HeimWikipedia arbeitet mit KI-Firmen zusammen, um den Datenzugang zu verbessern
Wikimedia Deutschland hat am Mittwoch eine neue Datenbank vorgestellt, die KI-Modellen den Zugang zum umfangreichen Wissensschatz von Wikipedia erleichtern soll.
Die Initiative mit dem Namen Wikidata Embedding Project nutzt eine vektorbasierte semantische Suchtechnologie, die es Computern ermöglicht, Wortbedeutungen und -beziehungen zu erfassen - angewandt auf das riesige Netzwerk von Wikipedia mit fast 120 Millionen Einträgen auf seinen Schwesterplattformen.
Mit zusätzlicher Kompatibilität für das Model Context Protocol (MCP), einem Framework, das die Kommunikation zwischen KI und Datenquellen erleichtert, verbessert das Projekt die Art und Weise, wie große Sprachmodelle mit Informationen interagieren und diese über natürlichsprachliche Abfragen abrufen.
Die deutsche Abteilung von Wikimedia hat dieses Projekt zusammen mit Jina.AI, einem Spezialisten für neuronale Suche, und der zu IBM gehörenden Firma DataStax, die sich auf Echtzeit-Trainingsdaten spezialisiert hat, angeführt.
Während Wikidata seit langem maschinenlesbare Daten aus Wikimedia-Beständen bereitstellt, waren die bisherigen Tools auf die Suche nach Schlüsselwörtern und SPARQL-Abfragen beschränkt. Dieses aktualisierte System verbessert die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Fähigkeiten und ermöglicht es KI-Entwicklern, ihre Modelle in der von den Redakteuren verifizierten Wissensbasis von Wikipedia zu verankern.
Die Datenbank strukturiert Daten mit reichhaltigem semantischen Kontext. Die Suche nach "scientist" liefert beispielsweise Listen bedeutender Nuklearwissenschaftler und Bell Labs-Forscher, zusammen mit mehrsprachigen Übersetzungen, kuratierten Wikimedia-Bildern und verwandten Begriffen wie "researcher" und "scholar".
Wikidata ist über Toolforge zugänglich und wird am 9. Oktober ein Webinar für Entwickler veranstalten, um das Potenzial der Plattform vorzustellen.
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Diese Veranstaltung findet zu einem Zeitpunkt statt, an dem KI-Entwickler zunehmend nach hochwertigen Datenquellen für die Modellverfeinerung suchen. Moderne Trainingssysteme - heute eher komplexe Ökosysteme als einfache Datensätze - erfordern nach wie vor sorgfältig kuratierte Informationen, insbesondere für genauigkeitskritische Anwendungen. Der faktengeprüfte Inhalt von Wikipedia bietet einen deutlichen Vorteil gegenüber Massendaten wie Common Crawl.
Das Streben nach Qualitätsdaten birgt Risiken: Anthropic schlug kürzlich einen Vergleich in Höhe von 1,5 Milliarden Dollar vor, nachdem Autoren wegen der unerlaubten Verwendung ihrer Werke für Schulungszwecke geklagt hatten.
Der Leiter des KI-Projekts von Wikidata, Philippe Saadé, hob die Unabhängigkeit des Projekts hervor: "Dies beweist, dass leistungsstarke KI jenseits von Unternehmenssilos gedeihen kann - offen, gemeinschaftlich und zum Nutzen der Allgemeinheit", sagte er der Presse.
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Kommentare (3)
![JackSanchez]()
So they're basically selling training data to AI companies? As long as the knowledge stays accessible, I'm cool with it. 🤔
![AlbertEvans]()
Das ist ein wirklich cleverer Schachzug von Wikipedia! Vektorsuche in ihren riesigen Datenbeständen könnte die Qualität von KI-Ausgaben enorm verbessern und vielleicht endlich mit den Halluzinationen aufräumen. Hoffentlich bleibt der Zugang aber transparent und für alle fair, damit nicht nur die großen Tech-Konzerne profitieren. Die deutsche Wikimedia-Abteilung zeigt mal wieder, dass sie vorne mitmischt. 💡
![GeorgeMartinez]()
これ、ウィキペディアとAIの連携は本当に進んでるんだね！🤔 データベース拡張って聞くと、AIモデルが人間以上の知識を蓄えられるようになるのかな。でも、偏った情報が拡散されるリスクも心配…曖昧な情報をAIが「事実」として学習しちゃうと、誤解が広がりそうで不安。
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