I praksis fungerer pre-training ved at udsætte en neural netværksmodel for massive mængder ustruktureret data, såsom tekst, billeder eller lyd, over længere tid på kraftige GPU-klynger. Modellen lærer gennem selvovervåget læring, hvor den forudsiger manglende dele af data, f.eks. næste ord i en sætning, uden behov for manuelt mærkede eksempler. Denne proces kræver betydelige beregningsressourcer og avanceret dataanalyse, men skaber generelle modeller, der kan genbruges til mange AI-løsninger. Efter pre-training følger fine-tuning, hvor modellen specialiseres til konkrete virksomhedsbehov som kundeservice, generativ AI-baseret indholdsskabelse eller klassificering. Ved at udnytte præ-trænede modeller kan virksomheder accelerere deres AI-strategi, reducere udviklingstid og opnå markant konkurrencefordel gennem datadrevne maskinlæringsmodeller af høj kvalitet.