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KI Training mit 5KG Hantel

Kennst du schon? Die sechs wichtigsten Trainingstechniken für KI-Modelle

TL;DR:
Trainingstechniken für KI-Modellle auf einen Blick

Technik
Supervised Learning
Beschreibung
Lernen mit beschrifteten Daten für Klassifikations- und Regressionsprobleme
Vorteile
Präzise Mustererkennung und Vorhersagen
Technik
Unsupervised Learning
Beschreibung
Mustererkennung in unbeschrifteten Daten
Vorteile
Entdeckung versteckter Strukturen und Cluster
Technik
Reinforcement Learning
Beschreibung
Lernen durch Belohnung und Bestrafung in Interaktion mit der Umgebung
Vorteile
Entwicklung langfristig optimaler Strategien
Technik
Few-shot Learning
Beschreibung
Lernen aus wenigen Beispielen, nützlich bei begrenzten Daten
Vorteile
Schnelles Lernen mit minimalen Daten
Technik
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Beschreibung
Kombination von Textgenerierung mit Informationsbeschaffung
Vorteile
Verbesserte Genauigkeit und Kontextrelevanz
Technik
Prompt Engineering
Beschreibung
Optimierung der Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Modellantworten
Vorteile
Erhöhte Genauigkeit und Relevanz

Wieso funktionieren GenAI-Anwendungen wie ChatGPT, Gemini, Midjourney oder Dall-E eigentlich so gut? Zum einen, weil ihnen Millionen von Daten und ein starkes KI-Modell zu Grunde liegen. Zum anderen durch: üben, üben, üben. Denn auch für GenAI-Anwendungen gilt offensichtlich: Übung macht den/die Meister:in. Das Training der Modelle hat einen wesentlichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit und Effizienz der Anwendung. Wir stellen eine Auswahl der bekanntesten Trainingsmethoden vor und zeigen, was sie bewirken.  

1. Supervised Learning - Lernen mit gelabelten Daten 

Supervised Learning ist eine der grundlegendsten Methoden des maschinellen Lernens. Dabei wird ein Modell mit einem Datensatz trainiert, der Eingaben und die entsprechenden gewünschten Ausgaben (Labels) enthält. Diese Technik wird häufig verwendet, um Klassifikations- und Regressionsprobleme zu lösen. Durch die Bereitstellung von klaren, gelabelten Daten kann das Modell lernen, Muster zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. Supervised Learning wird in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur Vorhersage von Kundenverhalten. 

2. Unsupervised Learning - Mustererkennung ohne Labels 

Unsupervised Learning ist eine Methode, bei der ein Modell auf Daten ohne Label angewendet wird, um versteckte Muster oder Strukturen zu entdecken. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben wie Clusteranalyse und Dimensionsreduktion. Im Gegensatz zum Supervised Learning erfordert Unsupervised Learning keine vorherige Kennzeichnung der Daten, was es ideal für die Exploration großer, unbekannter Datensätze macht. Diese Technik kann verwendet werden, um Gruppen ähnlicher Datenpunkte zu identifizieren, Anomalien zu erkennen oder die Daten in eine weniger komplexe Form zu transformieren. 

3. Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung und Bestrafung 

Reinforcement Learning ist eine Methode, bei der ein Modell durch Interaktionen mit seiner Umgebung lernt und für bestimmte Handlungen Belohnungen oder Bestrafungen erhält. Diese Technik wird häufig in Bereichen wie Robotik, Spieleentwicklung und autonomen Systemen eingesetzt. Reinforcement Learning ermöglicht es Modellen, Strategien zu entwickeln, die langfristig optimale Ergebnisse erzielen, indem sie durch “Trial-and-Error" lernen. Der Lernprozess ähnelt dem menschlichen Lernen, bei dem positive Ergebnisse verstärkt und negative Ergebnisse vermieden werden. 

4. Few-shot Learning – schnell anhand weniger Beispielen lernen   

Few-shot Learning ist eine fortschrittliche Methode, bei der ein Modell aus einer sehr geringen Anzahl von Beispielen lernen kann. Diese Technik ist besonders nützlich, wenn nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen oder wenn das Modell in der Lage sein muss, neue Aufgaben schnell zu erlernen. Few-shot Learning basiert oft auf der Verwendung von vortrainierten Modellen, die durch nur wenige zusätzliche Datenpunkte angepasst werden können. Dies ermöglicht eine schnelle Adaption an neue Aufgaben und reduziert den Bedarf an umfangreichen Datensätzen. Das ist besonders in Bereichen mit seltenen oder teuren Daten von Vorteil. 

5. RAG - Retrieval Augmented Generation: Verbesserte Textgenerierung 

Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert Elemente der Textgenerierung mit der Informationsbeschaffung. Ein Modell generiert Text, indem es auf eine große Datenbank zugreift und relevante Informationen abruft. Diese Technik verbessert die Genauigkeit und Relevanz der generierten Inhalte erheblich. RAG wird insbesondere in Anwendungen verwendet, die präzise und kontextreiche Antworten erfordern, wie z.B. in Frage-Antwort-Systemen oder Chatbots. Durch die Integration von Abrufmechanismen kann das Modell auf eine breite Wissensbasis zugreifen und dadurch fundierte und aktuelle Informationen liefern. 

6. Prompt Engineering – Eingabeaufforderungen optimieren   

Prompt Engineering ist eine Technik, die darauf abzielt, die Eingaben für KI-Modelle so zu gestalten, dass die besten Ergebnisse erzielt werden. Durch die sorgfältige Formulierung der Fragen oder Anweisungen, die einem Modell gegeben werden, kann die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erheblich verbessert werden. Diese Technik wird vor allem in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu erhalten. Ein effektives Prompt Engineering kann die Leistung eines Modells signifikant verbessern, indem es die Unklarheiten minimiert und das Modell gezielt auf relevante Informationen fokussiert. 

 

Fazit 

Die Wahl der richtigen Trainingstechniken ist entscheidend für die Qualität und “Stärke” der KI-Modelle. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten. Durch die Kenntnis und Anwendung dieser Techniken können Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer KI-Modelle erheblich steigern. 

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