vortrainiert
Vortrainiert bezeichnet im Kontext des maschinellen Lernens ein Modell, das auf einem großen allgemeinen Datensatz trainiert wurde, bevor es für eine spezifische Aufgabe angepasst wird. Durch Pretraining erlernt das Modell generelle Repräsentationen, Muster und Abhängigkeiten, die später auf verwandte oder neue Aufgaben übertragen werden können. Nach dem Pretraining folgt meist eine Feinabstimmung (Fine-Tuning) auf einer domänenspezifischen Datensammlung.
Vorgehen: Typischerweise wird eine geeignete Modellarchitektur gewählt und mit großen, oft öffentlich verfügbaren Datensätzen trainiert – selbst-
Vorteile: Vortrainierte Modelle liefern oft bessere Ergebnisse, insbesondere bei begrenzten domänenspezifischen Daten, und ermöglichen Transferlernen auf
Nachteile und Risiken: Zu den Nachteilen gehören hoher Rechen- und Datenaufwand beim Pretraining, mögliche Verzerrungen im
Beispiele: Bekannte vortrainierte Modelle umfassen Sprachmodelle wie BERT und GPT sowie Vision-Modelle wie ResNet oder ViT;