Unser eigenes Modell, das KI-Text in natürliche menschliche Sprache verwandelt und die Zahlen unverändert lässt.
Reicht ein fertiges Modell nicht aus, trainieren wir ein eigenes. Wir bauen den Datensatz, trainieren und messen an Daten, die das Modell nie gesehen hat. Ein Modell, das die Schranke nicht passiert, wird nicht ausgeliefert.
Das Netz oben trainiert gerade in Ihrem Browser. Klicken Sie auf das Feld, um Punkte hinzuzufügen, und sehen Sie zu, wie die Grenze neu lernt.
Wir trainieren ein kleines LoRA auf einem Basismodell ohne Instruction-Tuning und wenden es Runde für Runde an. Aus KI-Text wird natürliche menschliche Sprache, und die Zahlen bleiben erhalten.
Ein Klassifikator, getestet an Texten von Generatoren, die er noch nie gesehen hat, und an wissenschaftlichen Texten. Er stuft Menschen, die Englisch nicht als Muttersprache schreiben, nicht fälschlich als KI ein.
Ein akustischer Klassifikator, ohne Datenleck auf zwei unabhängigen Datensätzen trainiert. Mit nur einem Datensatz trainiert, kam er auf dem anderen nicht über 0,55; mit vielfältigeren Quellen stieg er auf 0,95.