DEF.: Pre-Training ist ein Prozess in der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell auf einer großen Menge an Daten trainiert wird, bevor es für spezifische Aufgaben feinjustiert (fine-tuning) wird. Dieser Vorgang ermöglicht es, dass das Modell allgemeines Wissen und Muster aus den Daten lernt, was als Grundlage für das spätere spezifische Training dient.
Erläuterung: Bei Pre-Training wird ein KI-Modell mit einer breiten und oft sehr umfangreichen Datenbasis trainiert. Das Ziel ist, eine Art „Vorwissen“ zu erlangen, auf dem dann aufgebaut werden kann. Wenn das Modell später auf eine spezielle Aufgabe angewendet wird, wie etwa Bilderkennung in einem eng definierten Bereich, Textübersetzung oder das Verstehen natürlicher Sprache, kann es durch das Pre-Training bereits erlernte allgemeine Strukturen und Zusammenhänge nutzen, um besser zu performen.
Beispiel: Ein gängiges Beispiel für Pre-Training ist das Modell BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) für die Verarbeitung natürlicher Sprache. BERT wird zunächst auf einem riesigen Textkorpus, der aus Büchern und Wikipedia-Artikeln besteht, vorab trainiert. Durch dieses Pre-Training lernt BERT, Zusammenhänge zwischen Wörtern und Satzstrukturen zu verstehen. Anschließend kann BERT für spezifischere Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Frage-Antwort-Systeme oder Textzusammenfassungen feinjustiert werden.
Vorteile:
- Verbesserte Performance: Durch das Vorwissen, das beim Pre-Training erworben wird, kann das Modell bei spezifischen Aufgaben besser abschneiden.
- Effizienz: Pre-trained Modelle benötigen für das Feinjustieren auf spezifische Aufgaben oft weniger Trainingsdaten und -zeit.
- Flexibilität: Einmal vorab trainierte Modelle können für verschiedene Aufgaben und in unterschiedlichen Domänen eingesetzt werden.
Zusammenfassung: Pre-Training ist ein kraftvolles Verfahren in der KI, um Modelle mit einem grundlegenden Verständnis und Wissen auszustatten, auf dem sie aufbauen können. Durch das Lernen von allgemeinen Mustern und Strukturen in großen Datenmengen können diese Modelle dann effizienter und effektiver für spezifische Aufgaben angepasst werden. Dieser Ansatz führt zu einer verbesserten Leistung, spart Ressourcen und erhöht die Anwendungsbreite der Modelle.