Keine Sorge, ich halte es Einsteiger:innen freundlich, easy zu verstehen, aber so, dass du am Ende das Fundament kennst und einschätzen kannst. Los geht’s!
Was sind Foundation Models? Eigentlich lässt es sich in einem Satz erklären: Foundation Models sind die riesigen KI-Grundmodelle, quasi die Alleskönner-Modelle, die auf unfassbar großen Datenmengen trainiert wurden.
Das wars für heute. Danke für deine Aufmerksamkeit.
Ok, falls du eeetwas mehr wissen möchtest: Der Begriff Foundation (also Fundament oder Grundlage) passt deshalb so gut, weil diese Modelle als Grundlage für viele spezialisierte KI-Anwendungen dienen. Anders gesagt: Ein Foundation Model ist wie ein Universal-Genie, das zunächst sehr allgemein trainiert wurde, und auf dessen Fähigkeiten man aufbauen kann, um es für bestimmte Aufgaben anzupassen.
Konkret heißt das:
Enorme Größe: Foundation Models haben gigantische neuronale Netzwerke mit Milliarden von Parametern (Parameter? Stell dir Parameter als die „Verbindungen“ in einem künstlichen Gehirn vor) und wurden mit riesigen Datenmengen trainiert. Diese Daten umfassen meist alles Mögliche, z.B. große Textsammlungen aus dem Internet, Code, Bilder oder Audio.
Allgemeines Wissen: Durch das Training auf so vielfältigen Daten haben Foundation Models ein breites Spektrum an Fähigkeiten. Sie sind nicht auf ein Thema festgelegt, sondern kennen sich mit vielen aus. Von Kochrezepten über Programmiersprachen bis hin zur Weltgeschichte.
Anpassbar für Spezialaufgaben: Du kannst ein Foundation Model durch Feinabstimmung (Fine-Tuning) oder geschicktes Prompting auf spezielle Aufgaben trimmen. Es ist also universell einsetzbar und lässt sich mit etwas zusätzlichem Training oder Konfiguration dazu bringen, Spezialist in einem bestimmten Thema zu werden. Aber ohne dass du jedes Mal ein komplett neues Modell entwickeln musst. Das spart einerseits Zeit und Ressourcen, andererseits hätten wir auch gar nicht die Kapazität um solche Modelle zu entwickeln. Es lohnt sich mal zu recherchieren, wie viel Geld hier von Meta u.ä. Investiert wird. Aber Achtung, Trigger-Warnung ;D
Technische Basis: Meist basieren diese Modelle auf modernen Deep-Learning-Architekturen, vor allem der Transformer-Architektur. Das musst du dir nicht im Detail merken; Für heute: Vereinfacht gesagt sind Transformer-Netzwerke besonders gut darin, Zusammenhänge in Daten (wie Wortfolgen in einem Satz) zu lernen. Durch selbstüberwachtes Lernen (das Modell bringt sich Muster aus den Daten quasi selber bei, ohne dass Menschen alles von Hand beschriften) werden so komplexe Fähigkeiten entwickelt. Dem verdanken wir ChatGPT und co.
Eine einfache Analogie: Stell dir vor, ein Foundation Model ist wie ein extrem belesener Mensch, der tausende Bücher aus allen Genres gelesen hat. Dieser Mensch hat ein breites Allgemeinwissen und Sprachgefühl. Jetzt kannst du ihm durch ein bisschen extra Training oder Anleitung beibringen, ein Fachexperte zu werden. Zum Beispiel ein Jurist, ein Arzt oder ein Programmierer. Er behält sein Allgemeinwissen, was ihn in Kommunikation, Logik, Umgang etc. sehr angenehm in der Zusammenarbeit macht, und lernt dazu. Genauso verhält es sich mit Foundation Models: Erst haben sie alles Mögliche „gelesen“ und gelernt, dann kannst du sie mit vergleichsweise wenig Aufwand auf einen Bereich spezialisieren.
Kleiner Nerd Fact: Der Begriff wurde 2021 vom Stanford Institute (CRFM) geprägt, weil ältere Begriffe wie „Large Language Model (LLM)“ zu kurz griffen. Warum zu kurz? Weil Language Model nur Sprache impliziert, moderne Foundation Models können aber oft mehr als nur Text.
Hey, übrigens, auf meinem YouTube gibt es ein Video zum finetunen von ChatGPT. Das ist nämlich ziemlich einfach, innerhalb von einigen Minuten erklärt und für dich total machbar.
Warum sind Foundation Models so wichtig?
