Das Training großer Sprachmodelle hat sich von einer Labordisziplin in den Mainstream der Entwicklung von Unternehmenslösungen verlagert. Entwickler stehen heute nicht nur vor technischen Herausforderungen, sondern auch vor neuen rechtlichen Grenzen, der Expansion von Open-Source-Architekturen und dem Druck zur Transparenz der Datenherkunft. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick darüber, was das Training eines KI-Modells heute beinhaltet – mit Verweisen auf aktuelle Fälle, Entscheidungen und technologische Entwicklungen.
Trainings-Pipeline: Woraus sie besteht
Das Training eines großen Sprachmodells (LLM) umfasst heute typischerweise diese Phasen:
| Phase | Beschreibung |
|---|---|
| Datenerfassung | Sammlung umfangreicher Textkorpora (Web, Bücher, Code, Dokumentation) |
| Filterung und Tokenisierung | Entfernung von Rauschen, Duplikaten, Tokenisierung für den Input neuronaler Netze |
| Pre-Training | Statistisches Lernen der Sprachstruktur |
| Fine-Tuning | Abstimmung des Modells auf eine bestimmte Domäne oder einen Kommunikationsstil |
| Alignment | Anpassung der Ausgaben mittels Feedback (z.B. RLHF) |
Architektonisch verwenden die meisten Teams heute effiziente Trainingsframeworks wie DeepSpeed, Axolotl, vLLM oder wechseln zu kleineren spezialisierten Modellen (Mistral, Phi-3).
Welche Daten für das Training verwendet werden können und warum das wichtig ist
Die Wahl der Trainingsdaten beeinflusst direkt sowohl die Leistung als auch die rechtliche Stellung des Modells. Im Juni 2025 entschied ein US-Bundesgericht zugunsten von Meta, das beim Training des LLaMA-Modells Raubkopien von Büchern aus der Datenbank Library Genesis verwendet hatte. Laut Richter Vince Chhabria handelte es sich um eine sogenannte transformative Nutzung (Fair Use), da das Modell die Texte nicht wörtlich kopiert, sondern zum Erlernen von Sprachmustern verwendet hatte (The Verge, 2025).
Gleichzeitig verteidigte Anthropic das Training seines Claude-Modells mit gescannten, legal erworbenen physischen Büchern. Richter William Alsup verglich das KI-Training mit der Art und Weise, wie Menschen lesen und schreiben lernen: Lesen ist kein Kopieren, sondern das Erlernen des Prinzips (AP News, 2025).
