Wenn Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel kommt, tauchen immer häufiger zwei Begriffe auf: Foundation Model (FM) und Large Language Model (LLM). FMs und LLMs stellen eine bedeutende Veränderung im Bereich der KI dar. Beide haben wesentlich zum Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP – Natural Language Processing) beigetragen. Die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, was zu Verwirrung führt. Obwohl die beiden Begriffe einige Gemeinsamkeiten aufweisen, sind sie nicht identisch. Ein genauerer Blick auf die Unterschiede zwischen den Begriffen verdeutlicht das breite Anwendungsspektrum und die Auswirkungen von FM über die Sprachverarbeitung hinaus. Ein Large Language Model ist eine Art Grundlagenmodell, das nur Text verstehen und erzeugen kann. FMs hingegen können Bilder, Text, Sprache und Video verarbeiten.
Was sind Foundation Models?
Foundation Models, auch Basismodelle genannt, sind eine Klasse von universell einsetzbaren KI-Modellen, die mit großen, unmarkierten Datenmengen aus verschiedenen Domänen vortrainiert werden, so dass sie ein breites Spektrum an Fähigkeiten entwickeln und Sprache und andere Daten verstehen können. Ihr Name leitet sich von ihrer Fähigkeit ab, die Grundlage für unzählige und vielfältige Anwendungsfälle zu bilden. Das Wissen dieser Modelle kann mit minimalem zusätzlichem Schulungsaufwand auf verschiedene Bereiche und Aufgaben übertragen werden. Dies steht im Gegensatz zu vielen anderen KI-Systemen, die speziell trainiert und dann für einen bestimmten Zweck eingesetzt werden.
Mehrschichtiger Ansatz
Foundation-Modelle verfolgen einen mehrschichtigen Ansatz: Auf der Basisschicht findet ein allgemeines Vortraining mit umfangreichen Daten statt, bei dem das Modell aus verschiedenen Inhalten lernt. Auf der mittleren Ebene erfolgt eine domänenspezifische Verfeinerung, die den Fokus des Modells weiter einschränkt. In der obersten Schicht wird die Leistung des Modells in Anwendungen zur Textgenerierung, Bilderkennung oder für anderen KI-Aufgaben optimiert.
An spezifische Anforderungen anpassbar
Die Basismodelle zeichnen sich durch eine hohe Flexibilität aus. Durch Feintuning können sie an eine Vielzahl von spezifischen Anforderungen angepasst oder für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Anwendungsfall trainiert werden. Durch den geringeren Trainingsaufwand sind FMs kostengünstiger und schneller einsetzbar als andere KI-Lösungen. FMs sind in der Lage, selbstständig aus unmarkierten Daten zu lernen (self-supervised learning). Dadurch können sie komplexe Muster erkennen und neue Inhalte generieren. Außerdem sind sie so konzipiert, dass sie mit mehr Daten und Rechenressourcen skalieren können, was häufig zu einer besseren Leistung führt. Schließlich tragen sie zur Steigerung der Unternehmenseffizienz bei, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und dabei helfen, Produkte effizient zu entwickeln, den Kundensupport zu verbessern und Geschäftsdokumente wie Angebote auf der Grundlage komplexer Spezifikationen zu erstellen.
Was sind Large Language Models?
Große Sprachmodelle sind eine Untergruppe von FMs, die speziell für die Verarbeitung und Generierung menschlicher Sprache entwickelt wurden und eine Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung ausführen können. Sie werden mit großen Textdatensätzen trainiert und können verschiedene textbasierte Aufgaben ausführen, wie z.B. Kontext verstehen, Fragen beantworten, Aufsätze schreiben, Texte zusammenfassen und Code generieren. LLMs verfügen über ein tiefes Verständnis der Struktur und Semantik von Sprache, das es ihnen ermöglicht, kohärente und kontextrelevante Texte zu produzieren. Sie können mit relativ wenig zusätzlichen Daten für spezifische sprachbasierte Aufgaben optimiert werden.
Was ist der Unterschied zwischen FMs und LLMs?
