KI-Modelltraining: Was es ist und wie es funktioniert

In einem Markt, der mit verschiedenen KI-Tools und -Plattformen überschwemmt ist, kann das Wissen, wie man ein KI-Modell anpasst und trainiert, das Differenzierungsmerkmal sein, das Ihr Unternehmen braucht, um sich einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen.

Sie können ein KI-Modell für fast alles trainieren, vom Erkennen von Mustern bis zum Erstellen neuer Inhalte – solange Sie über die richtigen Ressourcen verfügen.

Lesen Sie weiter, um einen detaillierten Einblick in den Trainingsprozess eines KI-Modells zu erhalten.

Was ist KI-Modelltraining?

Beim Training eines KI-Modells handelt es sich um den Prozess der Erstellung eines benutzerdefinierten, intelligenten Tools, das große Datenmengen analysiert und interpretiert.

Das Ziel besteht darin, ein KI-Modell zu haben, das bestimmte Aufgaben präzise ausführen kann, um ein klares Ziel zu erreichen, wie beispielsweise:

• Neue Inhalte generieren
• Vorhersagen treffen
• Informationen klassifizieren

Daten sind die wichtigste Ressource für das Training eines KI-Modells. Die Daten, die Sie einem untrainierten oder vortrainierten Modell zuführen, sollten qualitativ hochwertig und von Menschen kuratiert sein, damit es Muster und Zusammenhänge erkennen kann.

Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen und Trainingstechniken, aber für diesen Artikel konzentrieren wir uns auf Generative KI und maschinelles Lernen.

Was ist generative KI?

GenAI-Modelle verwenden Daten und von Menschen generierte Eingabeaufforderungen, um neue Inhalte zu erstellen.

Zum Beispiel, GenAI kann Ingenieuren dabei helfen, den Entwurfsprozess schneller abzuschließen, indem Eingabeaufforderungen zur Ideenfindung verwendet werden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML)-Modelle verwenden Daten, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen.

Beispielsweise kann ein ML-Modell frühere Kundendaten, etwa Kauftrends, analysieren, um andere Produkte vorherzusagen, die einem Kunden gefallen könnten.

Arbeiten mit vorhandenen vortrainierten Modellen

Bevor Sie mit dem Training eines KI-Modells beginnen, prüfen Sie, ob bereits ein vortrainiertes Modell für Ihren Anwendungsfall vorhanden ist. Sie können das Modell direkt anwenden oder an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

Einige Beispiele für vortrainierte Modelle sind:

• BERT (Google): Zum Verstehen von Texten, Beantworten von Fragen und zur Stimmungsanalyse
• GPT (OpenAI): Für Textgenerierung, Chatbots und Zusammenfassung
• T5 (Google): Für Übersetzung, Zusammenfassung und Textklassifizierung
• DeepSpeech (Mozilla): Für die automatische Spracherkennung (ASR)
• CLIP (OpenAI): Für das gemeinsame Verstehen von Bildern und Text

Eine Auswahl vortrainierter Modelle finden Sie in Repositories wie:

• Gesicht umarmen
• TensorFlow-Hub
• PyTorch-Hub
• Modellzoos wie Meta, Google, OpenAI, ONNX usw.

Ist es schwierig, ein KI-Modell zu trainieren?

Das Trainieren eines KI-Modells ist leichter gesagt als getan. Je nach Fachwissen Ihres Teams und der Komplexität des Modellzwecks benötigen Sie möglicherweise Unterstützung.

KI-Aufgaben wie das Modelltraining werden üblicherweise Datenwissenschaftlern oder IT-Mitarbeitern überlassen. Diese Fachleute verfügen über den technischen Hintergrund und die Fähigkeiten, um Folgendes ordnungsgemäß durchzuführen:

• Erfassen und Verwalten der Datenqualität
• Wahrung des Datenschutzes
• Befolgen Sie die Infrastrukturanforderungen
• Modellfunktionen verstehen

Dennoch ist es nicht unmöglich, ein KI-Modell ohne Fachwissen zu trainieren. Sie benötigen lediglich Geduld und die richtigen Ressourcen, wie z. B. No-Code- oder Low-Code-KI-Trainingstools wie Amazon SageMaker, Microsoft AI Builder, Google AutoML und andere.

