Trainingsdaten
Trainingsdaten sind die Sammlung von Texten, Bildern oder anderen Beispielen, aus denen ein KI-Modell Muster lernt, bevor es ausgerollt wird.
Qualität und Breite der Trainingsdaten bestimmen LLM-Qualität mehr als jeder andere Faktor. GPT-5 wurde auf Billionen Tokens aus Webseiten, Büchern, Code-Repositories, Papers und (zunehmend) synthetischen Daten trainiert. Der Training-Cut-Off — der Moment, an dem der Trainingsset endet — bestimmt, was das Modell 'nativ' weiß ohne Websuche. Für GEO: Inhalte, die vor dem Cut-Off existieren und breit gecrawlt werden, beeinflussen, was KI 'standardmäßig' über ein Thema sagt.
Beispiel
Ein LLM mit September-2024-Cut-Off weiß nichts davon, dass das April-2024-Halving zu ASIC-Shutdowns führte — es sei denn, Sie speisen das via RAG ein. Deshalb sind Live-Retrieval und Grounding entscheidend für aktuelle Info.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich meinen Content aus Trainingsdaten entfernen?
Teilweise. OpenAI und Anthropic respektieren Opt-outs via robots.txt (GPTBot, ClaudeBot disallow) für zukünftiges Training. Bereits trainierte Modelle können nicht selektiv 'vergessen'.
Verwandte Begriffe
Weiterführende Links
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- → Blog: LinkedIn: meist zitierte Domain in KI-Suchanfragen
- → Blog: Was ist GEO? Generative Engine Optimization erklärt