Was sind "Foundation Models"?

Im Kern sind Foundation Models große neuronale Netzwerke, die auf massiven Datensätzen trainiert wurden. Im Gegensatz zu früheren KI-Systemen, die in der Regel für spezifische, eng definierte Aufgaben entwickelt wurden, sind Foundation Models darauf vorbereitet, eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen. Diese Aufgaben reichen von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) bis hin zur Bildgenerierung und ermöglichen es Entwicklern, sie als Basis für weitere Anpassungen zu verwenden.

Der Begriff „Foundation Models“ entstand, als die ML-Community zwei wesentliche Trends erkannte. Erstens begannen eine kleine Anzahl von Deep-Learning-Architekturen, wie Transformer, mehrere Aufgaben zu dominieren. Zweitens zeigten diese Modelle oft emergente Fähigkeiten, die über das hinausgingen, wofür sie ursprünglich trainiert wurden. Diese grundlegende Flexibilität ermöglicht es ihnen, für zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen angepasst zu werden, ohne dass umfangreiche Neubewertungen von Grund auf erforderlich sind.

Was Foundation Models besonders macht, ist ihre bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit. Sie werden auf generalisierten, oft ungelabelten Daten vortrainiert und sind nicht auf ein bestimmtes Fachgebiet oder eine bestimmte Aufgabe festgelegt. Sie können feinabgestimmt werden, um in einer Vielzahl von Aufgaben mit hoher Genauigkeit gut abzuschneiden, sei es bei der Verarbeitung menschlicher Sprache, der Generierung von Bildern oder der Beantwortung komplexer Fragen.

Beispielsweise können Modelle wie GPT-4 Text generieren, Gespräche führen und sogar Code schreiben, während Bildmodelle wie Stable Diffusion hochdetaillierte Visualisierungen basierend auf Textvorgaben erstellen können. Diese Anpassungsfähigkeit steht im Gegensatz zu traditionellen ML-Modellen, die oft auf Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bildklassifikation spezialisiert waren. Durch die Nutzung von Foundation Models können Entwickler spezialisierte Anwendungen mit erheblich geringerem Aufwand, Zeit und Rechenressourcen erstellen.

Foundation Models haben den KI-Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt. Der Aufbau eines KI-Modells von Grund auf erfordert typischerweise enorme Mengen an gelabelten Daten und ein großes Team von Ingenieuren. Dieser Ansatz ist sowohl zeitaufwendig als auch komplex. Im Gegensatz dazu bieten Foundation Models eine vortrainierte Basis, die die benötigte Zeit und Ressourcen für die Erstellung neuer KI-Systeme drastisch reduziert.

Ihre Bedeutung liegt in ihrer breiten Anwendbarkeit. Foundation Models können für spezifische Aufgaben in Branchen von Gesundheitswesen bis Kundenservice feinabgestimmt werden. Beispielsweise werden sie verwendet, um Kundeninteraktionen durch KI-gesteuerte Chatbots zu automatisieren, medizinische Diagnosen durch Analyse von Patientendaten zu unterstützen und autonome Fahrzeuge durch Echtzeit-Datenverarbeitung anzutreiben. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Organisationen, KI-Lösungen schneller und kosteneffektiver bereitzustellen, was Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreibt.

Foundation Models basieren auf Deep-Learning-Architekturen, die oft fortschrittliche neuronale Netzwerke wie Transformer, Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders umfassen. Diese Netzwerke lernen, indem sie Muster in großen Datenmengen identifizieren, was dem Modell ermöglicht, Vorhersagen zu treffen und Ausgaben basierend auf den empfangenen Eingaben zu generieren.

Ein Schlüsselmerkmal von Foundation Models ist ihr Einsatz von selbstüberwachtem Lernen. Im Gegensatz zu traditionellen maschinellen Lernmodellen, die auf gelabelte Datensätze angewiesen sind, lernen Foundation Models aus ungelabelten Daten und identifizieren Beziehungen und Muster ohne explizite Anleitung. Beispielsweise sagt das Modell in der natürlichen Sprachverarbeitung das nächste Wort in einem Satz basierend auf dem Kontext der vorhergehenden Wörter voraus. Ähnlich lernt das Modell bei der Bildgenerierung, visuelle Details zu verbessern und zu schärfen, indem es große Datensätze von Bildern analysiert.