So trainieren Sie ein KI-Modell in 7 Schritten

1. Identifizieren Sie das Problem

Der erste Schritt beim Trainieren eines KI-Modells besteht darin, das Problem zu verstehen, das Sie lösen müssen, da es Ihnen dabei hilft, die relevanten Daten zu ermitteln, die Sie benötigen.

Hier sind einige Anwendungsbeispiele:

• Benötigen Sie eine einfachere Möglichkeit, Betrug zu erkennen? Das KI-Modell benötigt Daten, die Beispiele betrügerischer Aktivitäten enthalten.
• Möchten Sie das Kundenerlebnis verbessern? Ihr KI-Modell muss anhand der Gewohnheiten, demografischen Daten und Präferenzen der Kunden trainiert werden.
• Benötigen Sie eine schnellere Möglichkeit, neue Inhalte zu generieren? Mithilfe von Prompt Engineering können Sie dem KI-Modell beibringen, wie es Ihnen die richtigen Ergebnisse liefert.

2. Sammeln, organisieren und bereiten Sie Ihre Daten vor

Wenn Sie morgen eine Geschichtsprüfung haben, den Prozess der Photosynthese aber erst am Abend zuvor gelernt haben, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie mit Ihrem Ergebnis nicht zufrieden sein werden.

Stellen Sie sich das Training eines KI-Modells als ein ähnliches Szenario vor. Die Qualität eines Modells hängt von der Qualität der bereitgestellten Daten ab. Und in der Welt der KI ist die Qualität Ihrer Daten weitaus wichtiger als deren Quantität.

Trainingsdaten sollten vielfältig und unvoreingenommen sein. Die Verwendung unternehmensspezifischer Daten hilft dem Modell, die Feinheiten Ihres Geschäfts zu erlernen, was zu besseren Ergebnissen führt.

Abhängig von Ihren Ressourcen können Sie ein KI-Modell bereitstellen mit reale oder synthetische Daten.

• Echte Daten werden aus verschiedenen Aktivitäten gesammelt, wie Interaktionen in sozialen Medien und Feedback (Umfragen, Befragungen, Bewertungen usw.).
• Synthetische Daten werden für bestimmte Situationen künstlich generiert. Im Gesundheitswesen werden synthetische Daten verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, damit Patienteninformationen vertraulich bleiben.

5 Arten von Trainingsdaten für KI-Modelle

Abhängig von Ihrem Anwendungsfall benötigen Sie die folgenden Arten von Trainingsdaten.

• Textdaten Enthält Informationen aus Webseiten, Büchern, wissenschaftlichen Arbeiten, Regierungsdokumenten und anderen Quellen. Es bringt KI-Modellen bei, wie sie menschliche Sprache verarbeiten und generieren.
• Audiodaten Der Fokus liegt auf Musik, Tiergeräuschen, Umgebungsgeräuschen und menschlicher Sprache. Modelle können lernen, Akzente und Sprachmuster zu erkennen und zu verstehen.
• Bilddaten umfasst digitale Bilder für Aufgaben wie Gesichtserkennung und digitale medizinische Bildgebung.
• Videodaten gilt für verschiedene Videoformate und kann zum Trainieren von Anwendungen wie Gesichtserkennung oder Überwachungssystemen verwendet werden.
• Sensordaten Dazu gehören Temperaturen, Biometrie oder die Beschleunigung eines Objekts. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen für selbstfahrende Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und IoT verwendet.

Die von Ihnen verwendeten Daten müssen durch Datenverarbeitung organisiert und aufbereitet werden. Dies ist eine Aufgabe für Datenwissenschaftler und beinhaltet das Entfernen von Inkonsistenzen und Ausreißern, um die Qualität und Relevanz Ihres Datensatzes zu erhöhen.

