Training von KI
KI-Glossar
Der Prozess, in dem ein KI-Modell aus Beispieldaten Muster lernt und sich dabei selbst anpassen.
Kurzdefinition
Training bezeichnet die Phase, in der ein KI-Modell auf großen Mengen von Beispieldaten lernt. Dabei verändert sich das Modell so, dass es auf neue Eingaben sinnvoll reagieren kann.
Einfach erklärt
Beim Training sieht das Modell viele Beispiele und passen seine internen Parameter Schritt für Schritt an. Bei einem Sprachmodell zum Beispiel lernt es, welches nächste Wort in einem Satz wahrscheinlich ist. Diese Phase ist sehr rechen- und datenintensiv und passiert in der Regel beim Anbieter, nicht bei Ihnen.
Im Berufsalltag ist relevant: Das Modell, das Sie nutzen, hat seine Trainingsphase längst hinter sich. Es kann zwar aus Ihrem aktuellen Chat Kontext aufnehmen, aber es lernt während der Nutzung in der Regel nicht weiter. Wenn ein Modell „auf eigene Daten“ zugreifen soll, geschieht das meist über RAG oder Fine-Tuning, nicht über neues Training.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Ein Mittelständler will eine KI-Assistenz für interne FAQs einrichten. Er trainiert kein eigenes Modell, sondern setzt ein fertiges Sprachmodell ein und verbindet es per RAG mit der internen Wissensbasis. Das ist deutlich günstiger und schneller, als ein eigenes Modell von Grund auf zu trainieren.
Warum ist der Begriff wichtig?
Der Begriff Training hilft, die Quelle des Wissens einer KI einzuordnen. Das Modell weiß, was in seinen Trainingsdaten stand. Aktuelle Ereignisse oder firmeninterne Inhalte kennt es nur, wenn sie explizit ergänzen werden.
Für Unternehmen ist wichtig zu unterscheiden zwischen Training (selten selbst, sehr aufwändig) und Anpassung (häufig sinnvoll, etwa per RAG oder Fine-Tuning).
Chancen
- Fertige Modelle ermöglichen schnellen Einsatz ohne eigenes Training
- Fine-Tuning passen fertige Modelle an konkrete Aufgaben an
- Cloud-Anbieter übernehmen Rechenaufwand und Wartung
- Klare Trennung zwischen Modell-Wissen und Firmen-Wissen
Risiken und typische Fehler
- Trainingsdaten können urheberrechtlich problematisch sein
- Veraltete Trainingsdaten führen zu veralteten Antworten
- Eigenes Training ist teuer und braucht Spezialwissen
- Trainingsentscheidungen des Anbieters sind nicht transparent
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