Foundation Models haben in den letzten Jahren einen gewaltigen Einfluss auf die KI-Entwicklung gehabt. Hier sind ein paar Gründe, warum sie so bedeutend sind:
Die universelle Einsetzbarkeit hat sie in die Herzen und Lesezeichenleisten der meisten User:innen gebracht. Ein einzelnes Foundation Model kann für unzählige verschiedene Aufgaben genutzt werden. Früher musste man für jede kleine KI-Anwendung ein eigenes Modell entwickeln, z.B. ein Modell zum Erkennen von Spam, ein anderes zum Übersetzen, wieder ein anderes zum Spielen von Schach. Heute nimmt man häufig ein einziges leistungsfähiges Grundmodell und passt es an.
Da Foundation Models schon so viel gelernt haben, können Entwickler:innen mit ihnen schnell Prototypen bauen und neue Ideen umsetzen. Man muss nicht erst Millionen von Daten selbst sammeln und ein Modell wochenlang trainieren, das Grundgerüst steht bereits. Viele KI-Anwendungen, die 2023/2024 plötzlich aufgekommen sind (von cleveren Chatbots bis zu KI-Assistenten in der Medizin), wären ohne diese vorgefertigten Fähigkeiten nicht so einfach möglich gewesen. Foundation Models revolutionieren die Art, wie KI-Systeme entwickelt und eingesetzt werden.
Und dann die Emergenz … Ein faszinierendes Phänomen großer Foundation Models ist, dass bei ausreichender Größe und Datenmenge plötzlich neue Fähigkeiten „emergieren“, also Fähigkeiten, die quasi von selbst auftauchen. Jap.
Zum Beispiel konnte GPT-3 plötzlich einfachen Programmcode schreiben oder Übersetzungen liefern, obwohl es nie explizit darauf spezialisiert wurde. Die schiere Größe und Vielfalt des Gelernten führt dazu, dass das Modell Muster erkennt und Fertigkeiten entwickelt, die über das hinausgehen, was man ihm direkt beigebracht hat. Hier ging der Hype so richtig los.
Zusammengefasst: Foundation Models sind so bedeutend, weil sie flexible Allround-Talente sind. Sie bilden das Fundament, auf dem wir spezialisierte KI-Anwendungen viel schneller, günstiger und oft auch leistungsfähiger bauen können, als wenn wir immer wieder von vorne anfangen müssten. Sie sind ein bisschen wie die Erfindung des Elektromotors: Hat man einmal einen Motor, kann man ihn in alle möglichen Geräte einbauen statt jedes Mal einen neuen Antrieb zu erfinden.
Wie genau die Modelle funktionieren ist ein Thema für andermal. Aber eines, über das ich auf jeden Fall schreiben möchte. Es ist aber gar nicht so einfach, das ohne viel Mathe und Fachjargon herunterzubrechen. Mal sehn.
Wofür kann man Foundation Models nutzen?
Die kurze Antwort: Für verdammt viel! Da Foundation Models so etwas wie universelle Sprach- und Musterversteher sind, sind ihren Einsatzmöglichkeiten wenige Grenzen gesetzt. Also reiße ich Mal eben die top Anwendungsfälle an …
Nicht mehr ein Training für einen Einsatz; Ein Training für viele Einsätze.
Chatbots & virtuelle Assistenten: Das wohl bekannteste Beispiel ist ChatGPT, ein KI-Chatbot basierend auf OpenAIs GPT-Modellen. Du kannst mit ihm plaudern, Fragen stellen, um Rat bitten, Support Chatbots erstellen uvm.. Das ist für dich als Abonnent:in / Leser:in vermutlich keine Überraschung.
Textgenerierung & kreatives Schreiben: Foundation Models können erstaunlich gut Texte aller Art generieren. Auch beim Übersetzen helfen sie … moderne Modelle können Texte in viele Sprachen übersetzen und sogar mehrere Sprachen in einem Prompt verstehen.
Programmierung: Für alle Tech-Interessierten ein Segen: KI-Code-Assistenten wie Cursor oder Windsurf können beim Programmieren helfen. Hier lohnt sich ein Recherche-Exkurs mit dem Suchbegriff „Vibecoding“ für alle interessierten.
