Was ist AI Model Training? Alles, was Sie wissen müssen

KI hat kein Bewusstsein. KI verwendet eine viel einfachere Mischung aus Algorithmen, die weder “denken” noch “fühlen” können. Diesen vereinfachten Prozess nennt man ein “Modell”. Dank neuer Trainingsmethoden sind die Modelle intelligenter und effizienter und werden zunehmend in unser tägliches Leben integriert.

Wenn Sie neugierig darauf sind, Ihre eigene KI zu trainieren, lesen Sie weiter, um ein umfassendes Verständnis des Prozesses zu erhalten.

Was ist KI-Training (und warum sollte es Sie interessieren)?

Wir bringen KI-Modellen durch einen Trainingsprozess etwas bei. Der Mensch lernt zuerst essen, gehen und sprechen. LLMs lernen zunächst die Grundlagen wie Rechnen, Lesen und Satzbau. Auf dem Weg durch die Schule lernen Sie alltägliche Fähigkeiten wie Rechnen und Lesen. Dann werden Sie andere Fähigkeiten erlernen, die Sie nie brauchen werden. Auch die KI folgt einem ähnlichen Prozess. Sobald sie Eingaben verarbeiten und Ausgaben generieren können, werden Modelle mit größeren Datensätzen trainiert, als Sie und ich uns jemals vorstellen könnten.

Dank neuerer Methoden werden diese Datensätze immer kleiner. Kleinere Datenmengen ergeben kleinere Modelle. Bessere Daten führen zu schlankerer und gemeinerer KI. Google und Microsoft bieten jetzt Laptops mit integrierter KI an. Je besser die Datenverarbeitung, desto effizienter werden die Modelle. Bald wird KI nativ auf Smartphone-Hardware laufen. Im Jahr 2050 könnten Sie tiefgründige philosophische Gespräche mit Ihrem Toaster führen.

AI-Training in der realen Welt

KI-Modelle werden bereits an vielen Stellen eingesetzt, an denen man sie nie vermuten würde. Mittlerweile sind wir alle mit Chatbots und Bildgeneratoren vertraut. Die Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in der realen Welt reichen viel weiter, als Sie vielleicht denken.

• Gesundheitswesen: Modelle werden zunehmend auf medizinische Daten trainiert. Sie werden häufig eingesetzt, um Diagnosen zu beschleunigen und seltene Gesundheitszustände zu erkennen, mit denen Ärzte nur selten zu tun haben.
• Pharmazeutika: Mit Hilfe von Modellen werden hypothetische Wirkstoffe erstellt und ihre Wirksamkeit analysiert. Diese Pseudo-Prüfungen können im Vergleich zu herkömmlichen Methoden Jahre – ja sogar Jahrzehnte – an Versuchen und Fehlern sparen.
• Finanzen: In den späten 2010er Jahren erkannte man, wie effizient KI-Modelle bei der Analyse von Handelsmustern sind. Heutzutage ist der KI-gesteuerte Handel sowohl bei Kryptowährungen als auch bei Aktien ein Branchenstandard.
• Unterhaltung: Netflix, Spotify und sogar YouTube verwenden trainierte Modelle, um Ihnen neue Inhalte zu empfehlen. Diese Modelle analysieren wahrscheinlich Ihren Medienkonsum, um genau vorherzusagen, was Ihnen als Nächstes gefallen wird. Erinnern Sie sich noch an die Zeit, als Netflix-Empfehlungen Müll waren? Ihre Verbesserung korreliert direkt mit dem Aufstieg der KI.
• Luft- und Raumfahrt: Die NASA nutzt KI-Modelle zur Analyse von Planetendaten. Dies ermöglicht eine bessere Untersuchung der Erde und auch entfernter Planeten.

Die obige Liste ist nur die Spitze des Eisbergs. Zero-Shot-Learning ermöglicht es der KI, Entscheidungen mit Daten zu treffen, die sie noch nie gesehen hat. Mit dem Aufkommen neuer Trainingsmethoden werden hochwertige Modelle immer mehr in Ihren Alltag integriert. Stellen Sie sich einen Backofen vor, der weiß, wie Sie Ihr Essen perfekt zubereiten können – davon sind wir nicht mehr weit entfernt!

AI-Modell-Trainingsprozess

Wenn wir einem Kind das Lesen beibringen, geben wir ihm nicht einfach eine Enzyklopädie in die Hand und gehen weg. Zuerst bringen wir ihm die Buchstaben bei. Dann gehen wir zu Wörtern und schließlich zu Sätzen über. Von Sätzen gehen wir zu Absätzen und schließlich zu ganzen Büchern über. Dieselben schrittweisen Schritte gelten auch für KI-Modelle. Zunächst lernt ein Modell, Eingaben zu verarbeiten (Daten zu lesen). Dann lernt es, Ausgaben zu erzeugen. Nach ausreichendem Training kann ein Modell anfangen, selbständig zu lernen. Nach der Feinabstimmung testen wir das Modell und setzen es in der realen Welt ein.

