Was ist ein Foundation Model? Unterschied zum LLM erklärt

Was ist ein Foundation Model?

Ein Foundation Model (Basismodell) ist ein großes Modell der künstlichen Intelligenz, das mit breiten und vielfältigen Daten vortrainiert wird und sich danach an viele unterschiedliche Aufgaben anpassen lässt. Dasselbe Modell kann zum Beispiel texten, zusammenfassen, klassifizieren oder Code vorschlagen. Forschende der Universität Stanford haben den Begriff geprägt.

Stellen Sie sich das Grundstudium an einer Universität vor. Zunächst erwerben alle Studierenden breites Allgemeinwissen und Grundfertigkeiten. Danach spezialisieren sie sich, zum Beispiel auf Ingenieurwesen, Architektur oder Lehramt. Ein Foundation Model funktioniert ebenso: Es bekommt zuerst eine allgemeine Ausbildung, dann richten Sie es auf eine Aufgabe aus.

In diesem Leitfaden beantworten wir die Frage, was ist ein Foundation Model, in einfacher Sprache. Zunächst zeigen wir, wie solche Modelle lernen. Danach vergleichen wir sie mit großen Sprachmodellen, nennen Risiken und geben eine Checkliste für die Auswahl. Technisches Vorwissen brauchen Sie dafür nicht.

Warum nennt man es ein "Basismodell"?

Der Name beschreibt die Rolle des Modells. Es ist nämlich kein fertiges Produkt, sondern der Untergrund, auf dem andere Anwendungen stehen. Wie das Fundament eines Gebäudes sieht man es kaum, aber alles darüber hängt davon ab.

Früher haben Teams für jede Aufgabe ein eigenes Modell trainiert. Für die Erkennung von Spam gab es ein Modell, für die Stimmungsanalyse ein zweites und für die Übersetzung ein drittes. Jedes brauchte außerdem eigene Trainingsdaten, eigene Pflege und eigene Fachleute.

Foundation Models drehen diese Reihenfolge um. Zuerst lernt ein einziges großes Modell aus allgemeinen Daten. Danach passen Sie es mit kleinen Ergänzungen an Ihre Aufgaben an. Folglich fällt der große Aufwand nur einmal an, und Sie nutzen das Ergebnis an vielen Stellen.

Das Stanford Center for Research on Foundation Models beschreibt diese Systeme als das vorherrschende Paradigma der KI in den 2020er Jahren. Zudem betont es, dass sie neue Fähigkeiten und Risiken mitbringen, die noch schlecht verstanden sind.

Was ist ein Foundation Model und wie lernt es?

Die erste Phase heißt Vortraining. Das Modell wertet einen riesigen Datenbestand aus und erkennt allgemeine Muster. Bei Textmodellen sagt es dann meist das nächste Textstück voraus. Bei Bildmodellen ergänzt es zum Beispiel eine fehlende Bildregion oder ordnet einem Bild die passende Beschreibung zu.

Diese Phase braucht daher kaum menschliche Beschriftung. Das Modell nutzt selbstüberwachtes Lernen, das heißt, die Daten liefern Frage und Antwort gleichzeitig. Genau deshalb lässt sich das Verfahren so gut skalieren.

Das Vortraining ist teuer, denn es verlangt viele Rechenbeschleuniger, lange Laufzeiten und eine große Datenpipeline. Daher übernehmen meist große Labore und Technologiekonzerne diesen Schritt. Ein normales Unternehmen startet stattdessen mit einem vorhandenen Modell.

Zudem zählt die Datenqualität. Fehlerhafte Daten verstärken die Fehler des Modells. Anbieter bereinigen ihre Daten deshalb, entfernen Duplikate und filtern Inhalte. Trotzdem wird das Ergebnis nie perfekt, also sollten Sie die Ausgaben immer in Ihrem eigenen Fachgebiet prüfen.

Viele Modelle durchlaufen danach eine Ausrichtung mit menschlichem Feedback, damit sie hilfreich und sicher antworten. Das erklären wir in unserem RLHF Leitfaden. Bei der Architektur stützen sich die meisten modernen Modelle auf das Transformer Design. Details finden Sie im Artikel zur Transformer Architektur.

