AIOModelle

All-in-One-Modelle (AIOModelle) sind künstliche Intelligenzsysteme, die darauf ausgelegt sind, eine breite Palette von Aufgaben über verschiedene Domänen hinweg in einer einzigen Architektur abzudecken. Sie sollen herkömmliche, spezialisierte Modelle ersetzen, indem sie eine gemeinsame Repräsentation, ein einheitliches Lernziel und konsistente Schnittstellen über Aufgaben hinweg nutzen. Kernprinzipien sind multitask learning, instruction tuning, gemeinsam genutzte Repräsentationen und modulare Köpfe für spezifische Aufgaben. Architekturen verwenden oft einen gemeinsamen Transformer-Backbone, der Eingaben verschiedener Modalitäten verarbeiten kann, ergänzt durch task-spezifische Ausgabeköpfe oder durch Prompt-basierte Taskausführung. Vortraining auf vielfältigen Aufgaben und Daten, gefolgt von feinkörniger Feinabstimmung oder Alignment-Phasen, erfolgt häufig mit instruktioneller Anleitung, um Folgeanfragen besser zu bedienen. Vorteile liegen in der potenziell einheitlichen Nutzung, vereinfachter Bereitstellung, leichteren Aktualisierungen und besserer Fähigkeit zum Transfer zwischen Aufgaben. Nachteile umfassen hohen Daten- und Rechenaufwand, Herausforderungen bei der Erhaltung der Leistung über viele Aufgaben hinweg, Risiko von Task-Interferenzen sowie Schwierigkeiten bei Bewertung und Sicherheit. Anwendungsgebiete reichen von natürlicher Sprachverarbeitung über Computer Vision bis zu multimodalen Systemen und Assistenzanwendungen in Unternehmen, Bildung und Forschung. Als Beispiel gelten Modelle, die textbasierte Aufgaben über viele NLP-Formate hinweg behandeln, sowie multimodale Varianten, die Text, Bild oder Ton gemeinsam verarbeiten. In der Entwicklung spiegeln AIOModelle den Trend wider, Grundmodelle zu vergrößern und generalisierender einsetzbar zu machen, statt viele spezialisierte Systeme zu pflegen.