Kennst du schon? Die wichtigsten Trainingstechniken für KI-Modelle

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 für KI-Modelle 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.

Praxisbeispiele: Spam-Filter in E-Mail-Systemen, Kreditbewertung bei Banken, Produktempfehlungen in Onlineshops. In der Praxis kommen dafür häufig moderne NLP-Modelle aus der Transformer-Familie zum Einsatz – etwa DistilBERT oder BERT –, die über Bibliotheken wie HuggingFace Transformers schnell für spezifische Klassifikationsaufgaben feinjustiert werden können.

2. Self-Supervised Learning: Lernen aus großen unbeschrifteten Datenmengen

Self-Supervised Learning ist eine zentrale Trainingsmethode, bei der ein Modell aus vielen unbeschrifteten Daten lernt, indem es sich selbst Labels über Teilaufgaben generiert. Anstatt manuell annotierte Daten zu benötigen, werden Aufgaben wie das Vorhersagen fehlender oder nächster Wörter genutzt, um robuste Repräsentationen zu lernen. Diese Vorgehensweise bildet die Grundlage moderner Sprachmodelle wie GPT und BERT und ist heute ein Standardverfahren beim Training sogenannter Foundation Models. Dadurch lassen sich riesige Mengen an Web- und Textdaten effizient nutzen, bevor anschließend domänenspezifische Feinabstimmungen erfolgen. 

Aktualität: Aktuelle Modellfamilien wie Llama und Gemma setzen im Pretraining stark auf Self-Supervised Learning und kombinieren es häufig mit nachgelagerten Fine-Tuning-Methoden, um die Modelle für konkrete Aufgaben zu spezialisieren. 

Praxisbeispiele: Vorhersage des nächsten Wortes in Sätzen (Next-Token Prediction), Maskierung einzelner Wortteile und Rekonstruktion (Masked Language Modeling). Für die praktische Umsetzung werden häufig Bibliotheken wie HuggingFace Transformers eingesetzt, die Trainingspipelines und vorgefertigte Komponenten für Self-Supervised Pretraining bereitstellen. 

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.  

Praxisbeispiele: Tesla Autopilot für autonomes Fahren, Lagerverwaltungs-Roboter in Fulfillment-Centern, Drohnen-Navigation in urbanen Umgebungen. Technisch wird Reinforcement Learning häufig mit Frameworks wie Stable Baselines3 umgesetzt, das auf PyTorch basiert und gängige RL-Algorithmen wie PPO, A2C oder DQN bereitstellt. 

4. Reinforcement Learning from Human Feedback: RLHF Erklärung

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) beschreibt eine Trainingsphase, in der zunächst ein Belohnungsmodell auf Basis menschlicher Bewertungen oder Präferenzen gelernt wird. Anschließend wird das Sprachmodell so optimiert, dass es Antworten erzeugt, die dieses Belohnungsmodell maximieren. Das Ziel? Die Ausgabequalität stärker an menschlichen Erwartungen auszurichten – insbesondere im Hinblick auf Hilfsbereitschaft, Sicherheit und Nutzerfreundlichkeit. RLHF ist daher ein zentraler Baustein moderner KI-Assistenten. 

Aktualität: Verfahren wie RLHF gelten heute als Standard zur Optimierung dialogbasierter Systeme. Modelle wie ChatGPT, Claude und Gemini nutzen vergleichbare Alignment-Methoden, bei denen menschliches Feedback (z. B. Rankings oder Präferenzsignale) systematisch in das Training einfließt. 

5. 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.  

Praxisbeispiele: Kundensegmentierung im Marketing, Betrugserkennung in Finanztransaktionen, automatische Dokumentenklassifikation. Technisch wird Unsupervised Learning häufig mit Bibliotheken wie scikit-learn umgesetzt – etwa mit Clustering-Verfahren wie K-Means oder DBSCAN – sowie mit spezialisierten Tools wie PyOD zur Anomalieerkennung. 

6. 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.  

Praxisbeispiele: Diagnose seltener Krankheiten in Röntgenbildern mit nur wenigen Trainingsbeispielen, Klassifikation neuer Produktkategorien in E-Commerce-Systemen. Technologisch basieren viele Few-shot-Ansätze auf Meta-Learning-Methoden wie Prototypical Networks oder MAML, die sich mit PyTorch und Bibliotheken wie learn2learn effizient prototypisch umsetzen lassen. 

7. 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 und wird in Anwendungen verwendet, die präzise und kontextreiche Antworten erfordern. Durch die Integration von Abrufmechanismen kann RAG-Modelle auf aktuelle Informationen zugreifen lassen und halluzinative Antworten minimieren.   

Praxisbeispiele: Kundenservice-Chatbots mit Zugriff auf Produktdatenbanken, automatische Recherche von Rechtsdokumenten, FAQ-Systeme mit Echtzeit-Informationsbeschaffung. Technologisch werden RAG-Systeme häufig mit Frameworks wie HuggingFace Transformers aufgebaut, kombiniert mit Vektordatenbanken wie FAISS und Embedding-Modellen (z. B. HuggingFace Embeddings). Für Orchestrierung und Retrieval-Pipelines werden oft Tools wie LangChain eingesetzt. 