Wie passen Sie ein Foundation Model an Ihre Aufgabe an?

Ein vortrainiertes Modell ist ein allgemeines Bündel an Fähigkeiten. Um es einzusetzen, gibt es drei gängige Wege. Allerdings unterscheiden sich Kosten, Flexibilität und Kontrolle deutlich.

• Prompting: Sie sagen dem Modell mit klaren Anweisungen und Beispielen, was Sie wollen. Das ist der schnellste und günstigste Weg. Techniken zeigt unser Prompt Engineering Leitfaden.
• Retrieval (RAG): Das Modell liest vor der Antwort passende Abschnitte aus Ihren eigenen Dokumenten. So arbeitet es mit aktuellen, firmeneigenen Fakten. Mehr dazu lesen Sie unter Was ist RAG.
• Fine Tuning: Sie trainieren das Modell mit eigenen Beispielen weiter. Das passt zu Tonalität, Format oder einer engen Spezialaufgabe. Wir behandeln es in Fine Tuning und LoRA.

In der Praxis probieren Sie zuerst Prompting, dann Retrieval und erst zuletzt Fine Tuning. Denn diese Reihenfolge steigert Kosten und Komplexität Schritt für Schritt. Also lösen Sie die meisten Aufgaben schon in den ersten beiden Schritten.

Sie können die Wege außerdem kombinieren. Zum Beispiel starten Sie mit einem Prompt, ergänzen Retrieval, sobald das Modell Ihre Fakten braucht, und wechseln zum Fine Tuning, falls der Ton weiter abweicht.

Was bedeuten Homogenisierung und emergente Fähigkeiten?

Diese beiden Ideen sind die wichtigsten Beiträge des Berichts aus Stanford zur Debatte. Die Autorinnen und Autoren schreiben, dass der Maßstab neue, emergente Fähigkeiten hervorbringt. Außerdem fördert die breite Wirksamkeit der Modelle die Homogenisierung.

Emergenz heißt, dass eine Fähigkeit, die ein kleines Modell nicht hat, bei wachsender Größe unerwartet auftaucht. Ein Modell kann sich zum Beispiel nach wenigen Beispielen auf eine Aufgabe einstellen, die es nie gezielt geübt hat. Die Forschung untersucht die Grenzen dieses Effekts noch, deshalb sollten Sie ihn nicht als feste Regel darstellen.

Homogenisierung heißt, dass viele verschiedene Anwendungen auf denselben wenigen Basismodellen aufbauen. Einerseits verbreitet sich jede Verbesserung überall. Andererseits verbreitet sich auch jeder Fehler überall. Der Bericht hält ausdrücklich fest, dass die Mängel des Basismodells an alle angepassten Modelle weitergehen.

Wie Größe und Leistung zusammenhängen, erklärt außerdem unser Artikel über Scaling Laws in der KI.

Was ist ein Foundation Model im Vergleich zu einem LLM?

Kurz gesagt: Jedes große Sprachmodell zählt als Foundation Model, aber nicht jedes Foundation Model ist ein Sprachmodell. "Foundation Model" bezeichnet eine Kategorie. Ein LLM ist dagegen ihr bekanntestes, textorientiertes Mitglied.

Auch Bild, Audio und multimodale Basismodelle gehören somit unter dieses Dach. Klassische Modelle für genau eine Aufgabe stehen allerdings außerhalb. Die folgende Tabelle vergleicht sie nebeneinander.

Zu LLMs lesen Sie unseren Artikel über große Sprachmodelle. Für gemischte Eingaben passt Was ist multimodale KI.

Worin unterscheidet sich ein Foundation Model von einem aufgabenspezifischen Modell?

Ein aufgabenspezifisches Modell existiert, um eine Aufgabe gut zu erledigen. Ein Klassifikator für Dokumente kann zum Beispiel nicht einfach eine andere Aufgabe übernehmen. Dafür ist er bei seiner Aufgabe klein, schnell und günstig.

