Training bezeichnet im maschinellen Lernen den Vorgang, bei dem ein KI-Modell anhand von Trainingsdaten seine internen Parameter (Gewichte) schrittweise so anpasst, dass es Muster erkennt und für neue Eingaben möglichst zutreffende Ausgaben erzeugt. Bei Sprachmodellen unterscheidet man das aufwändige Vortraining auf sehr großen Textmengen von späteren Anpassungsschritten wie Feinabstimmung (Fine-Tuning). Davon zu unterscheiden ist die Inferenz, also die Nutzung des fertig trainierten Modells.