Schritt 1: Aufbereitung der Daten

Modelle brauchen Daten. Bevor wir ein Modell auswählen, müssen wir zunächst entscheiden, mit welchen Daten wir es trainieren wollen. Die Daten sollten sauber und gut formatiert sein und reale Muster widerspiegeln.

Rohdaten sind oft verrauscht, inkonsistent und unvollständig. Bevor Sie sie in Ihr Modell einspeisen, müssen Sie Ihre Daten bereinigen und formatieren. Unabhängig davon, ob Ihr Modell auf strukturierten Daten wie Tabellenkalkulationen oder völlig unstrukturierten Daten wie Text und Videos trainiert wird, sind Qualität und Relevanz entscheidend. Sie würden ja auch nicht einem selbstkochenden Ofen das Golfspielen beibringen!

Qualitativ hochwertige Daten verkürzen die Trainingszeit und führen zu einem kleinen, aber intelligenten Modell. Unser Marktplatz für Datensätze bietet saubere, sofort einsetzbare Daten.

Schritt 2: Auswählen eines Trainingsmodells

Sie müssen das richtige Trainingsmodell für die KI auswählen, die Sie erstellen möchten. Sie können eines der nachstehenden Modelle verwenden – oder eine Kombination davon.

• Große Sprachmodelle: Werden häufig für Chatbots verwendet. Sie werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert und sind darauf ausgelegt, menschliche Sprache natürlich zu verarbeiten. LLMs lesen und erzeugen Text, indem sie Vorhersagen auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten treffen. ChatGPT, Claude und DeepSeek sind alles Beispiele für LLMs.
• Faltungsneuronale Netze: Diese Modelle werden für die Analyse von Bildern und Videos verwendet. Beispiele aus der Praxis sind ResNet, EfficientNet und YOLO (You Only Look Once).
• Rekurrente neuronale Netze und Transformatoren: Diese Modelle eignen sich besonders gut für Vorhersagen, Spracherkennung und sequentielle Daten. GPT und BERT sind weit verbreitete Beispiele dafür. LLMs sind eigentlich ein Ableger der Transformatoren.
• Entscheidungsbäume und Random Forests: Entscheidungsbäume und Zufallswälder sind ideal für die Klassifizierung von Daten und die Erstellung von Prognosemodellen. Dieser Typ eignet sich am besten für Finanzmodelle und Risikobewertung. Beispiele sind XGBoost, CatBoost und der DecisionTreeClassifier von Scikit-learn.
• Modelle des Verstärkungslernens: Deep Q-Networks (DQN), AlphaGo und PPO (Proximal Policy Optimization) verwenden alle Reinforcement Learning. Dies ist am besten geeignet, wenn Ihr KI-Modell im Laufe der Zeit Strategien erlernen muss. Roombas navigieren durch Wohnzimmer und meiden Möbel durch verstärkendes Lernen.

Schritt 3: Training des Modells

Training ist ein langsamer Prozess. Ähnlich wie beim Erlernen einer neuen Fähigkeit handelt es sich um eine kontinuierliche Schleife aus Übungen, Rückmeldungen und Anpassungen. Das Modell wird so lange verbessert, bis es seinen Zweck erfüllen kann.

1. Eingabe und Verarbeitung: Dem Modell werden Daten (entweder mit oder ohne Kennzeichnung) zur Verarbeitung zugeführt.
2. Lernen und Anpassen: Während das Modell Daten verarbeitet, findet es Beziehungen und macht Verallgemeinerungen. Wir geben dem Modell Feedback, um seine Genauigkeit und Entscheidungsfindung zu verbessern.
3. Abstimmung: Sobald unsere Anpassungen Gestalt annehmen, können wir uns auf detailliertere Anpassungen, das Tuning, konzentrieren. In diesem Stadium kann das Modell bereits viele Aufgaben effizient ausführen, aber es ist noch nicht ganz produktionsreif.

Schritt 4: Validierung und Feinabstimmung

Stellen Sie sich vor, Sie machen eine Fahrprüfung, ohne jemals ein Auto gefahren zu haben. Sie haben den schriftlichen Teil der Führerscheinprüfung bestanden, aber Sie haben keine Erfahrung. Sie wissen, dass das Gaspedal das Auto beschleunigt und dass die Bremsen das Fahrzeug anhalten. Sie wissen, dass Sie mit dem Lenkrad lenken können. Sie setzen sich hinter das Steuer und merken schnell, dass Sie noch nicht bereit sind. Du setzt die Pedale nicht richtig ein, du lenkst zu heftig, und BAM! Du hattest gerade deinen ersten Autounfall. Beim Autofahren brauchen Sie nicht nur die Theorie, sondern auch Erfahrung.