Ein Foundation Model hat dagegen breite Kapazität, bleibt aber ein allgemeines Werkzeug. Bei einer einzelnen engen Aufgabe ist es deshalb oft langsamer und teurer. Dafür müssen Sie kein neues Modell trainieren, wenn sich die Aufgabe ändert.

Die Wahl ist also keine Frage von besser oder schlechter. Entscheidend ist dann, wie breit Ihre Arbeit ist. Für eine feste Aufgabe reicht oft ein kleines Modell. Für wechselnde, vielseitige Arbeit bietet ein Foundation Model mehr Spielraum.

Wenn Sie kleine, effiziente Modelle mögen, bietet unser Leitfaden zu Small Language Models eine gute Zwischenlösung.

Wo setzen Unternehmen Foundation Models ein?

Die Einsatzfelder hängen daher vom Modelltyp ab. Die folgenden Szenarien sind Beispiele und keine echten Kundenergebnisse.

• Kundenkommunikation: Ein Onlineshop baut einen Antwortassistenten auf einem Basismodell und ergänzt Produktfakten per Retrieval.
• Inhalte und Reporting: Ein Marketingteam lässt wöchentliche Leistungsnotizen zusammenfassen. Ein Mensch prüft außerdem jeden Entwurf.
• Softwareentwicklung: Ein Entwicklerteam nutzt das Modell für Codevorschläge, Testentwürfe und Dokumentation.
• Bildverarbeitung: Ein Katalogteam erzeugt Alternativtexte für Produktfotos.
• Dokumentenverarbeitung: Ein Büro liest Felder aus eingehenden Verträgen und Formularen aus.

Der gemeinsame Nenner ist, dass eine Basis über verschiedene Anpassungen verschiedene Aufgaben bedient. Daher lohnt es sich, das Fundament einmal sauber aufzusetzen. Einen breiteren Überblick gibt unser Einsteiger Leitfaden zu generativer KI.

Allerdings braucht nicht jeder Einsatz dieselbe Sorgfalt. Eine interne Zusammenfassung von Besprechungsnotizen hat zum Beispiel ein geringes Risiko. Eine automatische Antwort an Kunden verlangt dagegen deutlich strengere Kontrollen.

Wann ist ein Foundation Model die falsche Wahl?

Nicht jede Aufgabe braucht ein großes Modell. Manchmal erhöht es nur Kosten und Risiko. Denken Sie in diesen Fällen über eine engere Lösung nach:

• Die Aufgabe ist einfach und die Regeln sind klar, etwa die Prüfung eines Formularfelds. Klassische Software ist dann günstiger und berechenbarer.
• Sie brauchen jedes Mal exakt dieselbe Ausgabe. Generative Modelle können dieselbe Frage nämlich leicht unterschiedlich beantworten.
• Ihre Fehlertoleranz liegt nahe null und Sie können keine menschliche Kontrolle einbauen.
• Ihre Daten sind hochsensibel und dürfen Ihre Umgebung nicht verlassen. Dann sollten Sie den lokalen Betrieb prüfen.

Außerdem können Modelle überzeugend klingende, aber falsche Antworten liefern. Dieses Verhalten beschreibt unser Artikel zur KI Halluzination. Bauen Sie deshalb einen Prüfschritt ein.

Welche Risiken birgt ein Foundation Model?

Sie können die Risiken in zwei Gruppen einteilen: solche, die vom Modell selbst kommen, und solche, die aus dem Umfeld stammen. Der Bericht aus Stanford behandelt beides ausführlich. Für Unternehmen sind diese Punkte am wichtigsten.

Einzelner Ausfallpunkt. Wenn viele Produkte dieselbe Basis nutzen, trifft ein Mangel der Basis sie alle. Ein Ausfall des Anbieters oder eine Verhaltensänderung kann dann alle angebundenen Anwendungen gleichzeitig erschüttern.

Verbreitung von Verzerrung. Ungleichgewichte in den Trainingsdaten gehen auf das Modell über und wandern danach in nachgelagerte Anwendungen. Testen Sie die Ausgaben daher mit verschiedenen Nutzergruppen.