8. 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 kann die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erheblich verbessert werden. Ein effektives Prompt Engineering kann die Leistung eines Modells signifikant verbessern, indem es die Unklarheiten minimiert. Diese Methode ist zentral für die Nutzung moderner Sprachmodelle und wird in zahlreichen Anwendungsbereichen von der Content-Erstellung bis zur technischen Problemlösung eingesetzt.  

Praxisbeispiele: Detaillierte Prompts für ChatGPT zur Erstellung von Marketing-Texten, strukturierte Anweisungen für Bild-KIs wie DALL-E, Chain-of-Thought-Prompting für komplexe mathematische Aufgaben. Tools wie DSPy und Agenta unterstützen dabei, Prompts strukturiert zu testen und zu optimieren. 

9. Transfer Learning: Gewichte auf neue Aufgaben übertragen 

Transfer Learning nutzt in einer Aufgabe gelernte Gewichtungen als Ausgangspunkt für verwandte Aufgaben. Diese KI-Modell-Feinabstimmung ist extrem effizient bei begrenzten Trainingsdaten und vermeidet das kostspielige Neutraining von Grund auf.  
 
Praxisbeispiele: Bilderkennung mit ImageNet-Vortraining für Medizin-Bildanalyse (z. B. Erkennung von Tumoren in CT-Bildern), Sprachmodelle für neue Sprachen oder Domänen anpassen (z. B. BERT-Basis für Finanz-Textklassifikation feinabstimmen), Sentiment-Analyse für neue Industrien trainieren. In der Praxis wird Transfer Learning häufig mit Bibliotheken wie HuggingFace Transformers umgesetzt, die vortrainierte Modelle über Komponenten wie AutoModel bereitstellen und ein effizientes Fine-Tuning für neue Aufgaben unterstützen. 

10. Meta-Learning: Schnelle Adaption mit minimalen Daten 

Meta-Learning ist das "Lernen zu lernen" – das Modell adaptiert sich schnell an neue Aufgaben mit nur wenigen Daten. Diese Technik ist in modernen LLMs wie Llama 3 eingebaut, um Few-Shot-Fähigkeiten zu ermöglichen und schnelle Generalisierung auf neue Probleme zu erreichen. Meta-Learning wird in Situationen eingesetzt, in denen Modelle flexibel und schnell auf neue, ungesehene Aufgaben reagieren müssen. 

Aktualität: Llama 3 und andere aktuelle Foundation-Modelle integrieren Meta-Learning zur Verbesserung von In-Context-Learning und schneller Domänen-Adaption. 

Praxisbeispiele: MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) für schnelle Bildklassifikation neuer Kategorien, prototypische Netzwerke für schnelle Produktkategorisierung in E-Commerce.  

11. Mixture of Experts Fine Tuning: Modulare Feinabstimmung

Mixture of Experts (MoE) Fine-Tuning ist eine ressourceneffiziente KI-Modell-Feinabstimmung, bei der nur relevante Sub-Modelle ("Experten") angepasst werden, statt das gesamte Modell zu trainieren. Dies ermöglicht modulare Spezialisierung und reduziert Trainingskosten erheblich. Diese Technik wird eingesetzt, um große Modelle flexibel für verschiedene Aufgaben anzupassen, ohne dabei Speicher und Rechenressourcen unnötig zu verschwenden. 

Praxisbeispiele: Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant anpassen für verschiedene Sprachen oder Spezial-Domänen, ohne vollständiges Neutraining. 

12. Adversarial Training & Robustness-Techniken   

Adversarial Training trainiert Modelle mit gezielten Stördaten oder Gegenspieler-Netzen, um die Widerstandsfähigkeit gegen Manipulationen und unerwartete Eingaben zu erhöhen. Diese Technik verbessert die Robustheit und Sicherheit von KI-Systemen in realen Umgebungen. Adversarial Training wird eingesetzt, um Modelle gegen bewusste Angriffe und natürliche Störungen zu schützen und damit ihre Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen zu sichern. 

Praxisbeispiele: KI in autonomen Fahrzeugen robust gegen verschmutzte oder verdeckte Kameras trainieren, Bildsuche trotz leichter Bildverzerrungen funktionsfähig halten, sichere Sprachmodelle gegen Adversarial Prompts.  

Alle Trainingstechniken im Überblick   

Fazit zur Wahl der richtigen Trainingstechniken für KI-Modelle 

Die Wahl der richtigen Trainingsmethoden ist entscheidend für die Qualität und “Stärke” der KI-Modelle. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten.  

Die letzten Jahre zeigen einen klaren Trend:  Self-Supervised Learning und RLHF sind zur Best-Practice geworden, während Meta-Learning und Transfer Learning zunehmend in Foundation-Modellen integriert sind. Llama 3, Gemma 3 und andere moderne Modelle demonstrieren die erfolgreiche Kombination dieser Techniken.  
Durch die Kenntnis und Anwendung dieser Techniken mit modernen Frameworks wie HuggingFace Transformers, TRL und OpenRLHF kann die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle erheblich gesteigert werden. 

Du möchtes mehr Insights? Folge uns auf LinkedIn und bleibe immer up-to-date rund um KI und digitaler Transformation.