Bei der Entwicklung von generativen KI-Anwendungen verschieben sich die Gewichte. Bislang wurden Daten vor allem benötigt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Optimierung der Modell-Performance durch das Tuning von Architekturelementen wie etwa Parametern oder Layern. Doch dieses Finetuning ist komplex und aufwändig. Daher ist es wenig verwunderlich, dass sich das Augenmerk immer mehr auf die Qualität der Daten selbst verlagert. Der datenzentrische Ansatz verbessert durch Datenbereinigung sowie quantitative und qualitative Datenoptimierung den Input und damit
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