Zwei wichtige Konzepte, die Foundation Models untermauern, sind Transferlernen und Skalierbarkeit. Transferlernen ermöglicht es diesen Modellen, Wissen von einer Aufgabe auf eine andere anzuwenden. Das bedeutet, dass selbst wenn das Modell ursprünglich für eine breite Palette von Aufgaben trainiert wurde, es auf spezifische Aufgaben innerhalb eines Fachgebiets mit minimaler zusätzlicher Schulung feinabgestimmt werden kann. Skalierbarkeit, ermöglicht durch fortschrittliche Hardware wie GPUs, erlaubt es diesen Modellen, riesige Datensätze schnell zu verarbeiten, was ihre Leistung und Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen verbessert.

Foundation Models treiben bereits die Innovation in zahlreichen Bereichen voran, dank ihrer allgemeinen Natur. In der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) sind diese Modelle hervorragend darin, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie können Texte auf Sentiment analysieren, Dokumente zusammenfassen, zwischen Sprachen übersetzen und sogar kohärente Artikel oder Geschichten basierend auf Vorgaben generieren.

Im Bereich Computer Vision wurden Foundation Models verfeinert, um Objekte in Bildern zu identifizieren, Gesichter zu erkennen und Bilder basierend auf gelernten Mustern zu klassifizieren. Sie haben auch die Fähigkeit, neue Bilder aus textuellen Beschreibungen zu generieren, was Möglichkeiten für Anwendungen wie automatisierte Inhaltserstellung und fortschrittliche Designwerkzeuge eröffnet.

In der Audio- und Sprachverarbeitung wurden diese Modelle darauf trainiert, phonetische Muster zu erkennen, was Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Transkriptionsdienste und mehrsprachige Sprach­erkennungssysteme ermöglicht. Die Fähigkeit, natürliche Sprache und Audiodaten zu verarbeiten, macht Foundation Models besonders nützlich im Kundenservice, indem sie die Erstellung von KI-gesteuerten Chatbots und Sprachassistenten ermöglichen, die intelligent auf Benutzeranfragen reagieren können.

Ein weiteres wachsendes Anwendungsgebiet ist die Codegenerierung, bei der Foundation Models Computer-Code basierend auf natürlichen Sprachvorgaben generieren können, um Entwicklern beim Schreiben und Debuggen von Software zu helfen. Diese Fähigkeit birgt großes Potenzial, die Effizienz in der Softwareentwicklung zu steigern und die Zeit zur Erstellung komplexer Anwendungen zu reduzieren.

Bei dida haben wir verschiedene Aspekte sprachbasierter Foundation Models durch unsere Projekte und Blogartikel erkundet, darunter:

Semantische Suche für die öffentliche Verwaltung: Zur Verbesserung der Zugänglichkeit digitaler öffentlicher Dienste haben wir einen KI-Algorithmus entwickelt, der automatisch relevante Informationen aus komplexen Behördendokumenten extrahiert. Durch die Vereinfachung bürokratischer Sprache und die intuitivere Interaktion hilft die Lösung, die Kommunikationslücke zwischen öffentlichen Behörden und Bürgern zu überbrücken, um einen einfacheren Zugang und eine größere Nutzung digitaler Dienste zu gewährleisten.

Extraktion numerischer Attribute aus Produktbeschreibungen: Wir haben mit idealo zusammengearbeitet, um die Extraktion numerischer Attribute aus Produktbeschreibungen mithilfe von BERT-basierten Modellen zu automatisieren. Durch die Kombination manuell gelabelter Daten mit automatisch generierten schwachen Labels haben wir die Rückrufquote verbessert und gleichzeitig hohe Präzision beibehalten. Dies hat den Produktkatalog von idealo angereichert und genauere Informationen für die Nutzer bereitgestellt.

Erweitere das Wissen deines LLMs mit RAG: Unser Blog stellt Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Lösung vor, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern. Während LLMs menschenähnlichen Text erzeugen können, fehlt ihnen oft die sachliche Grundlage und sie können veraltete oder falsche Informationen produzieren. RAG adressiert diese Probleme, indem es externe Datenquellen integriert, was genauere Antworten und einfachere Faktenüberprüfung ermöglicht und LLMs zuverlässiger für reale Anwendungen macht.

Mehrere einflussreiche Foundation Models wurden entwickelt, die jeweils einzigartige Stärken in einer Vielzahl komplexer Aufgaben demonstrieren.