Falsche Informationen. Ein Modell kann sicher klingen und trotzdem falsch liegen. Prüfen Sie bei wichtigen Entscheidungen deshalb die Quelle.

Daten und Datenschutz. Wenn Sie Kundendaten an einen externen Dienst senden, bedenken Sie Vertrag und Rechtslage. Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung, sprechen Sie also mit einer Fachperson.

Sie können das Risiko nicht auf null bringen, aber Sie können es steuern. Behalten Sie bei kritischen Entscheidungen eine menschliche Freigabe. Prüfen Sie Stichproben regelmäßig auf Qualität und Fairness. Bauen Sie das System so, dass Sie den Anbieter wechseln können. Unsere Beiträge zu KI Guardrails und zu Prompt Injection helfen bei der Schutzschicht.

Wie unterscheiden sich offene und geschlossene Basismodelle?

Zunächst stellen Anbieter Modelle meist auf zwei Arten bereit. Bei einem geschlossenen Modell nutzen Sie einen Dienst über eine Schnittstelle und sehen nicht hinein. Bei einem offenen Modell laden Sie die Gewichte herunter und betreiben sie in Ihrer eigenen Umgebung. Die Lizenzbedingungen unterscheiden sich je nach Modell, lesen Sie den Text daher immer.

Welche Variante passt, hängt von Ihrer Datensensibilität und Ihrer Teamkapazität ab. Das Konzept offener Gewichte erklären wir ausführlich im eigenen Artikel.

Was bedeutet "Modell mit allgemeinem Verwendungszweck" in der Regulierung?

"Foundation Model" ist ein akademischer Begriff. In Rechtstexten steht dagegen häufiger "Modell mit allgemeinem Verwendungszweck". Die europäische Verordnung über künstliche Intelligenz, der AI Act, definiert dieses Konzept und legt Anbietern besondere Pflichten auf.

Laut der offiziellen Seite der Europäischen Kommission können solche Modelle viele verschiedene Aufgaben erfüllen und dienen als Grundlage für zahlreiche Anwendungen. Anbieter müssen Transparenz und Urheberrecht beachten und eine Zusammenfassung der Trainingsinhalte vorlegen. Modelle mit systemischem Risiko unterliegen zusätzlichem Risikomanagement.

Umfang und Fristen können sich ändern. Prüfen Sie daher den aktuellen Text auf der offiziellen Seite der Europäischen Kommission. Was Sie hier lesen, ist allgemeine Information und keine Rechtsberatung.

Als Unternehmen sind Sie meist Nutzer und kein Anbieter. Trotzdem ist es eine gute Gewohnheit, das verwendete Modell und die Dokumentation des Anbieters festzuhalten.

Wie ist die Idee des Foundation Models entstanden?

Die Wurzel liegt darin, Gelerntes aus einer Aufgabe auf eine andere zu übertragen. Erstens bemerkten Forschende, dass ein mit breiten Daten trainiertes Modell auch andere Aufgaben übernehmen kann. Dieser Ansatz, das Transferlernen, wuchs mit der Zeit in einen viel größeren Maßstab hinein.

Dann kamen große Datenmengen, leistungsfähige Hardware und wirksame Architekturen zusammen, und der Fortschritt sprang an. Die Modelle wurden also nicht nur genauer, sondern auch für mehr Aufgaben nützlich. Der Bericht aus Stanford nennt diesen Wandel einen Paradigmenwechsel.

Ein Detail ist wichtig: Der Begriff beschreibt eine Bauweise von Systemen und kein technisches Wunder. Es geht also nicht darum, wie klug ein Modell wirkt. Es geht darum, dass viele Systeme auf derselben Basis stehen, und um die Folgen davon.

Wie hängen Foundation Models mit Deep Learning und generativer KI zusammen?

Diese Begriffe liegen also wie Schichten ineinander. Zunächst steht außen die künstliche Intelligenz. Darin liegt das maschinelle Lernen und darin wiederum Deep Learning. Ein Zweig des Deep Learning, der mit breiten Daten hochskaliert wurde, heißt dann Foundation Model.

