Foundation Model AI

Was bedeutet Foundation Model AI?

Ein Foundation Model (deutsch: Basismodell) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der mit extrem gro?en Datens?tzen aus dem ?ffentlichen Internet vortrainiert wurde. Diese Modelle repr?sentieren einen Wendepunkt in der KI-Forschung und -Anwendung, da sie die F?higkeit besitzen, Wissen über verschiedene Dom?nen hinweg zu generalisieren und anzuwenden.

Im Gegensatz zu eng gefassten Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), die für eine einzige Aufgabe trainiert werden, werden Foundation-Modelle mit einer Vielzahl von Daten trainiert und k?nnen Wissen von einer Aufgabe auf eine andere übertragen.

Diese Flexibilit?t ist ein Schlüsselmerkmal, das Foundation-Modelle von herk?mmlichen KI-Modellen unterscheidet und ihnen erm?glicht, in einer breiten Palette von Anwendungsf?llen eingesetzt zu werden.

Solch ein gro? angelegtes neuronales Netzwerk kann einmal trainiert und dann für verschiedene Aufgabentypen feinabgestimmt werden. Nach der Fertigstellung kann also jedes Foundation-Modell unbegrenzt oft ge?ndert werden, um eine Vielzahl diskreter Aufgaben zu automatisieren.

Die Erstellung von Foundation-Modellen kann Millionen von Dollar kosten, da sie Hunderte von Milliarden von Hyperparametern enthalten, die mit Hunderten von Gigabytes an Daten trainiert wurden.

Diese Investition reflektiert das enorme Potenzial dieser Modelle, komplexe Probleme zu l?sen und neue M?glichkeiten in der KI-Anwendung zu erschlie?en.

Techopedia erkl?rt Foundation Model AI

Es wird erwartet, dass Foundation-Modelle die Durchführung von KI-Projekten für gro?e Unternehmen einfacher und kostengünstiger machen. Diese Modelle bieten eine skalierbare und effiziente L?sung, um die Grenzen herk?mmlicher KI-Anwendungen zu überwinden und die Entwicklung intelligenter Systeme zu beschleunigen.

Anstatt Millionen von Dollar für Hochleistungs-GPUs in der Cloud ausgeben zu müssen, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, k?nnen Unternehmen auf bereits trainierte Daten zurückgreifen und ihre Aufmerksamkeit (und ihr Budget) auf die Abstimmung des Modells auf bestimmte Aufgaben konzentrieren.

Foundation Model AI: Beispiele

Heute werden Foundation-Modelle verwendet, um Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu trainieren, die auf der Verarbeitung (NLP) und der Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) beruhen. Beliebte Anwendungsf?lle sind unter anderem:

• BERT – hilft Programmen der künstlichen Intelligenz, den Kontext von mehrdeutigen W?rtern im Text zu verstehen, indem der Text gleichzeitig von links nach rechts und von rechts nach links verarbeitet wird, um den Kontext eines Wortes zu bestimmen. BERT steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
• GPT-4 – verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Text zu erstellen, der wie von einem Menschen geschrieben zu sein scheint. GPT-4, das h?ufig auf Websites zur Erstellung von Produktbeschreibungen und Nachrichtenzusammenfassungen verwendet wird, steht für Generative Pre-trained Transformer 4.
• DALL-E 2 – verwendet einen Prozess namens “Diffusion”, um aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache realistische Bilder und Kunstwerke zu erzeugen. DALL-E 2 ist ein Portmanteau aus WALL-E und Salvador Dalí. Interessierte k?nnen sich stets zu den besten KI Kunst Generatoren auf dem Laufenden halten.

Foundation Model AI: Herausforderungen

Kritiker von Foundation Models sind besorgt, dass diese Art von anpassbarem “Large-Scale-Neural-Network-in-a-can” so viele Daten verwendet und so viele Deep-Learning-Schichten enth?lt, dass es für einen Menschen unm?glich ist, zu verstehen, wie ein ge?ndertes Modell ein bestimmtes Ergebnis berechnet hat.

Solch eine Blackbox-KI Schwachstelle macht Foundation Models anf?llig für Data-Poisoning-Angriffe, die darauf abzielen, Fehlinformationen weiterzugeben oder absichtlich maschinelle Verzerrungen einzuführen.

Die Bedenken unterstreichen die Notwendigkeit einer transparenten und verantwortungsvollen Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien, um das Vertrauen in diese Systeme zu st?rken und ihre positiven Auswirkungen zu maximieren.

Aktuelle Forschungsprojekte zu Foundation-Modellen

Im Folgenden werden zwei der wichtigsten Forschungsprojekte im Bereich der Foundation-Modelle genauer betrachtet.

BLOOM: Ein Meilenstein in der Entwicklung offener KI-Modelle?

BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model) ist ein wichtiges Grundlagenmodell, das von Freiwilligen auf einer gemeinschaftsgesteuerten Plattform für maschinelles Lernen (ML) namens Hugging Face erstellt wurde.

Das Team von Freiwilligen, das dieses Modell erstellt hat, hat Einzelheiten darüber mitgeteilt, auf welchen Daten das Modell trainiert wurde und welche Kriterien zur Bestimmung der optimalen Leistung verwendet wurden.

Die Offenlegung dieser Informationen soll die Transparenz und Reproduzierbarkeit in der KI-Forschung f?rdern, was für die Entwicklung verantwortungsvoller und ethisch vertretbarer KI-Systeme von entscheidender Bedeutung ist.

Die Forscher hoffen, dass das offen zug?ngliche BLOOM-Modell für gro?e Sprachen (LLM) genauso gut abschneidet wie die Modelle von OpenAI und der Google Foundation und dass es den Einsatz von KI in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen jenseits der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) und anderen Arten von KI f?rdern wird.

Das BLOOM-Modell, das 176 Milliarden Parameter umfasst und 11 Wochen lang trainiert wurde, ist jetzt ?ffentlich zug?nglich und kann über die Website von Hugging Face abgerufen werden.

Diese Zug?nglichkeit unterstützt die Demokratisierung von KI-Technologien, indem sie Forschern und Entwicklern weltweit erm?glicht, auf fortschrittliche Modelle zuzugreifen und diese für ihre eigenen Projekte anzupassen. BLOOM beherrscht 46 menschliche Sprachen und 13 Programmiersprachen.

Stanford: Wichtige Forschung zu Foundation Model AI

Forscher am Center for Research on Foundation Models (CRFM), einer neuen Initiative der Stanford University, untersuchen ebenfalls das Potenzial von Foundation-Modellen, die Einführung von KI zu beschleunigen und gleichzeitig die Grunds?tze einer verantwortungsvollen KI zu unterstützen.

Im August 2021 veranstaltete das CRFM seinen Workshop zu Foundation Models. Diese Veranstaltung brachte Experten und Wissenschaftler aus verschiedenen Perspektiven und mit unterschiedlichem Hintergrund zusammen, um M?glichkeiten, Herausforderungen, Grenzen und gesellschaftliche Auswirkungen dieser neuen Technologien zu er?rtern.

Ein Schwerpunkt solcher Events liegt auf der Diskussion strenger Prinzipien für das Training und die Bewertung von Foundation Models, um sicherzustellen, dass diese Technologien gemeinschaftliche Werte widerspiegeln und zum Wohle aller eingesetzt werden.

Diese Bemühungen sind entscheidend, um die Risiken zu minimieren, die mit der Implementierung leistungsf?higer KI-Systeme verbunden sind.