LLM-Training

LLM-Training bezeichnet den Prozess, ein großes Sprachmodell durch Optimierung seiner Parameter auf Basis großer Text- und ggf. Multimodal-Datensätze zu erstellen oder weiterzuentwickeln. Es umfasst die Auswahl und Aufbereitung von Trainingsdaten, die Festlegung von Zielfunktionen, das Durchführen von Pretraining und Fine-Tuning (z. B. supervised fine-tuning) sowie Evaluierung und Iteration. Häufig sind zusätzliche Schritte wie Alignment (z. B. Preference-Optimization) und Safety- sowie Qualitätsprüfungen integriert, um gewünschtes Verhalten, Robustheit und Compliance zu erreichen. Effektives LLM-Training erfordert reproduzierbare Pipelines, klare Metriken, kontrollierte Experimente und ein Bewusstsein für Risiken wie Data Leakage, Bias, Halluzinationen und Kosten.