DEF.: Foundation Models sind große künstliche Intelligenzmodelle, die auf einer umfangreichen Menge von Daten trainiert werden, um eine breite Palette von Aufgaben zu verstehen und auszuführen. Sie werden so genannt, weil sie eine „Grundlage“ für verschiedene spezifische Anwendungen bieten können, ohne dass sie für jede neue Aufgabe von Grund auf neu trainiert werden müssen.
Beispiel: Ein bekanntes Beispiel für ein Foundation Model ist GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) von OpenAI. GPT-3 wurde auf Milliarden von Worten aus dem Internet trainiert und kann Texte generieren, Fragen beantworten, Zusammenfassungen erstellen und sogar Programmcode schreiben, basierend auf den ihm gegebenen Anweisungen.
Vorteile:
- Vielseitigkeit: Ein einziges Foundation Model kann für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, von der Sprachverarbeitung bis zur Bilderkennung.
- Effizienz: Sie reduzieren den Bedarf an spezifischem Training für jede neue Aufgabe, was Zeit und Ressourcen spart.
- Anpassungsfähigkeit: Foundation Models können durch Feinabstimmung auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten werden, was ihre Anwendbarkeit erweitert.
Zusammenfassung: Foundation Models repräsentieren einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz, indem sie eine flexible und effiziente Grundlage für die Entwicklung verschiedenster Anwendungen bieten. Ihre Fähigkeit, vielfältige Aufgaben zu erlernen und auszuführen, macht sie zu einem wertvollen Werkzeug in der Welt der Technologie.