Modelltraining

Definition

Modelltraining ist der Vorgang, bei dem ein KI-Modell anhand von Beispielen lernt. Das Modell ist zunächst ein mathematisches Gebilde mit vielen einstellbaren Werten. Beim Training wird es immer wieder mit Beispielen konfrontiert, vergleicht sein Ergebnis mit dem gewünschten und verändert seine Werte, bis es die Aufgabe möglichst gut löst.

Trainiert wird einmal oder in grösseren Abständen, nicht bei jeder Frage. Die spätere Nutzung nennt man Inferenz.

Einfach erklärt

Stellen Sie sich eine Lernende vor, die lernen soll, Rechnungen zu sortieren. Man zeigt ihr tausend Beispiele und sagt jedes Mal, in welchen Stapel die Rechnung gehört. Anfangs macht sie viele Fehler, mit der Zeit erkennt sie Muster: Rechnungen von Stromanbietern kommen dahin, Versicherungsrechnungen dorthin.

So ähnlich lernt ein Modell. Es speichert nicht einzelne Beispiele wie in einer Kartei, sondern passt viele Werte an, damit seine Antworten möglichst zu den Beispielen passen. Je besser und vielfältiger die Trainingsdaten, desto zuverlässiger das Ergebnis.

Beispiel

Ein Beispiel: Ein Softwarehaus in Zürich trainiert ein Modell, das eingehende E-Mails nach Dringlichkeit sortiert. Es verwendet dazu mehrere tausend frühere Mails, die von Mitarbeitenden bewertet wurden. Danach prüft es das Modell an Mails, die es nie gesehen hat. Erst wenn die Ergebnisse brauchbar sind, wird es eingesetzt.

Ob die eigenen Eingaben eines Nutzers für späteres Training verwendet werden, ist eine andere Frage und hängt von den Bedingungen des Anbieters ab. Lesen Sie dazu die Datenschutzhinweise und die Einstellungen Ihres Programms, bevor Sie vertrauliche Inhalte eingeben.

Nicht verwechseln

Training ist nicht dasselbe wie Nutzung. Auch das Fine-Tuning, also das gezielte Nachtrainieren eines bestehenden Modells, ist ein Training, aber auf deutlich kleinerer Grundlage. Und dass ein Modell «lernt», heisst nicht, dass es Fakten wie ein Mensch versteht. Es erkennt statistische Muster, die auch zu Fehlern führen können.

So hilft Ihnen Alpasana

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