{"id":35450,"date":"2026-04-17T11:09:25","date_gmt":"2026-04-17T11:09:25","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=35450"},"modified":"2026-04-17T11:09:25","modified_gmt":"2026-04-17T11:09:25","slug":"llm-data-labeling-cost","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/llm-data-labeling-cost\/","title":{"rendered":"Kosten der Datenkennzeichnung f\u00fcr LLM-Studieng\u00e4nge: Branchenanalyse bis 2026"},"content":{"rendered":"

Kurzzusammenfassung:<\/b> Die Kosten f\u00fcr die Datenkennzeichnung im Bereich LLM sind dramatisch gestiegen: W\u00e4hrend die Brancheneinnahmen von 2023 bis 2024 um das 88-Fache zunahmen, stiegen die Rechenkosten lediglich um das 1,3-Fache. Die manuelle Annotation nach dem Training (RLHF, Optimierung der Instruktionen) kostet mittlerweile etwa dreimal so viel wie die zus\u00e4tzlichen Rechenkosten f\u00fcr Spitzenmodelle. Die Kosten f\u00fcr die Expertenkennzeichnung eines einzelnen Projekts k\u00f6nnen zwischen 60.000 und 14 Millionen PKR liegen, wodurch die Datenkennzeichnung zum zunehmenden Engpass in der KI-Entwicklung wird.<\/span><\/p>\n

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Die g\u00e4ngige Meinung \u00fcber die Kosten von KI ist falsch.<\/span><\/p>\n

Jahrelang dominierte die Rechenleistung die Diskussionen um die Trainingskosten von LLM-Systemen. GPUs, Cloud-Infrastruktur, Strom \u2013 das waren die \u00fcblichen Verd\u00e4chtigen, wenn es um die hohen Kosten von KI ging. Laut Quellen aus der Konkurrenz kostete das Training von GPT-4 sch\u00e4tzungsweise 1,4 Milliarden US-Dollar, w\u00e4hrend Gemini Ultra 1.0 sogar 1,4 Milliarden US-Dollar kostete.<\/span><\/p>\n

Aber Folgendes hat sich ge\u00e4ndert: Die Datenkennzeichnung hat die Rechenleistung stillschweigend als prim\u00e4ren Grenzkostentreiber f\u00fcr Frontier-Modelle abgel\u00f6st.<\/span><\/p>\n

Aktuelle Analysen zeigen, dass die Ums\u00e4tze f\u00fchrender Datenkennzeichnungsunternehmen zwischen 2023 und 2024 um das 88-Fache gestiegen sind, w\u00e4hrend die Kosten f\u00fcr das Training nur um das 1,3-Fache zunahmen. Als Forscher die j\u00e4hrlichen Ums\u00e4tze von Scale, Surge, Mercor, Labelbox und \u00e4hnlichen Firmen berechneten und diese mit den zus\u00e4tzlichen Rechenkosten f\u00fcr Modelle wie GPT-4o, Claude Sonnet-3.5, Mistral-Large, Grok-2 und Llama-3-405B verglichen, ergab sich ein eindeutiges Bild: Die Kosten f\u00fcr die Kennzeichnung sind mittlerweile etwa dreimal so hoch wie die zus\u00e4tzlichen Rechenkosten.<\/span><\/p>\n

Diese Entwicklung verdeutlicht, wie moderne LLMs ihre Leistungsf\u00e4higkeit erreichen. Nachbearbeitungstechniken wie \u00fcberwachtes Feinabstimmen (SFT) und best\u00e4rkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) sind unerl\u00e4sslich geworden, um Modelle zu erstellen, die tats\u00e4chlich im Produktiveinsatz funktionieren. Im Gegensatz zum Vortraining mit unstrukturierten Internetdaten ben\u00f6tigen diese Methoden sorgf\u00e4ltig kuratierte Datens\u00e4tze, die von Menschen \u2013 oft Fachexperten \u2013 erstellt wurden.<\/span><\/p>\n

Und die Zeit von Experten ist nicht billig.<\/span><\/p>\n

Die wahren Zahlen hinter den Kosten f\u00fcr die Datenkennzeichnung im LLM-Bereich<\/span><\/h2>\n

Fallstudien verdeutlichen, wie teuer die manuelle Annotation geworden ist.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir MiniMax-M1, das weniger als $1 Million Rechenleistung ben\u00f6tigte, um die Qualit\u00e4t von Claude-Opus-4 zu erreichen. Oder betrachten wir SkyRL-SQL, das die Leistung von GPT-4o bei Text-zu-SQL-Aufgaben mit nur $360 Trainingsrechenleistung erreichte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das sind keine Ausrei\u00dfer. Sie repr\u00e4sentieren die neue \u00d6konomie der LLM-Entwicklung.<\/span><\/p>\n

Laut dem ma\u00dfgeblichen Leitfaden von Scale AI zur Datenkennzeichnung erfordert die Erzielung einer extrem hohen Qualit\u00e4t (99%+) bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen einen gro\u00dfen Personalaufwand (\u00fcber 1.000 Datenkennzeichner pro Projekt). Spezialisierte Unternehmen liefern mit hochqualifizierten Mitarbeitern und ausgefeilten automatisierten Arbeitsabl\u00e4ufen zwar qualitativ hochwertige Kennzeichnungen, doch die Kosten sind relativ, wenn menschliches Fachwissen den Prozess bestimmt.<\/span><\/p>\n

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Was treibt die Kosten f\u00fcr die Datenkennzeichnung im LLM-Bereich an?<\/span><\/h2>\n

Mehrere Faktoren tragen gemeinsam zu den h\u00f6heren Annotationskosten bei.<\/span><\/p>\n

Abh\u00e4ngigkeit nach dem Training<\/span><\/h3>\n

Moderne LLMs funktionieren nicht direkt nach dem Vortraining. Sie m\u00fcssen durch \u00fcberwachtes Feintuning und Reinforcement-Learning-Verfahren optimiert werden. Diese Prozesse ben\u00f6tigen unbedingt von Menschen annotierte Daten \u2013 vorzugsweise von Experten, die differenzierte Bewertungskriterien verstehen.<\/span><\/p>\n

Eine Forschungsarbeit zur kostenbewussten Annotation von Datens\u00e4tzen mithilfe von LLM (arXiv:2505.15101) zeigt auf, wie j\u00fcngste Fortschritte bei gro\u00dfen Sprachmodellen die automatisierte Kennzeichnung erm\u00f6glicht haben, die menschliche \u00dcberpr\u00fcfung jedoch weiterhin f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung unerl\u00e4sslich ist. Das Spannungsverh\u00e4ltnis zwischen Automatisierungspotenzial und Qualit\u00e4tsanforderungen f\u00fchrt zu hohen Kosten.<\/span><\/p>\n

Anforderungen an erfahrene Etikettierer<\/span><\/h3>\n

Nicht jeder kann LLM-Schulungsdaten effektiv kennzeichnen. Unterschiedliche Aufgaben erfordern unterschiedliche Fachkenntnisse:<\/span><\/p>\n