- Synthetische Daten: KI-generierte Trainingsdaten, die echte Datensätze bei Knappheit, Datenschutzanforderungen oder langen Tail-Szenarien ersetzen.
- GPT-4 oder Claude) generiert Prompt-Antwort-Paare, die dann zum Fine-Tuning eines kleineren Modells genutzt werden.
- Ein Maschinenbauer möchte einen Support-Bot trainieren, hat aber nur 200 echte Tickets.
- Ein LLM generiert 5.000 synthetische Ticket-Antwort-Paare auf Basis von Produkthandbüchern – genug für solides SFT.
/01Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten sind Trainingsdaten, die algorithmisch oder durch ein KI-Modell erzeugt wurden – nicht durch reale Messung, Beobachtung oder manuelle Annotation. Im LLM-Bereich bedeutet das häufig: Ein leistungsfähiges Modell (z. B. GPT-4 oder Claude) generiert Prompt-Antwort-Paare, die dann zum Fine-Tuning eines kleineren Modells genutzt werden.
Synthetische Daten lösen mehrere praktische Probleme: echte Daten sind oft knapp, teuer in der Annotation, datenschutzrechtlich problematisch oder decken seltene Szenarien nicht ab.
/02Einsatzszenarien und Risiken
Synthetische Daten sind kein Allheilmittel. Werden sie unkritisch eingesetzt, besteht die Gefahr von Model Collapse: Modelle, die auf von KI erzeugten Daten trainieren, können Fehler und Artefakte des Generator-Modells übernehmen.
- Datenschutz: Keine echten Kundendaten im Training – synthetische Varianten stattdessen
- Skalierung: Günstige Erzeugung großer, diverser Datensätze für Nischenaufgaben
- Augmentierung: Ergänzung echter Daten um seltene Fälle und Randszenarien
- Risiko: Fehler des Generator-Modells propagieren sich in den Trainingsdaten
- Qualitätssicherung: Menschliche Stichprobenkontrolle bleibt unverzichtbar
Praxisbeispiel
Ein Maschinenbauer möchte einen Support-Bot trainieren, hat aber nur 200 echte Tickets. Ein LLM generiert 5.000 synthetische Ticket-Antwort-Paare auf Basis von Produkthandbüchern – genug für solides SFT.
/03Relevanz für den Mittelstand
Synthetische Daten sind für KMU besonders wertvoll, weil interne Datensätze oft zu klein für effektives Fine-Tuning sind. Mit einem starken Frontier-Modell als Datengenerator lassen sich Trainingsmengen kostengünstig aufbauen – ohne Datenschutzverletzung, da keine echten Kundendaten genutzt werden müssen. Entscheidend ist eine Qualitätsprüfung der generierten Beispiele.