Einmal gelernt, dann eingefroren
Ein Modell lernt in einem einzigen, monatelangen Training. Danach ändert es sich nicht mehr — auch nicht durch das, was Sie ihm schreiben.
Die häufigste Sorge in Schulungen lautet: „Wenn ich der KI unsere Preisliste gebe, kennt sie die dann morgen auch die Konkurrenz?" Die Antwort hängt an einem Unterschied, den man einmal gesehen haben muss: dem zwischen Training und Nutzung.
Das Bild zeigt zwei getrennte Abschnitte. Links das Training: Es findet einmal statt, dauert Monate, verarbeitet riesige Textmengen auf Tausenden Spezialrechnern und kostet sehr viel Geld. Am Ende steht eine Datei mit Milliarden von Zahlen — das Modell. Diese Datei wird eingefroren. Rechts die Nutzung: Bei jeder Ihrer Anfragen wird das eingefrorene Modell benutzt, aber nicht verändert. Ihr Text geht hinein, eine Antwort kommt heraus, das Modell bleibt, wie es war.
| Training | Nutzung | |
|---|---|---|
| Wie oft | einmal je Modellausgabe | bei jeder Anfrage |
| Wie lange | Wochen bis Monate | Sekunden |
| Womit | riesige Textmengen aus Netz, Büchern, lizenzierten Quellen | Ihr Auftrag und der bisherige Chat |
| Was sich ändert | das Modell selbst | nichts am Modell — nur die Antwort entsteht |
„Lernt es von mir?"
Das Modell selbst: nein. Was Sie heute schreiben, steht morgen nicht in seinen Zahlen. Trotzdem kann das, was Sie eingeben, auf drei Wegen weiterwirken — und die muss man kennen:
Im selben Chat
Innerhalb eines Gesprächs „weiß" das Modell, was Sie vorher geschrieben haben, weil der ganze bisherige Chat bei jeder Antwort wieder mitgeschickt wird. Ein neuer Chat beginnt leer. Das ist das Thema der nächsten Phase.
Über eine Gedächtnisfunktion
Manche Dienste merken sich auf Wunsch oder von selbst Angaben über Sie — Ihren Beruf, Ihre Vorlieben — und geben sie in neuen Chats mit. Das ist kein Lernen des Modells, sondern ein Notizzettel, der beigelegt wird. Er gilt nur für Ihr Konto und lässt sich meist ansehen und löschen. Station 05.
Über das Training künftiger Modelle
Ein Anbieter kann Eingaben speichern und für das Training künftiger Modelle verwenden. Ob er das tut, hängt vom Tarif und von Ihren Einstellungen ab — bei privaten und kostenlosen Konten häufiger als bei dienstlichen Verträgen. Das ist der eigentliche Grund für die Datenregeln in Station 03. Ausführlich: Station 10.
Der Wissensstichtag
Weil das Training an einem Tag endet, kennt das Modell die Welt nur bis zu diesem Stichtag. Was danach geschah — ein neues Gesetz, ein Preis, ein Wechsel in einer Geschäftsführung —, kennt es nicht. Viele Dienste gleichen das aus, indem sie bei Bedarf im Netz suchen; dann steht in der Antwort eine Quelle. Fehlt sie, stammt die Antwort aus dem eingefrorenen Wissen.
Übung: Fragen Sie nach dem Stichtag
Bis zu welchem Datum reicht dein Trainingswissen ungefähr? Kannst du in dieser Unterhaltung im Internet nachsehen? Wenn ja: Woran erkenne ich in deiner Antwort, ob eine Angabe aus einer Suche oder aus deinem Training stammt?
Stellen Sie danach eine Frage zu etwas, das in den letzten Wochen in Ihrer Branche geschehen ist, und prüfen Sie: Steht eine Quelle dabei? Stimmt sie?
- Was Sie mitnehmen
WarumWarum ein Modell nicht einfach jede Nacht dazulernt
Es läge nahe: Das Modell sammelt tagsüber, was die Nutzer schreiben, und lernt nachts daraus. Dass die Anbieter das nicht tun, hat vier Gründe.
Erstens die Kosten. Training ist um Größenordnungen aufwendiger als Nutzung. Ein Modell neu zu trainieren — auch nur nachzutrainieren — verlangt Rechenzeit auf vielen Spezialrechnern, und danach muss es geprüft werden, bevor es auf Millionen Nutzer losgelassen wird.
Zweitens die Stabilität. Wenn ein Modell Neues lernt, kann es Altes verschlechtern. Fachleute nennen das „katastrophales Vergessen". Jede neue Ausgabe muss deshalb wieder geprüft werden: Kann sie noch, was die vorige konnte?
Drittens die Kontrolle. Was Nutzer schreiben, ist ungeprüft — darunter Falsches, Beleidigendes, Geheimes. Ein Modell, das ungefiltert daraus lernt, würde all das wiedergeben. Wenn Anbieter Eingaben für das Training nutzen, dann ausgewählt, gefiltert und für eine künftige Ausgabe, nicht für das laufende Modell.
Viertens die Verlässlichkeit für Sie. Ein Modell, das sich täglich ändert, antwortet heute anders als gestern — für jedes Unternehmen, das sich auf ein bestimmtes Verhalten eingestellt hat, ein Albtraum. Anbieter liefern deshalb feste Modellausgaben mit Datum oder Nummer und ändern sie nur mit Ankündigung.
Was daraus folgt: Wer will, dass eine KI „unser Haus kennt", erreicht das nicht durch Training, sondern dadurch, dass er ihr die Unterlagen bei jeder Frage mitgibt — von Hand, über eingerichtete Anweisungen oder über eine Suche in den eigenen Unterlagen. Das ist das Thema von Station 05 und des Kurses wissen.