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KI-Glossar

Inferenz

Inferenz ist die Phase, in der ein trainiertes KI-Modell tatsächlich genutzt wird - der Moment, in dem es neue Eingaben entgegennimmt und eine Antwort oder ein Ergebnis erzeugt.

Was Inferenz bedeutet

KI hat zwei Hauptphasen. Training ist die Phase, in der das Modell aus Daten lernt - das passiert einmalig und ist sehr aufwendig. Inferenz ist alles danach: Jedes Mal, wenn das fertige Modell um etwas gebeten wird, führt es eine Inferenz aus.

Jedes Mal, wenn du eine Frage in einen Chatbot tippst und eine Antwort bekommst, ist diese Antwort das Ergebnis einer Inferenz. Das Modell lernt dabei nicht aus deiner Nachricht - es wendet an, was es bereits gelernt hat, um deine Antwort zu erzeugen.

Warum Inferenz wichtig ist

Inferenz ist der Teil von KI, mit dem du interagierst und für den du beim Bauen von Tools bezahlst. Sie zu verstehen hilft dir, klar über Geschwindigkeit und Kosten nachzudenken.

Inferenz läuft jedes Mal ab, wenn dein KI-Tool genutzt wird
Die meisten KI-Dienste berechnen ihre Preise nach der genutzten Inferenz
Es erklärt, warum größere Anfragen langsamer sein oder mehr kosten können
Das zu wissen hilft dir, effiziente, günstige Automatisierungen zu entwerfen

Häufig gestellte Fragen

In der Regel nicht. Während der Inferenz wendet das Modell an, was es bereits gelernt hat, und aktualisiert sich nicht dauerhaft selbst. Gelernt wird vorher, in der separaten Trainingsphase.

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