Warum ist das Training einer KI aufwendig?

Das Problem

Sie lesen, dass grosse KI-Modelle Monate zum Trainieren brauchen, riesige Rechenzentren füllen und enorme Mengen Strom verbrauchen. Gleichzeitig tippen Sie eine Frage ein und erhalten in Sekunden eine Antwort. Wo steckt der Aufwand?

Viele fragen sich auch, ob ihr Betrieb «eine eigene KI trainieren» sollte, weil der Gedanke attraktiv klingt: eine KI, die nur unser Wissen hat. Ohne Grundverständnis ist schwer zu beurteilen, ob das realistisch ist.

Hier erfahren Sie, warum das Training so aufwendig ist, und warum es für die meisten Betriebe bessere Wege gibt.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

Sie müssen keine KI trainieren. Aber Sie können nachvollziehen, woher der Aufwand kommt, und das Wissen nutzen, um Angebote zu beurteilen:

1. Das Lernprinzip kennen: Ein Modell besteht aus Milliarden einstellbarer Werte, den Parametern. Beim Training werden diese Werte in vielen Durchgängen so angepasst, dass die Ergebnisse besser werden. Siehe Was sind Parameter bei einem KI-Modell?.
2. Rechenmenge einordnen: Jeder Durchgang erfordert unzählige Rechenschritte. Diese laufen auf spezialisierten Chips, oft Grafikprozessoren (GPUs), die viele Rechnungen gleichzeitig erledigen.
3. Daten beschaffen und aufbereiten: Texte müssen gesammelt, bereinigt und sortiert werden. Auch das kostet Zeit und Personal, siehe Woher stammen die Trainingsdaten einer KI?.
4. Wiederholen und prüfen: Es genügt nicht, einmal zu trainieren. Teams testen, passen an und starten neue Läufe. Dazwischen wird bewertet, ob das Modell besser geworden ist.
5. Menschliche Verfeinerung: Nach dem Grundtraining kommt oft ein Nachtraining mit menschlichem Feedback, was weiteren Aufwand bedeutet.
6. Betrieb einrechnen: Auch das spätere Beantworten von Fragen braucht Rechenleistung, aber deutlich weniger pro Anfrage als das Training. Siehe Training und Nutzung einer KI.
7. Eigenes Vorhaben einordnen: Prüfen Sie, ob Sie wirklich trainieren müssen. Oft genügen ein bestehendes Modell, gute Anweisungen oder die Anbindung eigener Dokumente.

Wo der Aufwand entsteht

Konkrete Zahlen zu Kosten oder Dauer einzelner Modelle werden von Anbietern nur teilweise veröffentlicht. Verlassen Sie sich nicht auf Schätzungen aus Beiträgen, die keine Quelle nennen.

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Auftrag lassen Sie sich Ihre Idee einordnen, bevor Sie viel Zeit investieren.

Wir sind ein [Branche, z. B. Treuhandbüro] mit [Anzahl] Mitarbeitenden in der Schweiz und überlegen, eine «eigene KI» zu nutzen, die unser Fachwissen kennt.
Unser Ziel: [Ziel, z. B. Mitarbeitende sollen Antworten aus unseren Arbeitsanweisungen erhalten].
Erkläre in einfacher Sprache die drei Wege: ein fertiges Modell mit guten Anweisungen nutzen, eigene Dokumente anbinden, ein Modell nachtrainieren.
Nenne pro Weg Vorteile, Nachteile und grob, welche Voraussetzungen nötig sind. Nenne keine konkreten Preise und erkläre, wo du unsicher bist.

Prüfen Sie die Antwort mit einer fachkundigen Person, bevor Sie Entscheide fällen.

Worauf Sie achten müssen

• Kosten: Eigenes Training verursacht meist hohe Kosten für Rechenleistung und Personal. Lassen Sie sich Offerten genau erklären.
• Umwelt: Training und Betrieb verbrauchen Energie. Nutzen Sie KI bewusst, siehe Wie nutze ich KI ressourcenbewusst?.
• Versprechen hinterfragen: Wenn jemand «Ihre eigene KI in wenigen Tagen» verspricht, fragen Sie nach: Wird ein Modell trainiert oder ein fertiges angepasst?
• Datenschutz: Wer eigene Daten zum Training verwendet, muss klären, welche Daten erlaubt sind und wo sie liegen.
• Fachliche Beratung: Für ein konkretes Vorhaben holen Sie eine fachkundige Einschätzung ein.

Was Sie aus dem Aufwand lernen können

Der grosse Aufwand erklärt auch, warum es Preisunterschiede zwischen Angeboten gibt und warum Anbieter ihre Modelle nicht beliebig oft neu trainieren. Wenn ein Programm neue Funktionen erhält, handelt es sich meist um Anpassungen und Erweiterungen, nicht um ein Training von Grund auf. Für Sie heisst das: Rechnen Sie nicht damit, dass ein Modell Ihr Fachwissen von selbst lernt. Sie müssen es ihm mitgeben, durch gute Aufträge, Beispiele oder angebundene Dokumente.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Eine Anwaltskanzlei in Basel möchte eine KI, die nur auf ihren eigenen Mustern basiert. Vorher denkt die Geschäftsleitung, das gehe nur mit einem eigenen Training und rechnet mit einem grossen Projekt.

Nachher erfährt sie in einer Beratung, dass für ihr Ziel meist ein vorhandenes Modell genügt, das auf ausgewählte, freigegebene Dokumente zugreift, statt neu trainiert zu werden. Sie startet mit einem kleinen Versuch auf Basis von Beispielunterlagen und beobachtet Qualität und Datenschutz, bevor sie weiter plant.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie verstehen möchten, wie KI-Modelle entstehen und was das für Sie bedeutet, bietet absofort die KI-Weiterbildung mit verifizierbarem Lernnachweis. Die Online-Plattform enthält Praxisaufgaben, Modul-Quizze, Abschlusskontrollen und einen KI-Lerncoach; Foundation-Angebote kommen ohne Vorkenntnisse aus.

Häufige Fragen

Warum antwortet die KI so schnell, wenn das Training so aufwendig war?

Weil das Training einmal im Voraus geschieht. Beim Beantworten einer Frage wird das fertige Modell nur noch angewendet, was deutlich weniger Rechenleistung pro Anfrage braucht.

Kann ich ein kleines Modell selbst trainieren?

Ja, kleine Modelle und Anpassungen sind mit viel weniger Aufwand möglich. Ob das für Ihr Ziel nötig ist, klären Sie vorab, siehe Was bedeutet Fine-Tuning bei KI?.

Warum können nur wenige Firmen grosse Modelle trainieren?

Weil die nötigen Mittel für Rechenleistung, Daten und Fachpersonal sehr gross sind. Kleinere Firmen nutzen deshalb meist fertige Modelle.

Ist ein trainiertes Modell für immer aktuell?

Nein. Sein Wissen endet mit dem Zeitpunkt der Trainingsdaten. Neue Informationen erhält es über Anbindung an Suche oder eigene Dokumente oder durch neues Training.