FAQ: Was ist ein KI-Modell?

Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) ist oft von einem KI-Modell die Rede. Doch was genau ist damit gemeint?

Ein Modell im Sinne der künstlichen Intelligenz (KI) ist quasi das „gelernte Wissen“. Es ist das Ergebnis eines Lernprozesses, zum Beispiel durch maschinelles Lernen, bei dem ein Algorithmus aus Daten die Muster, Zusammenhänge oder Regeln erkannt hat.

Definition

Ein KI-Modell ist ein mathematisch-statistisches System, das auf Basis von Trainingsdaten erstellt wurde und verwendet wird, um:

• Eingaben zu analysieren
• Zusammenhänge zu erkennen
• Ausgaben vorherzusagen
• Entscheidungen zu treffen

Wie entsteht ein KI-Modell?

1. Daten sammeln: Am Anfang müssen Daten und klassifiziert werden.
2. Training: Ein Algorithmus (z. B. ein neuronales Netz) wird auf diese Daten angewendet. Das kann das Modell durch Vorgaben lernen.
3. Modellparameter anpassen: Die im KI-Modell vorhandenen „Gewichten“ oder „Verbindungen“ werden so angepasst, dass es möglichst korrekte Vorhersagen macht.
4. Trainiertes Modell: Nach Abschluss des Trainings entsteht das Modell, das mit einem Set von Parametern und Strukturen auf neue Daten angewendet werden kann.

Beispiel

Ein Sprachmodell wie GPT ist ein riesiges KI-Modell, das aus Textdaten gelernt hat, wie Sprache funktioniert. Allerdings kennt es keine festen Regeln. Es hat Wahrscheinlichkeiten für Wörter, Sätze und Zusammenhänge gelernt.

• KI-Sprachmodelle

Aus was besteht ein KI-Modell?

Ein KI-Modell mit einem neuronalen Netz besteht typischerweise aus:

• Architektur: Die Struktur oder Architektur des Modells entsteht durch eine festgelegt Anzahl von Schichten und Neuronen.
• Gewichte/Parameter: Werden während des Trainings gelernt. Sie bestimmen, wie stark welche Eingaben wie weiterverarbeitet werden.
• Hyperparametern: Voreinstellungen wie Lernrate, Anzahl der Epochen, die vom Entwickler festgelegt werden.

Wie funktioniert das Modell im praktischen Einsatz?

Nach dem Training wird das Modell in der Praxis eingesetzt. Das nennt man in der Regel Inferencing, was soviel wie „Vorhersage“ oder „Folgerung“ bedeutet:

1. Das Modell erhält neue Eingabedaten.
2. Das Modell nutzt sein „Wissen“, um die Ausgabe vorherzusagen.

Weitere verwandte Themen:

• Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI)
• Machine Learning / Maschinelles Lernen
• Künstliche neuronale Netze (KNN)
• KI-Hardware
• KI-Software
• KI-Anwendungen

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