Definicja
Proces uczenia modelu na danych, zanim zacznie wykonywać zadania.
Najprościej mówiąc
Trening polega na dostosowaniu parametrów modelu do wzorców znalezionych w ogromnych zbiorach danych.
Przykład użycia
Model może być trenowany na tekstach, kodzie, obrazach albo danych mieszanych, zależnie od celu.
Najczęstsze nieporozumienie
Trening nie oznacza, że model zna prawdę. Uczy się wzorców z danych, w których mogą być błędy i uprzedzenia.
Dlaczego to ważne?
To najdroższy i najbardziej zasobochłonny etap tworzenia dużych modeli AI.