Während Foundation Models die Grundlage für eine Vielzahl von Anwendungen bilden, konzentrieren sich Large Language Models, wie der Name schon sagt, auf Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing – NLP). Durch Feintuning können FMs schnell an verschiedene Anwendungen mit begrenzten Daten angepasst werden, was die erforderlichen Rechenressourcen und den Zeitaufwand im Vergleich zum Training eines Modells von Grund auf verringert. Im Gegensatz dazu sind die Fähigkeiten von LLMs auf das Verstehen und Erzeugen menschlicher Sprache beschränkt.
Beispiel Chatbot
Sowohl FMs als auch LLMs spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Funktionalität von Chatbots. FMs bilden den Rahmen für Chatbots, um Benutzereingaben zu verarbeiten und relevante Informationen abzurufen. LLMs ermöglichen es Chatbots, Antworten zu geben, die einem natürlichen menschlichen Dialog ähneln, und verbessern so die Gesprächserfahrung. Beispielsweise kann ein Chatbot für den Kundensupport, der zunächst auf einem FM basiert, mit Hilfe von LLMs verfeinert werden. Durch diese Verfeinerung wird der Chatbot empathischer, kontextbewusster und kann komplizierte Anfragen besser bearbeiten, was zu einer hochgradig interaktiven Kundeninteraktion führt.
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Welche Arten von Foundation Models gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von Foundation Models, jedes mit seinen eigenen Eigenschaften und Anwendungen.
Sprachmodelle
Sprachmodelle wie die GPT-Serie von OpenAI gehören zu den am weitesten verbreiteten Basismodellen. Sie werden mit umfangreichen Textkorpora trainiert und sind in der Lage, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben wie die maschinelle Übersetzung, die Zusammenfassung und die Beantwortung von Fragen.
Vision-Modelle
Während sich Sprachmodelle auf Textdaten konzentrieren, sind Vision-Modelle auf das Verstehen und Generieren von Bildern spezialisiert. Modelle wie CLIP von OpenAI werden mit großen Bilddatensätzen trainiert, um visuelle Inhalte zu erkennen und zu kategorisieren. Sie finden Anwendung in Bereichen wie der Bildklassifikation, der Objekterkennung und sogar der Generierung von Bildunterschriften.
Multimodale Modelle
Multimodale Basismodelle kombinieren Sprach- und Bildfunktionen. Sie können sowohl Text- als auch Bildinformationen verarbeiten und generieren. Diese Modelle sind besonders nützlich für Aufgaben, die sowohl Text- als auch Bildeingaben erfordern, wie z.B. Bildbeschriftungen und visuelle Frage-Antwort-Funktionen.
Domänenspezifische Modelle
Einige Basismodelle sind auf bestimmte Fachgebiete zugeschnitten, z. B. Gesundheit, Finanzen oder Recht. Diese Modelle sind mit domänenspezifischen Daten vortrainiert, so dass sie die für diese Domänen relevante Sprache verstehen und generieren können. Sie bieten einen Ausgangspunkt für Entwickler und Forscher in spezialisierten Anwendungen.
Beispiele für Foundation Models
Foundation Models sind vielseitige Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz, die in vielen Bereichen eingesetzt werden. Jedes Modell hat seine eigenen Stärken:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT wurde von Google AI entwickelt und ist ein intelligentes Sprachmodell, das den Kontext von Wörtern gründlich analysiert. Indem es die Wörter vor und nach einem bestimmten Wort betrachtet, kann BERT die genaue Bedeutung eines Satzes erfassen. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich, um die Absicht hinter Suchanfragen zu verstehen. In der Wirtschaft wird BERT eingesetzt, um Suchergebnisse zu verbessern, Chatbots intelligenter zu machen und sogar bei Übersetzungen zu helfen. RoBERTa (Robust optimized BERT) ist eine erweiterte Version von BERT, die seine „Sprachverstehensfähigkeiten“ verbessert und bei verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung Spitzenleistungen erzielt.
DALL-E
DALL-E von OpenAI ist ein virtueller Künstler, der Bilder direkt aus Textbeschreibungen erzeugt. Aber DALL-E kann noch mehr: Vorhandene Bilder können mit seiner Hilfe bearbeitet und verfeinert werden – ob für lebendige Marketingkampagnen, detaillierte Storyboards für Filme und Spiele, innovatives Produktdesign oder die Entwicklung einer starken Markenidentität – DALL-E ist ein hoch kreatives Werkzeug.
