Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Pre-training is een fase waarin een AI-model eerst algemene kennis leert uit grote hoeveelheden data, voordat het wordt ingezet voor een specifieke taak. In deze fase leert het model geen eindoplossingen, maar bouwt het een brede basis op van patronen, structuren en statistische verbanden.
Deze algemene kennis maakt het model later bruikbaar voor uiteenlopende toepassingen.
Wat gebeurt er tijdens pre-training
Tijdens pre-training wordt een model getraind op zeer grote datasets, meestal zonder een specifieke taak of context. Het doel is dat het model leert hoe data er in het algemeen uitziet en hoe onderdelen samenhangen.
Bij verschillende soorten modellen betekent dit bijvoorbeeld:
- Een taalmodel leert hoe woorden, zinnen en grammaticale structuren samenhangen
- Een beeldmodel leert randen, vormen, texturen en objectstructuren herkennen
- Een audiomodel leert patronen in geluid, toonhoogte en timing
Het model ontwikkelt zo een algemeen begrip van het domein waarin het later wordt gebruikt.
Waarom pre-training belangrijk is
Pre-training is essentieel omdat het de basis vormt voor vrijwel alle moderne AI-systemen. Een vooraf getraind model hoeft niet meer vanaf nul te leren en kan sneller en beter worden aangepast aan nieuwe taken.
Dit zorgt ervoor dat modellen:
- Minder taak-specifieke data nodig hebben
- Sneller convergeren tijdens training
- Betere prestaties leveren op nieuwe problemen
Zonder pre-training zou het trainen van complexe AI-modellen praktisch onhaalbaar zijn.
Pre-training versus fine-tuning
Pre-training en fine-tuning vullen elkaar aan en worden vrijwel altijd samen gebruikt.
Bij pre-training leert het model algemene kennis uit grote, brede datasets. Deze fase is zwaar, kost veel rekenkracht en wordt meestal maar één keer uitgevoerd.
Bij fine-tuning wordt hetzelfde model verder getraind op een kleinere, specifieke dataset, gericht op één taak zoals samenvatten, classificeren of klantenservice. Hierbij worden de bestaande kennis en patronen verfijnd in plaats van opnieuw aangeleerd.
Praktisch voorbeeld
Een taalmodel leert tijdens pre-training miljoenen teksten analyseren en voorspellen welk woord logisch volgt. Het begrijpt hierdoor zinsstructuren, woordbetekenissen en context.
Daarna kan hetzelfde model via fine-tuning worden aangepast voor een specifieke toepassing, zoals het beantwoorden van vragen, het schrijven van samenvattingen of het ondersteunen van klanten.
Verder leren
Wil je beter begrijpen hoe AI-modellen stap voor stap worden opgebouwd, getraind en ingezet in de praktijk, dan is de gratis AI basiscursus een logisch vervolg.
In deze cursus leer je onder andere:
- Hoe trainingsfasen zoals pre-training en fine-tuning samenwerken
- Waarom data en leerprocessen zo bepalend zijn voor AI-kwaliteit
- Hoe moderne AI-systemen worden toegepast in het dagelijks gebruik
De cursus is bedoeld voor beginners en geïnteresseerden zonder technische achtergrond, en sluit direct aan op de begrippen die hier worden uitgelegd.
DE WERELD VAN AI 