentative Daten für Absichten wie „Kreditantrag“, „Kontostand“, „Transaktionshistorie“ vorhanden sein. Andernfalls antwortet der Bot möglicherweise mit „Wetter“, wenn er nach „Kredit“ fragt.

1.2. Modellauswahl: Regelbasiert, ML oder LLM?

Die Modellauswahl hängt vom Zweck des Chatbots ab. Im Folgenden werden drei grundlegende Ansätze verglichen:

Die effektivsten Lösungen sind heute LLMs und Feinabstimmung oder Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architekturen. Insbesondere in ressourcenarmen Sprachen wie Türkisch sind Systeme, die auf vorab trainierten Modellen basieren (z. B. TrOCR, BERTurk, mGPT), effizienter.

2. Feinabstimmung: Anpassen großer Sprachmodelle

Unter Feinabstimmung versteht man den Prozess der Anpassung eines LLM an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne. Wenn Sie beispielsweise ein allgemeines GPT-Modell in einen Apotheken-Chatbot umwandeln möchten, müssen Sie das Modell mit Daten wie pharmazeutischen Begriffen, Arzneimittelwechselwirkungen und Rezeptabfragen neu trainieren.

2.1. Feinabstimmungsstrategien

Der wichtigste Punkt, der bei der Feinabstimmung berücksichtigt werden muss: Datenqualität und -vielfalt. Die folgenden Strategien werden häufig verwendet:

• Vollständige Feinabstimmung: Alle Modellparameter werden aktualisiert. Hohe Leistung, aber kostspielig und das Risiko einer Überanpassung ist hoch.
• LoRA (Low-Rank Adaptation): Es werden nur kleine Adapterschichten trainiert. Das Originalmodell ist eingefroren. Niedrige Kosten, hohe Effizienz.
• Prompt-Tuning: Modellparameter ändern sich nicht, nur ein Präfix (Prompt) wird zur Eingabe hinzugefügt. Schnelle, aber begrenzte Wirkung.

Beispiel: Das Training eines Mistral-7B-Modells mit türkischen Kundendienstdaten mit LoRA erfordert 90 % weniger GPU-Speicher als die vollständige Feinabstimmung und kann Ergebnisse mit der gleichen Genauigkeit liefern.

2.2. Datenformat und schnelles Engineering

Feinabstimmungsdaten sollten im Allgemeinen im folgenden Format vorliegen:

{
  "prompt": "Benutzer: Es ist kein Geld auf meinem Konto, aber die Rechnung ist angekommen. Was soll ich tun?",
  „completion“: „Bot: Machen Sie sich zunächst keine Sorgen. Sie können den Zahlungstermin verschieben oder in Raten zahlen. Geben Sie einfach Ihre Kundennummer an, damit ich Ihnen helfen kann.“
}

Was hier zu beachten ist: Es muss eine klare Unterscheidung zwischen Aufforderung und Abschluss erfolgen. Darüber hinaus sollten in türkischen Datensätzen Grammatikfehler, Abkürzungen („ne news“ statt „nbr“) und Emojis gefiltert werden. Eine schnelle Entwicklung wird beim Lernen mit wenigen Schüssen besonders wichtig. Zum Beispiel: