Modellstrategie-Diagnose

Was sollte dieses Produkt nutzen: Regeln, RAG, Fine-Tuning oder ein aufgabenspezifisches SLM?

Beantworten Sie elf Produkt-, Architektur- und Betriebsfragen. Der Brief beginnt mit dem am wenigsten komplexen tragfähigen Ansatz und nennt anschließend, was vor einer Festlegung bewiesen werden muss.

Diese Diagnose läuft vollständig in Ihrem Browser. Antworten werden weder übermittelt noch gespeichert.

Elf Entscheidungsfaktoren

Produktgrenze beschreiben

0 von 11 beantwortet

Wie klar ist die Aufgabe abgegrenzt?

Wählen Sie die engste ehrliche Beschreibung der Entscheidung, die das Produkt treffen muss.

Deterministische Regeln oder strukturierte SucheBegrenzte Sprach-, Wahrnehmungs- oder KlassifikationsaufgabeOffenes Schlussfolgern oder Generieren

Wie schnell ändert sich maßgebliches Wissen?

Dies trennt Wissensabruf von Verhaltensanpassung.

Selten; das Wissen ist stabilRegelmäßige kontrollierte ReleasesKontinuierliche betriebliche Änderung

Auf welche Konnektivität kann sich das Produkt verlassen?

Bewerten Sie die Feldbedingungen, nicht Labor oder Zentrale.

Zuverlässige Cloud-VerbindungUnterbrochene oder beeinträchtigte VerbindungenMuss vollständig offline arbeiten

Welche Reaktionszeitgrenze ist entscheidend?

Verwechseln Sie Nutzerpräferenz nicht mit einer systemischen Steuerfrist.

Sekunden oder asynchronInteraktiv, ungefähr unter einer bis zwei SekundenHarte Nahechtzeit-Grenze

Was ist die strengste Datensicherheitsanforderung?

Berücksichtigen Sie Kundenzusagen, Klassifizierung, Geschäftsgeheimnisse und Bereitstellungsrichtlinien.

Genehmigte verwaltete Cloud-VerarbeitungPrivater Mandant oder lokale KontrolleEingeschränkt, isoliert oder air-gapped

Wo muss die Inferenz laufen?

Die eingesetzte Hardware kann sonst attraktive Optionen ausschließen.

Cloud oder elastische Server-InfrastrukturFester lokaler Server oder GPURessourcenbeschränktes Edge-Gerät

Wie proprietär muss das Modellverhalten sein?

Fine-Tuning dient wiederholbarem Verhalten, nicht aktuellen Fakten.

Verhalten eines vorhandenen Modells genügtEigenständiges Aufgabenverhalten ist strategisch wichtigEvidenz deutet darauf hin, dass kein geeignetes Basismodell existiert

Welche rechtlich nutzbaren Daten existieren heute?

Wählen Sie, was tatsächlich gesteuert und nutzbar ist, nicht später eventuell Erhebbares.

Kein gesteuerter Korpus und keine gelabelten BeispieleMaßgeblicher Dokumenten- oder WissenskorpusRepräsentative gelabelte AufgabenbeispieleGroßer, rechtlich nutzbarer Vortrainingskorpus

Was passiert, wenn das System falsch liegt?

Ein Sprachmodell darf niemals unbemerkt zum deterministischen Sicherheitscontroller werden.

Ein Mensch prüft jede folgenreiche AusgabeBegrenzte Automatisierung mit menschlicher RückfallebeneSofortige folgenreiche physische Aktion

Wie reif ist die Produktevidenz?

Architekturentscheidungen sollten Evidenz folgen, nicht Begeisterung.

Nur Konzept und EinzelbeispieleVersionierter Benchmark und AkzeptanzfälleRepräsentative Feldevidenz und Fehlertelemetrie

Wer verantwortet den Modell- und Datenlebenszyklus?

Anpassung schafft Pflichten für Bewertung, Updates, Rollback und Vorfälle.

Anbietergeführt; geringe interne VerantwortungProdukt-, Software- und DatenteamDediziertes ML- oder Modellplattform-Team

Die am wenigsten komplexe tragfähige Hypothese erzeugenKein Konfidenzwert: Das Evidenz-Gate ist wichtiger als ein künstlicher Prozentsatz.

Modellstrategie-Diagnose

Was sollte dieses Produkt nutzen: Regeln, RAG, Fine-Tuning oder ein aufgabenspezifisches SLM?

Diese Diagnose läuft vollständig in Ihrem Browser. Antworten werden weder übermittelt noch gespeichert.