1. GPT-4
   Entwickelt von OpenAI, ist GPT-4 eines der fortschrittlichsten großen Sprachmodelle (LLMs), die derzeit verfügbar sind. Trainiert auf riesigen Mengen an Textdaten, glänzt GPT-4 bei der natürlichen Sprachverarbeitung und -erzeugung und ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Aufgaben wie Textvervollständigung, Konversation und Codegenerierung. Es kann auch komplexe Probleme lösen und Argumente formulieren. GPT-4 stellt einen Fortschritt in der Größe und Komplexität von LLMs dar, mit über 170 Billionen Parametern, was es ihm ermöglicht, hochgradig kohärenten und kontextuell relevanten Text über eine Vielzahl von Bereichen hinweg zu erzeugen.

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
   Veröffentlicht von Google im Jahr 2018, ist BERT ein Foundation Model, das für Aufgaben des natürlichen Sprachverständnisses entwickelt wurde. Es war eines der ersten Modelle, das bidirektionales Training von Transformern anwendete, wodurch es Kontext sowohl aus vorausgehenden als auch nachfolgenden Wörtern in einem Satz erfassen konnte. BERT wurde weitgehend für Anwendungen wie Fragebeantwortung, Textklassifikation und Sprachübersetzung verwendet. Seine Architektur hat den Weg für zahlreiche Fortschritte in NLP geebnet und bleibt in vielen KI-Anwendungen grundlegend.

3. Stable Diffusion
   Entwickelt von Stability AI, ist Stable Diffusion ein Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das Deep-Learning-Techniken verwendet, um hochrealistische Bilder basierend auf Textvorgaben zu erzeugen. Dieses Modell war maßgeblich daran beteiligt, die Nutzung von KI in kreativen Bereichen wie digitaler Kunst, Design und Medien zu erweitern. Indem es textuelle Beschreibungen in detaillierte Bilder umwandelt, hat Stable Diffusion die Kraft von Foundation Models in Bereichen über Sprache hinaus demonstriert und neue Möglichkeiten in der visuellen Inhaltserstellung und -bearbeitung eröffnet.

Trotz ihres Potentials stehen Foundation Models vor mehreren Herausforderungen. Ein großes Hindernis sind ihre Infrastrukturanforderungen. Das Training eines Foundation Models von Grund auf erfordert enorme Rechenressourcen, oft Tausende von GPUs und gewaltige Datenmengen. Dies macht die Entwicklung neuer Grundlagemodelle sowohl teuer als auch zeitaufwendig.

Ein weiteres Problem ist die Interpretierbarkeit. Foundation Models funktionieren oft als „Black Boxes“, bei denen die internen Arbeitsweisen des Modells nicht transparent sind. Diese mangelnde Transparenz wirft insbesondere in wichtigen Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen Bedenken auf, wo es wichtig ist, nachzuvollziehen, wie ein Modell zu einer Entscheidung gelangt ist, aus ethischen und rechtlichen Gründen.

Foundation Models sehen sich auch Herausforderungen im Zusammenhang mit Vorurteilen und Genauigkeit gegenüber. Da diese Modelle auf großen, oft ungefilterten Datensätzen trainiert werden, können sie unbeabsichtigt Vorurteile, die in den Daten vorhanden sind, erlernen und weitergeben. Dies kann zu voreingenommenen oder diskriminierenden Ergebnissen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Einstellung, Strafjustiz oder Gesundheitswesen. Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass Modelle auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden, um diese Risiken zu minimieren.

Foundation Models stellen einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz dar. Ihre Fähigkeit, über Aufgaben hinweg zu verallgemeinern, kombiniert mit der Möglichkeit, sie leicht für spezifische Anwendungen anzupassen, macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für die schnelle und kosteneffiziente Entwicklung von KI-Lösungen. Während sie bestimmte Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere in Bezug auf Infrastrukturanforderungen, Interpretierbarkeit und Vorurteile, ist ihr Potenzial, Branchen wie Gesundheitswesen, Kundenservice und autonome Systeme zu revolutionieren, unbestreitbar.

Mit der weiteren Entwicklung von KI werden Foundation Models voraussichtlich an der Spitze der Innovation bleiben und es Organisationen ermöglichen, die Kraft der KI zu nutzen, ohne umfangreiche Ressourcen oder Expertise im maschinellen Lernen zu benötigen.

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