• Deep Learning: Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen. Siehe unseren Deep Learning Leitfaden.
• Generative KI: Der Oberbegriff für Systeme, die neuen Text, neue Bilder oder neues Audio erzeugen. Viele Foundation Models sind generativ, aber nicht alle davon.
• Transformer: Die Architektur in vielen Basismodellen. Eine Architektur und eine Kategorie sind also nicht dasselbe.
• GANs und Diffusion: Ansätze für die Bilderzeugung. GANs erklären wir in einem eigenen Artikel.

Anders gesagt: Foundation Model ist kein Methodenname. Es beschreibt eine Position und eine Rolle, nämlich breit, vortrainiert und anpassbar.

Welche Stärken und Schwächen hat ein Foundation Model?

Ein ausgewogenes Urteil stellt beide Seiten nebeneinander. Die Listen unten liefern eine Zusammenfassung, die Sie in einer Entscheidungsrunde nutzen können.

Stärken:

• Es erspart oft das Sammeln neuer Daten und das Training von Grund auf.
• Es liefert schon mit wenigen Beispielen brauchbare Ergebnisse, daher gelingen Prototypen schneller.
• Eine Infrastruktur bedient viele Einsätze, somit sinkt der Wartungsaufwand.
• Breites Sprach und Fachwissen hilft ihm bei unerwarteten Eingaben.

Schwächen:

• Es kann eine selbstsichere, aber falsche Antwort geben.
• Es trägt außerdem die Grenzen und Verzerrungen seiner Trainingsdaten in sich.
• Der Betrieb kann teurer sein als bei einem kleinen aufgabenspezifischen Modell.
• Sein Verhalten kann sich durch Updates des Anbieters ändern, deshalb brauchen Sie laufende Tests.

Wie bewerten Sie die Qualität eines Foundation Models?

Allgemeine Benchmark Werte geben Ihnen allerdings nur einen groben Eindruck. Wichtig ist, wie sich das Modell bei Ihrer eigenen Arbeit verhält. Deshalb ist ein kleines Testset aus eigenen Beispielen die wertvollste Investition.

Wählen Sie zunächst zwanzig oder dreißig echte Nutzerfragen, schreiben Sie zu jeder die ideale Antwort und vergleichen Sie die Ausgabe des Modells damit. Ergänzen Sie außerdem schwierige Grenzfälle. Prüfen Sie bei Fragen ohne Antwort, ob das Modell zugibt, dass es etwas nicht weiß.

Später können Sie eine automatische Bewertung aufbauen. Das behandeln wir im Leitfaden zu LLM Evals. Führen Sie nach jedem Modell oder Prompt Wechsel denselben Test erneut aus, denn Ergebnisse können sich unbemerkt verschieben.

Welche Schritte für Daten und Datenschutz sind sinnvoll?

Erfassen Sie zunächst, welche Daten an das Modell gehen. Legen Sie personenbezogene Daten, Vertragstexte und Geschäftsgeheimnisse in eine eigene Kategorie. Lesen Sie danach die Datenbedingungen des Anbieters und klären Sie, ob Ihre Eingaben später ins Training fließen.

• Entfernen oder maskieren Sie zunächst unnötige personenbezogene Daten, bevor sie den Prompt erreichen.
• Beschränken Sie den Zugriff nach Rollen, damit klar ist, wer was an welches Modell sendet.
• Protokollieren Sie Ein und Ausgaben gemäß Ihrer Datenschutzrichtlinie und legen Sie eine Aufbewahrungsfrist fest.
• Prüfen Sie bei sehr sensiblen Aufgaben den lokalen Betrieb eines Modells.

Das Datenschutzrecht unterscheidet sich je nach Land. Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung, holen Sie sich daher vor dem Start fachlichen Rat.

Wie arbeitet ein Foundation Model in einem Beispielszenario?

Damit die Frage, was ist ein Foundation Model, greifbar wird, nehmen wir ein erfundenes Beispiel. Es ist ein Beispielszenario und kein echtes Kundenergebnis. Ein kleiner Onlineshop möchte einen Assistenten für Fragen zu Rückgabe und Versand.