Während der Validierung und Feinabstimmung wird das Modell in realen Szenarien getestet. Dies kann tiefe Gespräche, Finanzmodellierung, Bilderzeugung und mehr umfassen. Das Modell muss seine Fähigkeiten in der realen Welt üben und verfeinern. In dieser Phase nimmt der Entwickler genaue Anpassungen vor, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß funktioniert. Wenn man ein Auto anhält, tritt man nicht einfach auf die Bremse, sondern drückt das Pedal sanft durch und kommt zum Stillstand. In ähnlicher Weise lernt Ihr KI-Modell, eine Leistung zu erzeugen, die genau auf Ihre Ziele abgestimmt ist.

Schritt 5: Testen und Einsetzen

Würden Sie ein Medikament verwenden, das noch nie getestet wurde? Auf dem Papier sieht alles gut aus, aber die Nebenwirkungen sind völlig unbekannt, und die Wirksamkeit ist nicht erwiesen. Das klingt irgendwie gefährlich, nicht wahr?

Sie sollten auch kein ungetestetes Modell einsetzen. In den späten 2010er Jahren wurden schlecht ausgebildete KI in der Produktion eingesetzt, nachdem sie in sozialen Medien trainiert worden waren. Ein ordnungsgemäßes Testen hätte die Blamage für das Unternehmen und die sozialen Folgen verhindern können.

“Mach einem Mann ein Feuer, und er hat es einen Tag lang warm. Setze einen Mann in Brand, und er hat es für den Rest seines Lebens warm – oder bis der ungetestete Prototyp in seinem Gesicht explodiert.” –Terry Pratchett

Sobald das Modell gründlich getestet wurde, ist es bereit für den Einsatz. Wenn ein Test fehlschlägt, nehmen wir Verfeinerungen vor und versuchen es erneut.

Herausforderungen bei der Modellschulung

KI-Training ist nicht nur Sonnenschein und Regenbogen. Es gibt viele Fallstricke, die wir vermeiden müssen. Die größten Probleme bei der KI-Schulung sind eigentlich dieselben, die auch die Softwareentwicklung im Allgemeinen plagen.

• Schlechte oder verfälschte Daten: Wenn Sie ein Modell mit fehlerhaften Daten trainieren, erhalten Sie ein fehlerhaftes Modell.
• Schwache oder nicht vorhandene Tests: Sie müssen alle möglichen Szenarien testen. Sonst enden Sie wie der Typ aus dem Terry Pratchett-Zitat.
• Black-Box-Probleme: Neuronale Netze werden oft als “Black Box” bezeichnet. Wir verstehen immer noch nicht ganz, wie sie funktionieren. Wir wissen, dass ein Neuron feuert und mit anderen Neuronen kommuniziert. Die Fehlersuche in einem neuronalen Netz ist, als würde man einen Neandertaler bitten, eine Gehirnoperation durchzuführen… mit einem Knüppel.

Die Zukunft der Modellschulung

Die KI-Ausbildung entwickelt sich in einer Weise, die wir nicht für möglich gehalten hätten. Heute können Sie ein LLM fragen, wie man ein LLM erstellt, und es wird es Ihnen sagen. Bald werden KI-Modelle andere KI-Modelle direkt trainieren. Es ist gut, dass sie keine Gefühle haben, denn menschliche Arbeitnehmer haben es nie genossen, ihre Nachfolger zu trainieren.

Dank des “few-shot learning” werden die Trainingsdaten und KI-Modelle immer kleiner. Täglich werden neue, effizientere Methoden entwickelt. Bessere Modelle laufen auf schwächerer Hardware. Mit jedem Trainingsdurchbruch kommen wir dem philosophisch aufgeklärten Toaster näher… und anderen nützlichen Dingen.

Schlussfolgerung

Ohne angemessene Schulung stürzen KI-Modelle ab und verbrennen. Wir haben einen langen Weg hinter uns, aber wir beginnen erst an der Oberfläche zu kratzen. Da KI immer stärker in unser tägliches Leben eingreift, sind die Innovationen, die wir in den nächsten 10 Jahren erleben werden, unvorstellbar. Vor ein paar Jahren hat ChatGPT 3.5 die Welt auf den Kopf gestellt, aber das war erst der Anfang. Wenn Sie Ihr eigenes KI-Modell trainieren möchten, werfen Sie einen Blick auf unsere KI-Tools.

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