Das Unternehmen benötigt, dass sein Grundmodell durch die regelmäßige Einbindung neuer Daten mittels fortlaufendem Training aktuell bleibt. Welcher Trainingsansatz erfüllt diese Anforderung?

Kontinuierliches Vortraining (Continuous Pre-training) ist der korrekte Ansatz, da es das Modell regelmäßig mit neuen Daten aktualisiert, um dessen Relevanz und Leistung über die Zeit zu erhalten. Dies ist entscheidend für Anwendungsfälle, in denen sich die Datenverteilung häufig ändert oder neue Informationen integriert werden müssen. Batch-Lernen (Batch Learning) trainiert das Modell einmalig mit einem festen Datensatz und aktualisiert es nicht kontinuierlich. Statisches Training (Static Training) ist ähnlich und impliziert ein einmaliges Training ohne weitere Updates. Latentes Training (Latent Training) ist kein etablierter Begriff für einen Trainingsansatz, der die kontinuierliche Aktualisierung eines Modells beschreibt.