1. Zunächst entscheidet der Shop, ein vorhandenes Foundation Model über eine Schnittstelle zu nutzen, weil ein eigenes Training nicht ins Budget passt.
2. Danach wandelt das Team Rückgaberichtlinie und Versandregeln in saubere Dokumente um und verbindet sie per Retrieval mit dem Modell.
3. Im Prompt hält es Tonalität, Tabus und die Antwort bei Unwissen fest.
4. Außerdem baut es ein Testset aus echten Kundenfragen und bewertet jede Antwort.
5. Schließlich übernimmt in der Pilotphase ein Mensch die schwierigen Fälle, und das Team liest die Protokolle, um den Prompt zu verbessern.

Beachten Sie, dass das Modell in diesem Ablauf kein Fine Tuning bekam. Die allgemeine Fähigkeit kam fertig, das Wissen des Shops kam von außen dazu. Für die meisten Unternehmen ist das der realistische Weg.

Warum sind Foundation Models für Unternehmen wichtig?

Der erste Grund ist also Tempo. Statt ein Modell bei null zu trainieren, starten Sie von einer fertigen Basis und bauen binnen Wochen einen lauffähigen Prototyp. Der zweite Grund ist Flexibilität. Dieselbe Basis kann nämlich die Bedürfnisse verschiedener Teams bedienen.

Der dritte Grund ist der Wettbewerb, denn Ihre Mitbewerber erreichen dieselben Werkzeuge. Den Unterschied macht daher nicht das Modell, sondern der Kontext, den Sie liefern, Ihre Datenqualität und Ihr Prozessdesign. Anders gesagt: Das Modell teilen alle, die Anpassung gehört Ihnen.

Dieser Vorteil bringt allerdings ein Abhängigkeitsrisiko mit. Wenn Sie sich eng an einen Anbieter binden, treffen Sie Preis oder Verhaltensänderungen. Entwerfen Sie Ihre Anwendung daher so, dass Sie das Modell austauschen können.

Noch ein praktischer Punkt: Wer die Frage, was ist ein Foundation Model, aus Unternehmenssicht betrachtet, merkt, dass es weniger dem Kauf von Software gleicht und mehr dem Mieten einer Fähigkeit. Die Fähigkeit kommt fertig, aber sie nutzbar zu machen, liegt in Ihrer Verantwortung.

Wie bauen Sie Anwendungsschichten auf einem Foundation Model auf?

Stellen Sie sich eine Anwendung als mehrere Schichten vor. Unten liegt das Basismodell. Darüber folgt die Anpassungsschicht mit Prompts, Retrieval und gegebenenfalls Fine Tuning. Obenauf sitzen Geschäftslogik, Oberfläche und Sicherheitsprüfungen.

1. Definieren Sie zuerst die Aufgabe: wer, mit welcher Eingabe, mit welcher erwarteten Ausgabe.
2. Wählen Sie dann den passenden Modelltyp: Text, Bild oder multimodal.
3. Entwerfen Sie danach Prompt und Wissensquelle.
4. Bereiten Sie ein Testset vor, um die Ausgabe zu messen.
5. Ergänzen Sie schließlich Überwachung, menschliche Freigabe und einen Notfallplan.

Diese Reihenfolge schützt Sie vor teuren Fehlern, denn was Sie nicht messen, verbessern Sie nicht. Für Werkzeuge und Modellbibliotheken ist die Dokumentation von Hugging Face ein guter Einstieg.

Welche Irrtümer über Foundation Models sind verbreitet?

Weil das Thema beliebt ist, kursieren einige Mythen. Deshalb stellen wir die häufigsten richtig.

• "Ein Foundation Model ist nur ein Chatbot." Nein. Ein Chatfenster ist nur eine Nutzungsform. Basismodelle gibt es auch für Bilder, Audio und Code.
• "Ein größeres Modell ist immer besser." Nein. Ein kleineres Modell kann Ihrer Aufgabe, Ihrer Latenz und Ihrem Kostenziel besser entsprechen.
• "Das Modell weiß alles." Nein. Seine Trainingsdaten haben Grenzen, und es kann sich irren.
• "Ein fertiges Modell erledigt die Arbeit." Nein. Bewertung, Sicherheit und Prozessdesign machen den größten Teil der Arbeit aus.

