Katalog
concept#Künstliche Intelligenz#Maschinelles Lernen#Modellarchitektur#Modellplattform

Pre-Trained Model

Vortrainierte Machine-Learning-Modelle, die auf großen Datensätzen gelernt wurden und für Zielaufgaben wiederverwendet oder feinabgestimmt werden, um Entwicklung zu beschleunigen und Ressourcen zu sparen.

Pre-trained-Modelle sind vortrainierte Machine-Learning-Modelle, die auf großen allgemeinen Datensätzen gelernt wurden und für spezifische Zielaufgaben wiederverwendet oder feinabgestimmt werden.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

PyTorch- oder TensorFlow-Modelle in ML-PipelinesModell-Hubs (z. B. Hugging Face) zur VerteilungCI/CD für Modell-Tests und Deployment

Prinzipien & Ziele

Beurteile Domänenübereinstimmung vor Wiederverwendung.Dokumentiere Lizenz- und Nutzungsbedingungen.Bewerte Modellgröße gegen Latenz- und Kostenanforderungen.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Übernahme von Bias und ethischen Problemen aus Trainingsdaten.
  • Versteckte Lizenzverletzungen durch unklare Herkunft.
  • Überanpassung bei unsachgemäßer Feinabstimmung.
  • Prototypen mit kleinen Datensätzen testen, bevor skaliert wird.
  • Regelmäßiges Monitoring auf Performance-Drift einrichten.
  • Lizenz- und Datenherkunft dokumentieren.

I/O & Ressourcen

  • Vortrainierte Modellgewichte
  • Zielbezogene Trainings- und Validierungsdaten
  • Infrastruktur für Training und Inferenz
  • Feinabgestimmtes Modell
  • Evaluationsberichte und Metriken
  • Deployment-Artefakte (Container, Model-Server)

Beschreibung

Pre-trained-Modelle sind vortrainierte Machine-Learning-Modelle, die auf großen allgemeinen Datensätzen gelernt wurden und für spezifische Zielaufgaben wiederverwendet oder feinabgestimmt werden. Sie beschleunigen Entwicklung durch Transfer gelernter Repräsentationen und verringern Daten- und Rechenaufwand. Wichtige Aspekte sind Domänenverschiebung, Lizenzierung, Modellgröße sowie Bias- und Overfitting-Risiken.

✔

  • Schnellere Entwicklung durch Transferlernen.
  • Geringerer Datenbedarf für Zielaufgaben.
  • Zugang zu starken Repräsentationen ohne vollständiges Training.

✖

  • Domänenverschiebung kann Leistung reduzieren.
  • Große Modelle erhöhen Infrastruktur- und Betriebskosten.
  • Lizenz- und Nutzungsbeschränkungen begrenzen Einsatzszenarien.

  • Genauigkeit (Accuracy)

    Misst die richtige Klassifikation auf Validierungsdaten.

  • Latenz (ms)

    Zeit, die eine Inferenz für eine Eingabe benötigt.

  • Modellgröße (MB)

    Speicherplatzbedarf des gespeicherten Modells.

BERT für Textklassifikation

Verwendung eines vortrainierten BERT-Modells, das auf großen Korpora trainiert wurde, zur Feinabstimmung auf eine spezifische Klassifikationsaufgabe.

ResNet für Bild-Feature-Extraktion

Ein ResNet-Modell wird als Feature-Extractor eingesetzt und in einem Retrieval- oder Klassifikationsworkflow wiederverwendet.

GPT-basierte Generierung mit Feinsteuerung

Vortrainiertes generatives Modell wird über Prompt-Engineering und ggf. Feinabstimmung an spezifische Kommunikationsrichtlinien angepasst.

1

Auswahl und Bewertung geeigneter vortrainierter Modelle.

2

Prüfung von Lizenz- und Datenschutzanforderungen.

3

Feinabstimmung mit domänenspezifischen Daten und Validierung.

4

Integration in Deployment-Pipelines und Monitoring einrichten.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unklare Modellversionierung führt zu reproduzierbarkeitsproblemen.
  • Nicht dokumentierte Feinabstimmungs-Hyperparameter erschweren Wartung.
  • Fehlendes Monitoring für Performance-Drift erzeugt versteckte Defekte.
DatenbeschaffungRechenkostenInferenzlatenz
  • Einsatz eines allgemeinen Modells für sensible medizinische Diagnosen ohne Validierung.
  • Veröffentlichung eines Modells mit ungeklärter Lizenz auf einer öffentlichen Plattform.
  • Einsatz eines zu großen Modells in ressourcenbegrenzten Embedded-Systemen.
  • Übersehen von Domänenverschiebung bei Feinabstimmung.
  • Unzureichende Tests auf adversarielle oder randständige Eingaben.
  • Fehlende Rückverfolgbarkeit der Trainingsdatenquelle.
Grundlagen des maschinellen LernensDatenvorbereitung und -qualitätssicherungModellbewertung und Validierung
Wiederverwendbarkeit von RepräsentationenLatenz- und KostenanforderungenDatenverfügbarkeit und Qualität
  • • Lizenzbedingungen und Nutzungsrechte
  • • Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
  • • Hardware- und Infrastrukturgrenzen