DeEscalWild: Benchmark für Deeskalationstraining mit kleinen Sprachmodellen
DeEscalWild stellt einen Meilenstein für die Ausbildung von Polizeibeamten dar: Ein neu entwickeltes Benchmark‑Set aus realen Polizeikontakten liefert die nötigen Daten, damit kleine Sprachmodelle (SLMs) effektive Deesk…
- DeEscalWild stellt einen Meilenstein für die Ausbildung von Polizeibeamten dar: Ein neu entwickeltes Benchmark‑Set aus realen Polizeikontakten liefert die nötigen Daten…
- Die Datensammlung begann mit 5.000 Rohaufnahmen aus öffentlich zugänglichen Video‑Quellen.
- Durch einen zweistufigen Filter – menschliche Kontrolle kombiniert mit einer LLM‑Bewertung – wurden 1.500 hochqualitative Szenarien extrahiert.
DeEscalWild stellt einen Meilenstein für die Ausbildung von Polizeibeamten dar: Ein neu entwickeltes Benchmark‑Set aus realen Polizeikontakten liefert die nötigen Daten, damit kleine Sprachmodelle (SLMs) effektive Deeskalationsstrategien erlernen können.
Die Datensammlung begann mit 5.000 Rohaufnahmen aus öffentlich zugänglichen Video‑Quellen. Durch einen zweistufigen Filter – menschliche Kontrolle kombiniert mit einer LLM‑Bewertung – wurden 1.500 hochqualitative Szenarien extrahiert. Der resultierende Korpus umfasst 285.887 Dialogwechsel und etwa 4,7 Millionen Tokens.
In umfangreichen Tests übertrafen SLMs, die auf DeEscalWild feinjustiert wurden, ihre Basis‑Versionen deutlich in allen gängigen Metriken wie ROUGE‑L, BLEU‑4, METEOR und BERTScore. Besonders das feinjustierte Qwen 2.5 (3 B‑Instruct) überholte das generische Gemini 2.5 Flash, was zeigt, dass domänenspezifisch optimierte SLMs mit geringem Rechenaufwand Spitzenleistungen erzielen.
Diese Ergebnisse ebnen den Weg für praxisnahe, ressourcenschonende und datenschutzfreundliche Trainingssysteme für Polizeibeamte. DeEscalWild liefert die Grundlage, um Deeskalationsübungen in Echtzeit und ohne teure Hardware zu realisieren, und stärkt damit sowohl die Sicherheit der Einsatzkräfte als auch das Vertrauen der Gemeinschaft.
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