LLaMA (Großes Sprachmodell Meta AI)
LLaMA, das Sprachmodell von Meta AI, ist ein vielseitiges Werkzeug mit zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten. Ob es darum geht, Texte zu verfassen, Sprachen zu übersetzen oder komplexe Fragen zu beantworten – LLaMA meistert diese Aufgaben mit Leichtigkeit. Es funktioniert, indem es aus einer Folge von Wörtern das wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagt. So kann es Texte erstellen, übersetzen, Fragen beantworten und sogar Code generieren. Unternehmen setzen LLaMA zum Beispiel im Kundenservice ein, während Anwälte damit effizienter nach juristischen Informationen suchen können. Auch im E-Commerce findet LLaMA Anwendung, etwa bei der Erstellung von Produktbeschreibungen.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT-4, entwickelt von OpenAI, ist bekannt für seine Sprachverstehens- und Sprachgenerierungsfähigkeiten und wird in den Bereichen Inhaltsgenerierung, Chatbots, Sprachübersetzung, Textzusammenfassung und Codegenerierung eingesetzt. Unternehmen schätzen GPT-4 besonders für die Automatisierung von Prozessen und die Steigerung der Produktivität. Auch im Bildungsbereich wird GPT-4 eingesetzt, um Lernenden wertvolles Feedback zu geben.
SeamlessM4T
SeamlessM4T, ein KI-Modell von Meta AI, ermöglicht eine nahtlose Kommunikation über Sprachgrenzen hinweg. Es bietet eine breite Palette von Übersetzungsfunktionen, von der Spracherkennung bis zur Text-zu-Sprache-Synthese. Mit SeamlessM4T können Benutzer problemlos zwischen mehr als 100 Sprachen wechseln und so die globale Verständigung fördern.
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
CLIP von Open AI konzentriert sich auf das Verstehen von Bildern und wird häufig zur Bildklassifikation, zur visuellen Beantwortung von Fragen und zur Generierung von Bildunterschriften verwendet.
T5 (Text-zu-Text-Transformation)
T5 wurde von Google entwickelt und ist ein vielseitiges Basismodell, das für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt wird, darunter Textklassifikation, Sprachübersetzung und Dokumentzusammenfassung.
ELECTRA
ELECTRA ist bekannt für seinen effizienten Trainingsprozess, der zur Verbesserung des Sprachverstehens beiträgt und Aufgaben wie Textvervollständigung und Stimmungsanalyse generiert.
UniLM (Unified Language Model)
UniLM ist ein vielseitiges Basismodell, das sowohl Sprachverstehen als auch Sprachgenerierung unterstützt und daher für Anwendungen wie Textzusammenfassung, maschinelle Übersetzung und Dokumentklassifikation geeignet ist.
FM out of the Box
Bereits heute gibt es eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die mit Foundation-Modellen erfolgreich umgesetzt werden können. Out-of-the-Box-Modelle können ohne unternehmensspezifische Anpassungen schnell und einfach eingesetzt werden. Man spricht hier von einer hohen Feasability. Ganz im Gegensatz zu Modellen, die unternehmens- und domänenspezifisch entwickelt und trainiert werden müssen. Out-of-the-box-Modelle kapseln eine enorme Menge an gelösten Aufgaben in einem wiederverwendbaren Paket, was Zeit spart, da gemeinsame Funktionen nicht von Grund auf neu erstellt werden müssen. Dank bewährter Architekturen, Funktionen und Leistungsmerkmale können sich Unternehmen auf die schnelle Erstellung und Bereitstellung von Endanwendungen konzentrieren. Entwickler können auf vorgefertigte Modelle zurückgreifen, anstatt bei null anzufangen. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern macht die KI-Technologie auch zugänglicher, da die Feinabstimmung eines vorhandenen Modells weniger Rechenressourcen und Fachwissen erfordert als das Training eines neuen Modells von Grund auf.