Wer diese Irrtümer kennt, setzt die Erwartungen richtig. Dadurch vermeiden Sie am Projektanfang unnötige Enttäuschungen.

Welche Checkliste hilft bei der Auswahl eines Foundation Models?

Überlassen Sie die Wahl daher nicht dem Bauchgefühl. Die folgende Liste enthält die Fragen, die Sie gemeinsam mit Ihrem Team beantworten sollten.

1. Aufgabendefinition: Ist die Aufgabe klar und messbar?
2. Modelltyp: Brauchen Sie Text, Bild oder multimodale Eingaben?
3. Datensensibilität: Sind Vertrag und Rechtslage beim Senden Ihrer Daten nach außen geklärt?
4. Lizenz und Nutzungsbedingungen: Erlaubt die Lizenz die kommerzielle Nutzung?
5. Qualitätstest: Haben Sie das Modell mit eigenen Beispielen nebeneinander getestet?
6. Kosten und Latenz: Reichen Budget und Tempo bei Ihrem Zielvolumen? Prüfen Sie aktuelle Preise auf der offiziellen Seite des Anbieters.
7. Abhängigkeit: Erlaubt Ihr Entwurf bei Bedarf den Wechsel zu einem anderen Modell?
8. Sicherheit und Überwachung: Gibt es eine Kontrolle und eine menschliche Freigabe für schlechte Ausgaben?

Wenn Sie alle acht Fragen klar beantworten können, starten Sie getrost einen Pilot. Fehlende Antworten sind die Arbeit, die Sie zuerst erledigen sollten.

Was ist ein Foundation Model kurz zusammengefasst?

Zusammengefasst ist ein Foundation Model ein Basismodell der KI, das mit breiten Daten vortrainiert wird und sich an viele Aufgaben anpasst. Große Sprachmodelle sind der textorientierte Teil dieser Kategorie. Multimodale Modelle und Bildmodelle gehören zur selben Familie.

Erstens sind seine Stärken Tempo, Flexibilität und Wiederverwendung. Seine Grenzen sind Kosten, Fehleranfälligkeit und Abhängigkeit vom Anbieter. Unter den Risiken stechen der einzelne Ausfallpunkt und die Verbreitung von Verzerrung hervor.

Probieren Sie zur Anpassung in dieser Reihenfolge Prompting, Retrieval und Fine Tuning aus. Treffen Sie die Wahl mit der Checkliste. So behandeln Sie das Modell als messbare Ingenieurkomponente und nicht als Zauberei.

Nutzen Sie diesen Leitfaden als Fahrplan. Trennen Sie zunächst den Begriff und seine Kategorien. Probieren Sie dann die Anpassungswege nacheinander aus. Legen Sie Risiko und Datenfragen gleich zu Beginn auf den Tisch, denn später ergänzte Schutzmaßnahmen sind teurer und schwerer.

Wo sollten Sie als Nächstes anfangen?

Wählen Sie zuerst eine kleine, messbare Aufgabe. Zum Beispiel eignen sich eine Gruppe wiederkehrender Kundenfragen oder ein wöchentlicher Bericht gut. Testen Sie dann zwei oder drei Modelloptionen mit Ihren eigenen Beispielen und halten Sie die Ergebnisse nebeneinander fest.

Wenn Sie dabei Unterstützung möchten, schärfen wir von Talha Aslan und Team Ihren Anwendungsfall gern im Rahmen unserer KI Beratung. Einen größeren Überblick bietet unsere Seite zur KI Automatisierung.

Wenn Sie den akademischen Hintergrund interessiert, lesen Sie die Primärquellen: den arXiv Bericht zu Foundation Models und die Seite des Stanford CRFM. Für Nachbarthemen derselben Familie lohnt sich als Nächstes unser Artikel zu GANs.