US-Start-up trainiert Qwen-Modell politisch um
Rund 53 Millionen Token reichen, um die politische Prägung eines offenen Modells fast vollständig zu entfernen.
Gegenprüfung dieser Ausgabe: 1 Karte vor der Veröffentlichung korrigiert. Wie die Gegenprüfung arbeitet
Symbolbild, KI-generiert.
Nous Research hat Alibabas Qwen3.8-27B mit rund 53 Millionen Token überwachtem Feintuning zu Arete-27B umtrainiert. Die Propagandaquote sank von 22 auf unter ein Prozent, die allgemeinen Fähigkeiten blieben laut Tests erhalten.
Die Belege
- Ausgangsmodell ist Alibabas Qwen3.8-27B, das Ergebnis heißt Arete-27B.
- Propagandaquote sank von 22 Prozent auf unter ein Prozent.
- Für das Nachtraining reichten 53 Millionen Token überwachtes Feintuning.
- Nous Research bezeichnet die politische Prägung als dünne, spät aufgetragene Schicht.
Der Zusammenhang
Das Nachtraining betrifft ein offenes Modell, dessen Gewichte frei verfügbar sind und somit von Dritten verändert werden können. Nous Research setzte gezielt überwachtes Feintuning ein, um die ursprüngliche politische Ausrichtung zu reduzieren, ohne die allgemeinen Fähigkeiten laut eigenen Tests zu beeinträchtigen.
Warum das zählt
Für Unternehmen, die offene Modelle wie Qwen einsetzen oder evaluieren, zeigt der Fall, dass Herkunft und politische Ausrichtung eines Modells nachträglich veränderbar sind. Das betrifft Compliance- und Beschaffungsprozesse bei der Modellauswahl.
Der geringe Aufwand von 53 Millionen Token für eine weitgehende Umprägung zeigt, wie oberflächlich eingebettete Werte in offenen Modellen oft sind. Unterschätzt wird, dass sich dieselbe Technik auch zur unerwünschten Manipulation nutzen lässt.
Herkunft, Lizenz und Nachtrainingsstand eingesetzter oder evaluierter Modelle dokumentieren und bei Bedarf eigene Prüfverfahren für politische Ausrichtung einführen.
Was diese Meldung nicht belegt: Die Angaben zur Propagandaquote und zum Erhalt der Fähigkeiten stammen aus Tests von Nous Research selbst, eine unabhängige Prüfung liegt nicht vor.
Text KI-erstellt und am 08.11.2026 automatisch von einer zweiten KI-Instanz gegen den erfassten Quelltext geprüft, ohne Einzelfreigabe durch einen Menschen. Redaktionell verantwortlich: Ali Reza Karwandian. Fehler gefunden? Korrektur melden · Unsere Grundsätze