# Modellverhalten und Genauigkeit

Zoom AI Companion wird durch eine Kombination aus proprietären und großen Sprachmodellen (LLMs) von Drittanbietern unterstützt, die darauf ausgelegt sind, kontextbezogene Intelligenz in den Produkten von Zoom bereitzustellen. In den folgenden Abschnitten werden die Praktiken von Zoom in Bezug auf Schulungsdaten, das Management von Halluzinationen und die Abstimmung der Systemleistung beschrieben.

### <mark style="color:blau;">Zoom verwendet keine Kundeninhalte für das Modelltraining</mark>

Zoom verwendet **nicht** kommunikationsähnliche Kundeninhalte – wie Audio, Chat, Bildschirmfreigabe, Whiteboards oder Reaktionen – für die Schulung von Modellen von Zoom oder Drittanbietern.

Zoom trainiert seine Modelle mit:

* Gemeinfreie Daten
* Erworbene Datensätze von Drittanbietern
* Von Zoom erstellte Materialien für die Schulung

Zoom prüft die Datensätze, um festzustellen, ob sie rechtmäßig beschafft wurden und ob die Lizenz auf die von Zoom vorgeschlagene Nutzung anwendbar ist. Beachten Sie, dass wir im Rahmen unseres föderierten Modells auch Modellanbieter von Drittanbietern wie OpenAI und Anthropic nutzen. Bitte beachten Sie die Informationen, die diese zum Thema Schulungsdaten bereitstellen.

### <mark style="color:blau;">Generative KI kann halluzinieren</mark>

Wie bei jedem generativen Modell kann AI Companion Ausgaben erzeugen, die sachlich falsch oder irrelevant sind (Halluzinationen). Zoom empfiehlt, Ausgaben sorgfältig zu überprüfen. Zoom reduziert Halluzinationen durch:

* Testen von Modellen anhand realer Anwendungsfälle
* Verbesserung des Kontexts durch Retrieval-Augmented Generation (RAG)
* Verbesserung der Sprachunterstützung durch Übersetzungspipelines (z. B. Englisch-zu-Spanisch)

### <mark style="color:blau;">Die Leistung von AI Companion wird überwacht und abgestimmt</mark>

Zoom überwacht regelmäßig die Modellleistung, verfolgt Qualitätsmetriken und aktualisiert interne Systeme, um Genauigkeit und Transparenz zu verbessern. Während die Erklärbarkeit durch das Modelldesign eingeschränkt ist, werden Leistungsrückgänge durch Test- und Aktualisierungszyklen behoben.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://library.zoom.com/technical-library/de/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/security-and-compliance/model-behavior-and-accuracy.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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