3. Wählen Sie den richtigen KI-Modelltyp

Denken Sie an Schritt 1 zurück, in dem Sie das Problem identifiziert haben, das Sie mit KI lösen müssen. Hilft Ihnen das Training eines generativen KI-Modells oder eines Machine-Learning-Modells, Ihr Ziel zu erreichen?

Hier ist ein kurzer Blick darauf Hauptunterschiede zwischen generativer KI und maschinellem Lernen.

4. Wählen Sie eine Trainingstechnik

Als Nächstes müssen Sie genau herausfinden, wie Sie Ihr KI-Modell trainieren. Achten Sie bei der Recherche von Techniken auf die Praxis:

• Verfügbare Ressourcen
• Kosten
• Computing-Anforderungen
• Komplexität
• Fristen

Es gibt unzählige Trainingsmöglichkeiten für generative KI und maschinelles Lernen, und jeder Modelltrainingsprozess ist anders. Wir konzentrieren uns jedoch nur auf einige der am häufigsten verwendeten.

Generative KI-Trainingstechniken

Transformatoren
Ein Transformator ist ein neuronales Netzwerk, das eine Art von Eingabe in eine andere Art von Ausgabe umwandelt. Transformatoren Lernen Sie den Kontext und die Bedeutung von Daten kennen und verfolgen Sie die Beziehungen zwischen Sequenzkomponenten.

Transformatoren sind das T in GPT (Generative Pre-Training Transformer), das Sie wahrscheinlich schon bei ChatGPT gesehen haben. Fast jedes große Sprachmodell (LLM) basiert auf Transformatoren, da diese Text und Sprache in Echtzeit übersetzen können.

Ein beliebtes Beispiel hierfür ist Google Translate. Sie können einen Satz auf Englisch schreiben, auf eine Schaltfläche klicken und dann wird Ihr Text in eine andere Sprache Ihrer Wahl übersetzt.

Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die miteinander konkurrieren:

• Der Generator erstellt künstliche Beispieldaten, um den Diskriminator glauben zu machen, dass die Daten echt sind.
• Der Diskriminator lernt zu unterscheiden, welche Samples vom Generator echt oder gefälscht sind.

Dem Diskriminator werden Domänendaten zugeführt, damit er lernen kann, was echt und was gefälscht ist.

Die Aufgabe des Generators besteht darin, den Diskriminator auszutricksen. Ist der Generator erfolgreich, benötigt der Diskriminator weiteres Training, um Fälschungen besser zu erkennen. Ist der Diskriminator erfolgreich, muss der Generator sein Modell anpassen, um bessere Fälschungen zu erzeugen.

Rundfunk

Diffusionsmodelle werden hauptsächlich zur Erzeugung realistischer Bilder eingesetzt. So funktioniert der Prozess:

• Der Diffusionsprozess beginnt mit der Eingabe der Trainingsdaten in das Modell, in diesem Fall Bilder.
• Als nächstes wird zufälliges Rauschen (Gaußsches Rauschen) wird zu den vorhandenen Daten hinzugefügt.
• Anschließend kehrt das Modell den Prozess um und wandelt das Rauschen in eine strukturierte Ausgabe um.

Zum Beispiel ist Diffusion wie Ausbildung eines Künstlers in der Gemälderestaurierung. Ein verwischtes Gemälde ist möglicherweise nicht wiederzuerkennen, doch während der Künstler an der Restaurierung arbeitet, lernt er die kleinsten Details des Originals kennen. Nach der Fertigstellung kann er das Gemälde von Grund auf neu erstellen.

Trainingstechniken für maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen beinhaltet das Trainieren eines Algorithmus mit beschriftete Datensätze Von Menschen kuratiert. Der „überwachte“ Teil dieses Prozesses sind die gekennzeichneten Daten, die nach Kategorie oder Ergebnis geordnet sind. Dies vermittelt dem Algorithmus ein grundlegendes Verständnis der gewünschten Ergebnisse.

