Beim Datenvortraining werden Modelle mit umfangreichen Datensätzen initial geschult, um allgemeine Muster und Strukturen zu erlernen. Dieser Ansatz ist in der Materialwissenschaft von Bedeutung, um nachfolgend spezifischere Aufgaben wie Vorhersagen von Materialverhalten oder Optimierungsprozesse effizienter zu gestalten.