Bilderzeugung & -analyse: Nicht nur Text, es gibt Foundation Models für Bilder. Vermutlich hast du von DALL-E (von OpenAI) oder Stable Diffusion gehört: Diese KI-Modelle können aus Textbeschreibungen Bilder generieren, Bilder analysieren und teils auch ändern. Ghibli Style ist cool, klar .. aber hey, einmal weiter denken: Das ist nützlich für alles Mögliche, von automatischer Bildbeschreibung für Menschen mit Seheinschränkung über Inhalts-Moderation (Erkennen, ob auf einem Bild z.B. Gewalt oder Nacktheit ist) bis hin zur Unterstützung von Designer:innen (kontroverser als die anderen). Computer Vision (maschinelles Sehen) allgemein profitiert stark von solchen Modellen, das wird auch in der Medizin z.B. crazy.
Audio & Sprache: Es gibt multimodale Modelle, die Sprache hören und generieren können. Das merkt man schon jetzt bei Telefon-Support-Bots, oder auch bei Funktionen wir ChatGPT Voice oder Apples bi-direktionale Übersetzung.
Wissenschaft und Medizin: In spezialisierten Bereichen wie Medizin oder Wissenschaft können Foundation Models beim Durchsuchen von Fachliteratur, beim Zusammenfassen von Forschungsergebnissen oder sogar bei Diagnosen helfen.
Robotik & autonomes Fahren: Roboter sind jetzt real. Tesla Optimus und Xiaomis Konkurrenzprodukt sind da nur der Anfang. Viele offene Probleme dieser langen Fantasy-Fiktion sind jetzt lösbar. Das kommt gerade ziemlich schnell auf uns zu.
Entscheidungsunterstützung: In Unternehmen können Foundation Models als Analyse- und Entscheidungshilfesysteme dienen . Beispiel: Ein KI-Assistent, der riesige Tabellen und Berichte durchforstet und in natürlicher Sprache berichtet “Die Verkaufszahlen sind diesen Monat um 5% gestiegen, Hauptgrund ist die Steigerung in Region X” – solche Anwendungen erleichtern Business-Analysten die Arbeit. Das ist natürlich, was Microsoft z.B. mit Copilot verspricht.
Und das war noch lange nicht alles. Jeden Tag denken Leute sich neue Anwendungen aus. Wichtig ist: Oft werden die Foundation Models im Hintergrund genutzt. Du merkst vielleicht gar nicht, dass eine KI im Spiel ist. Zum Beispiel, wenn dir Gmail beim Schreiben schon den nächsten Satz vorschlägt (Smart Compose), dahinter steckt ein Sprach-Fundamentmodell. Oder Netflix, das Bilder von Filmszenen automatisch beschreibt, damit sie besser auffindbar sind.
Merke: Foundation Models sind die Generalisten, die all diese Aufgaben erst möglich machen. Mal nutzt man sie direkt (wie bei ChatGPT, wo du direkt mit dem Modell interagierst), mal indirekt (wenn ein spezialisiertes Tool im Hintergrund ein Foundation Model nutzt, um seine Aufgabe zu erfüllen).
OpenAI war mit GPT-3 und später GPT-4 der Trendsetter, der den Hype um große Sprachmodelle so richtig entfacht hat. ChatGPT ist die benutzerfreundliche Chat-Anwendung, die auf diesen Modellen beruht. Witzig, dass die Interface-Idee (dem Modell ein Chatfenster zu geben) das alles für die große Masse ins Rollen gebracht hat, oder?
Fazit
Du hast es bis hierher geschafft, puh, danke! Wir sind uns einig, das Thema ist wichtig und extrem spannend :D
Foundation Models sind die großen Alleskönner der KI-Welt. Sie bilden das Fundament für zahllose Anwendungen, weil sie auf riesigen Datenmengen trainiert wurden und dadurch ein breites, allgemeines Verständnis mitbringen . Statt für jede neue Aufgabe das Rad neu zu erfinden, greifen wir auf diese Basismodelle zurück und feintunen oder orchestrieren sie für unsere Zwecke . Das ist effizient, schnell und hat in den letzten Jahren zu einem KI-Boom geführt, der in alle möglichen Lebensbereiche vordringt.
Ich hoffe, dieser kleine Ausflug in die Welt der Foundation Models hat dir Spaß gemacht und ein paar Aha-Momente beschert. Ich schreibe bald mehr, zu Multimodalität, Finetuning, Automatisierung und mehr … Also bleib dran! Und schreib mir gern Fragen, dann kann ich auch für zukünftige Leser:innen ggf. den Artikel verbessern, basierend auf deinem Feedback.
Falls du meinst, dass auch andere hiervon profitieren könnten, würde es mich riesig freuen, wenn du diesen Artikel teilst! Ich bedanke mich über deine Unterstützung und verbleibe mit besten Grüßen
Georg