Die Bildklassifizierung ist ein Beispiel für überwachtes Lernen. Angenommen, Sie haben Datensätze für verschiedene Pflanzenarten nach Größe, Farbe, Blattform usw. beschriftet. Mithilfe von überwachtem Lernen können Sie eine Anwendung erstellen, die Benutzern hilft, die Pflanzenart vor ihnen durch einfaches Aufnehmen eines Fotos zu identifizieren.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Für das unüberwachte Lernen sind weder beschriftete Datensätze noch menschliche Eingriffe erforderlich.

Stattdessen findet diese Technik selbst Muster und Beziehungen, ohne die Bedeutung der Daten zu verstehen.

Ein Beispiel für unüberwachtes Lernen ist Cross-Selling. Denken Sie an den Bereich mit den empfohlenen Produkten auf einer E-Commerce-Website. Dieser Bereich wird automatisch von einem unüberwachten Lernmodell ausgefüllt, das Kundendaten durchsucht, Muster erkennt und Produkterweiterungen oder ähnliche Artikel vorschlägt, die dem Kunden gefallen könnten.

Halbüberwachtes Lernen

Beim halbüberwachten Lernen handelt es sich um eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der zum Trainieren von Modellen gekennzeichnete und unüberwachte Daten verwendet werden.

Dabei wird dem Modell eine kleine Menge beschrifteter und eine große Menge unbeschrifteter Daten zugeführt. Das Modell ist in der Lage, die beschrifteten Daten zu verstehen und Anpassungen vorzunehmen, um die unbeschrifteten Daten zu verstehen.

Das Beschriften und Organisieren von Daten ist ein zeitaufwändiger und teurer Prozess. Halbüberwachtes Lernen bietet einen guten Mittelweg zwischen den hohen Kosten des überwachten Lernens und der Komplexität des unüberwachten Lernens.

5. Trainieren Sie das Modell

Das Training eines KI-Modells ist ein iterativer Prozess. Der genaue Trainings- und Validierungsprozess hängt vom jeweiligen Modell ab. Im Allgemeinen speisen Sie Ihre vorbereiteten Daten in ein Modell ein, damit es lernt, Muster und Zusammenhänge zu verstehen.

In diesem Trainingsschritt identifizieren Sie Fehler und implementieren Änderungen, um die Ausgabegenauigkeit zu erhöhen. Feedback hilft dem System, sich selbst zu verfeinern und seine Parameter anzupassen, um Fehler zu minimieren und die Leistung zu verbessern.

Vorsicht vor Überanpassung, ein häufiges Problem beim Trainieren von KI-Modellen. Dies geschieht, wenn das Modell verzerrt wird oder beginnt, einen Datensatz zu speichern, anstatt daraus zu lernen.

6. Testen und validieren Sie das Modell

KI ist nicht perfekt, daher ist es wahrscheinlich, dass ihr in den frühen Lernphasen Fehler unterlaufen.

Sie können die Genauigkeit eines KI-Modells testen, indem Sie ihm unabhängige Daten zuführen, die nicht Teil des ursprünglichen Trainingsprozesses waren.

Wenn die Leistung nicht den Erwartungen entspricht:

• Optimieren Sie das Modell
• Sammeln Sie mehr Daten
• Wiederholen Sie den Trainingsprozess
• Wiederholen Sie den Test

7. Bereitstellen

Wenn Ihr KI-Modell genau ist und die Erwartungen erfüllt, können Sie es über APIs, in Cloud-Umgebungen oder direkt in einer Anwendung bereitstellen.

Das Training geht weiter

Sobald Ihr KI-Modell trainiert und bereitgestellt ist, geht die Arbeit weiter.

KI ist bekannt für Trugschlüsse und Fehler, daher müssen Sie ihre Leistung kontinuierlich überwachen. Und da Ihre Daten wachsen und sich weiterentwickeln, ist ein erneutes Training notwendig, um die Relevanz zu erhalten.

Aber nach all der harten Arbeit, dem Experimentieren und Trainieren verfügen Sie über ein vollständig individuelles KI-Modell, das Ihr Unternehmen besser kennt als jeder andere.