Apple hat Details zu einem Entwicklungstool namens „Overton“ veröffentlicht. Hierbei handelt es sich um ein System zur Überwachung und Verbesserung von maschinellen Lernanwendungen. Unter anderem erklärt Apple, wie mit Overton Siris Vielseitigkeit überwacht und die Qualität der Antworten verbessert wird.
Training für Siri
Die Arbeit von modernen Sprachassistenten basiert zu einem großen Teil auf maschinellem Lernen. Damit die KI auf ein möglichst großes Gebiet Antworten liefern kann, werden Modelle „trainiert“, die dem System ermöglichen eine bestimmte Syntax in der Frage zu erkennen. So können die Algorithmen auch Fragen beantworten, die abseits der gelernten Trainings-Fragen gestellt werden.
Mit zunehmender Größe und Komplexität der KI-Anwendungen wird es immer schwerer die Funktionsweise der Systeme auszuwerten. In einem Paper erklärt Apple nun, wie das KI-Team das interne Tool Overton nutzt, um Siri täglich auf die Probe zu stellen und neue Funktionen zu entwickeln. Mit Overton beabsichtigt Apple den Arbeitsaufwand der KI-Entwicklung zu begrenzen, viele der Aufgaben zu automatisieren und die Überwachungselemente im Interesse der Ingenieure zu verwalten.
Die Beantwortung komplexer Fragen erfordert die Zusammenarbeit von mehreren Datenpipelines und die Ermittlung vieler Informationen. Normalerweise würden Ingenieure die meiste Zeit damit verbringen, an der detaillierten Qualitätsüberwachung der Datensätze zu arbeiten und die Mehrkomponenten-Pipelines zu überwachen. Diese Arbeit vereinfacht das Tool, indem der Großteil von Low-Level-Aufgaben übernommen wird. Dabei ist Overton so konzipiert, dass es nicht mehr notwendig ist, bestimmte Codezeilen zu programmieren, die für das KI-Modelltraining verwendet werden. Weiterhin werden automatisch Qualitätsberichte erstellt und Optimierungen vorgeschlagen. (via VentureBeat)
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