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Pre-Training ist ein Grundpfeiler moderner KI-Entwicklung
und steht im Zentrum der Stargate-Investitionen in neue Rechenzentren,
Hardware und Software-Plattformen.
Pre-Training
bezeichnet im Kontext von KI-Initiativen wie Stargate den rechen- und
datenintensiven Prozess, in dem große KI-Modelle (wie Sprach- oder
Multimodalmodelle) auf riesigen Datensätzen trainiert werden, bevor sie
für spezifische Aufgaben oder Anwendungen "feinjustiert" (fine-tuned)
werden.
Was geschieht beim Pre-Training?
Im Pre-Training werden Modelle wie GPT oder andere
große Neuronale Netze auf umfassenden Text-, Bild-, Audio-, Video-
und weiteren Datensätzen trainiert, um sprachliche, semantische und
kontextuelle Muster zu erlernen.
Dieser Prozess findet auf spezialisierter
Hochleistungs-Hardware (typischerweise Hunderttausende von GPUs oder
andere AI-Beschleuniger) innerhalb dafür gebauter Rechenzentren
statt.
Das Ziel ist es, eine „generische“ Wissensbasis
und die Fähigkeit zur Mustererkennung zu schaffen, auf der spätere
KI-Anwendungen aufbauen können. |
Bedeutung von
Pre-Training bei Stargate |
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Stargate selbst
wird insbesondere für das Pre-Training der nächsten Generation von
KI-Modellen errichtet — nur so können zukünftig noch
größere und leistungsfähigere Systeme realisiert werden, zum
Beispiel im Bereich AGI (Artificial General Intelligence).
Das Pre-Training ist zugleich der rechen- und
energieintensivste Teil der KI-Entwicklung: Der Aufbau der Infrastruktur
für dieses Stadium ist einer der Kernzwecke der Stargate-Initiative.
Herausforderungen
Pre-Training benötigt enorme
Datenmengen und Energie, wodurch sowohl infrastrukturelle als
auch ökologische Herausforderungen entstehen.
Die Skalierbarkeit und Effizienz dieses Prozesses
bestimmt wesentlich, wie schnell und leistungsfähig zukünftige
KI-Modelle sein werden können, und ist somit ein zentraler
Innovationsfaktor von Stargate. |
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