Training (KI-Modell)
Beim Training werden die internen Werte eines KI-Modells anhand von Daten angepasst. Weitere Trainingsphasen sind möglich.
Einfach erklärt
Beim Training wird ein KI-Modell anhand von Daten angepasst. Das Verfahren verändert interne Werte so, dass das Modell eine bestimmte Aufgabe besser lösen soll. Je nach Modell kann das sehr unterschiedlich viel Rechenzeit, Energie und Daten erfordern. Nicht jedes Training dauert Monate oder kostet Millionen.
Training ist auch nicht grundsätzlich ein einmaliger, endgültiger Vorgang. Auf eine erste Trainingsphase können weitere Anpassungen folgen. Fine-Tuning ist eine Form solchen Weitertrainierens. Davon unterscheidet sich die Inferenz: Dabei verwendet das System ein trainiertes Modell, um eine Ausgabe zu berechnen.
Eine neue Nachricht im Chat verändert nicht automatisch die Modellwerte. Sie kann als Gesprächskontext berücksichtigt werden. Ob der Anbieter Nutzungsdaten zusätzlich für späteres Training verwendet, hängt von Dienst, Vertrag und Einstellungen ab. Prüfe diese Angaben, bevor du vertrauliche Informationen eingibst.
Beispiel aus dem Alltag
Gedachtes Beispiel: Eine Lernende nennt im Chat einen neuen Termin. Der Assistent kann ihn im Gespräch berücksichtigen; daraus folgt nicht, dass er dauerhaft für alle Nutzer weitertrainiert wurde.
Häufige Fragen
Lernt ein Modell aus jeder Eingabe sofort dazu?
Nicht grundsätzlich. Gesprächskontext, dauerhafter Produktspeicher und Modelltraining sind unterschiedliche Vorgänge.
Was ist Inferenz?
Die Berechnung einer Ausgabe mit einem bereits trainierten Modell. Auch dieser Betrieb benötigt Rechenleistung.