Künstliche Intelligenz

Foundation Model

Ein groß und breit trainiertes Modell, das als Grundlage für viele verschiedene Anwendungen dient.

Einfach erklärt

Ein Foundation Model wird auf umfangreichen Daten für unterschiedliche Aufgaben trainiert. Danach setzen viele Produkte darauf auf – ein Schreibassistent, eine Übersetzung, eine Dokumentensuche nutzen dasselbe Grundmodell.

Was du am Ende erlebst, bestimmt das Produkt um das Modell herum: welche Daten es sehen darf, welche Zusatzanweisungen es bekommt, welche Grenzen gesetzt sind. Zwei Apps mit demselben Grundmodell verhalten sich deshalb oft deutlich unterschiedlich.

Beispiel aus dem Alltag

Dasselbe Basismodell beantwortet in der einen App Kundenfragen und hilft in der anderen beim Programmieren.

Häufige Fragen

  • Was unterscheidet ein Foundation Model von einem gewöhnlichen KI-Modell?

    Ein gewöhnliches Modell ist für eine Aufgabe gebaut. Ein Foundation Model ist breit trainiert und dient als Grundlage für viele Anwendungen, die durch Kontext oder Zusatztraining angepasst werden.

  • Ist Foundation Model dasselbe wie Large Language Model?

    Nicht ganz. Ein LLM ist ein Foundation Model für Sprache. Es gibt auch Foundation Models für Bilder, Ton oder Kombinationen davon.

  • Warum bieten nur wenige Unternehmen große Foundation Models an?

    Training kostet viele Millionen und setzt seltene Spezialchips voraus. Diese Hürde führt dazu, dass die Grundmodelle von einer Handvoll Anbieter kommen, auf denen viele Produkte aufsetzen.