Grundmodelle

Grundmodelle, auch Foundation Models genannt, bezeichnen eine Klasse von großen, generalistischen KI-Modellen, die auf umfangreichen, heterogenen Datensätzen vortrainiert werden, um Fundamentalfähigkeiten bereitzustellen, die sich auf eine breite Palette von Aufgaben übertragen lassen. Sie ermöglichen Zero-shot- oder Few-shot-Lernen und dienen als Bausteine für spezialisierte Systeme durch Feinabstimmung, Adaptertechniken oder Prompting.

In der Regel handelt es sich um transformerbasierte Modelle mit vielen Millionen bis Billionen Parametern. Das Vortraining erfolgt meist selbstüberwacht auf riesigen Textkorpora und, bei multimodalen Ausprägungen, auch auf Bild- oder Audiodaten. Nach dem Vortraining werden Grundmodelle typischerweise durch Fine-Tuning, Instruction-Tuning oder Alignment-Methoden auf Sicherheit und Zuverlässigkeit ausgerichtet. Ihre Stärke liegt in der generalisierten Repräsentationsbildung, wodurch ähnliche Aufgaben mit geringer zusätzlicher Anpassung gelöst werden können.

Anwendungsfelder umfassen Textgenerierung, Sprach- und Übersetzungsdienste, Beantwortung von Fragen, Textzusammenfassung, Codegenerierung sowie multimodale Anwendungen wie Bildbeschreibung oder visuelles Question Answering. In Forschung, Industrie und Verwaltung dienen Grundmodelle als Basis für spezialisierte Anwendungen, oft in Cloud-Umgebungen bereitgestellt.

Herausforderungen umfassen Bias und Diskriminierung, Sicherheitsrisiken, Fehlinformation, Urheberrechts- und Datenschutzfragen, Energieverbrauch und Infrastrukturkosten. Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Prüf- und Abmilderungsmaßnahmen sowie Governance- und Regulierungsrahmen sind Gegenstand aktueller Debatten. Die Entwicklung erfolgt teils offen, teils unter proprietären Modellen, mit Auswirkungen auf Zugang, Fairness und Wettbewerb.

Auf dem Weg nach vorne wird an effizienteren Trainingsverfahren, besseren Alignment-Methoden und robusten Bewertungsverfahren gearbeitet, um Leistungsfähigkeit zu erhöhen und Risiken zu mindern.