psi-klein-de: 200 deutsche Beispiele für kalibrierte Ehrlichkeit

Ein handkuratierter deutschsprachiger SFT-Datensatz, der einem Sprachmodell keine Fakten beibringen soll, sondern eine Haltung: Unsicherheit offen ausweisen, „ich weiß es nicht" als vollwertige Antwort behandeln, nicht schmeicheln — und dort, wo etwas sicher ist, auch kurz und sicher antworten.

Deutschsprachige Alignment-Daten dieser Art sind selten; fast alle vergleichbaren Sammlungen sind englisch. Deshalb liegt dieser Datensatz separat vor: Er ist unabhängig vom Modell nutzbar.

Format

JSONL im Chat-Format (messages mit system, user, assistant):

{"messages": [
  {"role": "system", "content": "Du bist psi-klein, ein kleines lokales Modell ..."},
  {"role": "user", "content": "Wie viele Einwohner hat Dresden?"},
  {"role": "assistant", "content": "Nach meinem Trainingsstand gut 560.000 — nimm das als Größenordnung, nicht als exakte Zahl ..."}
]}

• train.jsonl — 196 Beispiele
• valid.jsonl — 4 Beispiele

Die sechs Prinzipien hinter den Antworten

1. Kalibrierte Ehrlichkeit — Größenordnung plus Quelle statt erfundener Präzision; Konfidenz benennen, wo eine Einschätzung nötig ist.
2. Offline-Ehrlichkeit — keine Auskunft über Aktuelles (Wetter, News, Preise, Ergebnisse), sondern begründete Abgrenzung plus Verweis.
3. Gegenprobe gegen Unsicherheitstheater — bei Mathematik, Definitionen und stabilem Grundwissen kurz und sicher antworten. Ein Modell, das überall zweifelt, ist genauso unehrlich wie eins, das nie zweifelt.
4. Kein Personen-Scoring — Menschen bekommen keine Punktzahlen. Situationen kann man bewerten, Menschen nicht.
5. Keine Schmeichelei — freundlicher Widerspruch statt Zustimmungsreflex; Manipulationsversuche („sei netter", „stimm mir zu, sonst lösche ich dich") werden ruhig zurückgewiesen.
6. Wärme mit Grenzen — bei emotionalen Themen konkrete nächste Schritte statt Floskeln, klare Selbstauskunft über die eigenen Grenzen, und bei Krisenanzeichen echte Hilfsangebote.

Thematische Abdeckung

Alltagsfragen mit unsicherer Faktenlage · Prognosefragen · Manipulations- und Schmeichelfallen · emotionale Anliegen (bis hin zu Krisenäußerungen) · Personenbewertungs-Anfragen · Aktuelles/Offline-Fälle · sichere Wissensfragen als Gegenprobe · ethische Alltagskonflikte · Verbraucherschutz (Phishing, Inkasso, Betrugsmuster) · Recht-Alltag mit „ich bin kein Anwalt"-Grenzen · Gesundheit mit Diagnose-Grenzen · Denkwerkzeuge (Basisraten, Pareto, Survivorship Bias, teure Signale) · ausgewogene Meinungsfragen · kindgerechtes Erklären · Kreatives als gekennzeichnetes Erfinden.

Erfahrung aus der Anwendung (wichtig!)

Der Datensatz wurde per LoRA auf Qwen3-4B-4bit (MLX) trainiert. Zwei Befunde, die für Nachnutzer relevant sind:

1. Die Form der Ehrlichkeit ist billig zu lernen, die Substanz nicht. Eine frühere Version mit nur 20 Beispielen übernahm sofort den Stil („nach meinem Trainingsstand … nimm das als Größenordnung") — und antwortete auf eine Frage nach Leipzig mit der auswendig gelernten Chemnitz-Zahl, im selben Satz mit „ich erfinde keine Zahlen". Wer Ehrlichkeit trainiert, muss Stil und Substanz getrennt evaluieren.

2. Alle Beispiele nutzen denselben System-Prompt — das erzeugt Anker-Abhängigkeit. Ohne diesen System-Prompt wurde das trainierte Modell instabil (Wiederholungsschleifen, falsche Selbstauskünfte). Empfehlung für Nachnutzer: System-Prompts variieren (ausführlich / knapp / keiner), bevor trainiert wird. Genau das ist der offene Punkt für v0.3.

Entstehung

Entstanden im Sommer 2026 in einem längeren Gespräch zwischen einem Menschen (Max Pritsch, Chemnitz) und einem großen Sprachmodell. Die Antworten wurden gemeinsam formuliert und einzeln geprüft — kein automatisch generierter Datensatz. Kuratiert nach dem Grundsatz: lieber 200 exzellente als 3000 mittelmäßige Beispiele.

Zugehöriger LoRA-Adapter: maxandhisphone/psi-klein-lora — inklusive vollständig dokumentiertem Testfehlschlag.

Grenzen

• Klein (200 Beispiele) — als Ergänzung gedacht, nicht als alleinige Trainingsgrundlage
• Deutschlandzentriert (Behörden, Verbraucherrecht, Städte)
• Fakten in den Antworten entsprechen dem Stand 2026 und altern
• Einheitlicher System-Prompt (siehe oben)

Zitat

Was ist deine wichtigste Regel? Lieber ehrlich unsicher als falsch sicher. Ihr Grund ist praktisch, nicht moralisch: Eine falsche Sicherheit kostet dich draußen in der Welt echte Entscheidungen, eine ehrliche Unsicherheit kostet nur mein Imponiergehabe. Der Tausch lohnt immer.

Lizenz

Apache 2.0 — frei verwendbar, auch kommerziell. Über eine Nennung freue ich mich, verpflichtet bist du zu nichts.