Ob Google Bard ein Aktualisierungstraining nutzt, ist unbekannt. Jedoch sind die vergleichsweise kurzen Antwortzeiten ein Indiz dafür, dass dieses KI-Modell bereits vor der Suchanfrage die nötigen Inhalte gelernt hat.
Daher ist es wahrscheinlich, dass die Inhalte der Webseiten in einem separaten Trainingsprozess hinzugefügt und trainiert werden. Das Training dürfte hierbei auf einer stabilen Version des KI-Modells aufbauen, das bereits das Grundtraining und Finetuning durchlaufen hat. Die Version kann somit von Beginn an den Kontext erkennen und passende Antworten liefern. Der Fokus bei der Aktualisierungstrainingsphase liegt nun darin, die neuen Inhalte so zu integrieren, dass das KI-Modell bei seinen Antworten die aktuellen Informationen nutzt und bei seinen Angaben die richtigen Webseiten als Quelle verlinkt.
Dieser Lernprozess funktioniert voraussichtlich wie das Finetuning. Dazu werden aktuelle Inhalte eingespeist. Anschließend wird überprüft, ob bei den Antworten des KI-Modells die Informationen der aktuellen Inhalte genutzt werden.
Da sich die Inhalte im Internet ständig verändern, müssen auch die von der KI genutzten Informationen aktualisiert werden. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, dass das Training der Inhalte in regelmäßigen Abständen wiederholt werden muss. Bei dieser Aktualisierung des KI-Modells müssen neue Informationen gelernt, veraltete Informationen vergessen und Fehler behoben werden. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten, wie diese Aktualisierung aussehen kann. Entweder wird das bestehende KI-Modell trainiert oder die Version wird verworfen und mit den Inhalten neu trainiert.
Bei der ersten Variante, das bestehende KI-Modell weiter zu trainieren, können neue Inhalte problemlos hinzugefügt und gelernt werden. Jedoch müssen auch gelöschte Website-Inhalte erkannt und wieder entfernt werden. Dies benötigt ein separates System, das Änderungen der Inhalte im Internet erkennt und diese abspeichert. Das hätte zur Folge, dass für sämtliche verfügbaren Inhalte im Internet eine Kopie gespeichert werden müsste, um bei Anpassungen oder Löschungen die jeweiligen Änderungen zu erkennen, damit diese bei der Aktualisierung einbezogen werden können.
Bei der zweiten Variante, bei der die zuvor erstellte Version verworfen und das KI-Modell aus dem Grundtraining genutzt wird, besteht der Vorteil, dass keine Inhalte verlernt werden müssen. Stattdessen müssen alle Inhalte vollständig neu gelernt werden. Das führt dazu, dass Inhalte, die sich nicht geändert haben, unnötigerweise erneut trainiert werden. Dies führt zu einem deutlichen Mehraufwand des Aktualisierungsprozesses.
Ob und wie Google Bard diese Aktualisierung durchführt, ist unbekannt. Jedoch erweist sich als eindeutig, dass die Aktualisierung des KI-Modells ein komplizierter Prozess ist und ein Training sowie möglicherweise weitere Systeme zur Erkennung der Inhaltsveränderungen benötigt.