Modell (Machine-Learning-Modell)
Eine aus Daten gelernte Funktion mit Parametern: das Artefakt aus dem Training, das zur Inferenz eingesetzt wird.
Im maschinellen Lernen ist ein Modell das parametrisierte System, das beim Training optimiert und bei der Inferenz ausgeführt wird: Gewichte, Architektur, ggf. Adapter oder Köpfe. Ein LLM ist eine prominente Variante; kleinere Klassifikatoren, Embedding-Modelle und Belohnungsmodelle für RLHF sind weitere.
Typischer Ablauf: Basismodell vortrainieren, optional per Fine-Tuning an Domäne oder Stil anpassen, hinter Chatbots oder RAG-Pipelines bereitstellen. „Modell“ kann je nach Kontext die Mathematik, die Checkpoint-Datei oder den gehosteten API-Endpunkt meinen.