Generative KI ist ein beliebter Begriff in der Geschäftswelt, und die zugrundeliegende Technologie, Foundation Models (kurz FMs), gewinnt aufgrund ihrer breiten Anwendung und Akzeptanz an Zugkraft. Die Technologie ist für Unternehmen auf der ganzen Welt von großem Wert, da sie es ihnen ermöglicht, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und die Geschäftsabläufe zu beschleunigen. Allerdings ist dieser Bereich mit viel Fachchinesisch behaftet, da die Begriffe oft vermischt, verwechselt und falsch verwendet werden. Daher dient dieser Blogbeitrag als Komplettlösung, um die Grundlagen der FM zu klären und ihre Anwendungen für Ihr Unternehmen zu bestimmen.

Was sind Foundation Models (Basismodelle)?

Foundation Models (auch Basismodelle genannt) sind universell einsetzbare KI-Modelle, die mit Hilfe von selbstüberwachtem Lernen auf riesigen Mengen unmarkierter Daten trainiert werden. Generative KI erzeugt neuartige, kontextbezogene und menschenähnliche Ergebnisse, da Foundation Models die zugrunde liegende Struktur sind, die Informationen versteht und verarbeitet.

Foundation Models werden aus zwei Gründen so genannt. Erstens bilden sie die Grundlage für unzählige Anwendungsfälle in der Industrie. FMs helfen beispielsweise dabei, Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen und die Unternehmenseffizienz zu verbessern, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so wertvolle Zeit für strategische Arbeit freisetzen. Zweitens sind die Foundation Models nützlich für die Feinabstimmung von Modellen mit benutzerdefinierten Trainingsdaten für bereichs- und aufgabenspezifische Anwendungen. Das Training von FMs ist teuer, so dass Unternehmen gerne ein vortrainiertes Modell durch Feinabstimmung anpassen. LaMDA kann beispielsweise mit den Tickets des Kundensupports eines Unternehmens feinabgestimmt werden, um die Fähigkeiten des Chatbots zur Beantwortung von Kundenbeschwerden zu verbessern.

Foundation Modells durchlaufen bereits die folgenden Phasen, bevor sie für weitere Anwendungen feinabgestimmt werden:

1. Vortraining: FMs durchlaufen ein Training mit riesigen Mengen von Datensätzen.
2. Verallgemeinerbarkeit: FMs können in einem breiten Spektrum von Aufgaben gute Leistungen erbringen.
3. Umfang: Die Architektur der FMs und ihr umfangreicher Datenbestand verleihen ihnen ein breites Verständnis und Fähigkeiten.
4. Anpassungsfähigkeit: FMs sind modifizierbar, und Techniken wie die Feinabstimmung machen sie für ein breites Spektrum von Aufgaben und Anwendungen geeignet.
5. Self-Supervising FMs erhalten keine explizite Anleitung für ihr Lernen, sondern lernen, indem sie aus den unmarkierten Daten einen Sinn machen.

Anhand der erlernten Muster und Beziehungen sagen Foundation Models das nächste Element oder die nächsten Elemente in einer Sequenz voraus, z. B. das nächste Wort oder Bild. Sie können aus einer einzigen Eingabe viele einzigartige Ausgaben erzeugen, da sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle möglichen Ausgaben erstellen, die auf die Eingabe folgen können, und dann die Ausgabe zufällig aus dieser Verteilung auswählen.

Unternehmen stimmen FMs für robuste Anwendungen ab, was allgemein als generative KI bekannt ist. Generative KI verändert die Unternehmen und formt die Branchen neu. So ist beispielsweise eine schnelle Produktentwicklung möglich, da generative KI das schnelle Prototyping und Testen neuer Produktdesigns ermöglicht. Die Datenanalyse ist jetzt viel effizienter, da generative KI-Tools Muster und Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten aufdecken können, um die strategische Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens zu fördern.

Erfahren Sie, wie großen Sprachmodellen wie ChatGPT durch den Einsatz von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert werden.

Reinforcement Learning from Human Feedback im Bereich von großen Sprachmodellen

Unterschiede zwischen Foundation Models und Large Language Models

Foundation Models und große Sprachmodelle (engl. Large Language Models, kurz LLMs) sind zwei Begriffe, die oft austauschbar verwendet werden, was zu der Verwirrung führt, dass sie dasselbe sind. Ein LLM ist eine Art von Foundation Model, das nur Text verstehen und erzeugen kann. FMs hingegen können Bilder, Text, Sprache, Videos usw. verarbeiten.

Obwohl die beiden Begriffe einige Gemeinsamkeiten aufweisen, sind sie nicht identisch, wie man durch die Bewertung ihrer Unterschiede feststellen kann. Beide haben erheblich zum Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Sprachverarbeitung beigetragen. FMs sind jedoch allgemeiner und weniger datenintensiv als LLMs, die spezialisierter und datenintensiver sind.

Im Folgenden werden daher die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen beiden tabellarisch dargestellt.

Große Sprachmodelle transformieren die Interaktion mit Technologie und erweitern deren Anwendung von Content-Erstellung bis zum Kundenservice. Unsere Übersicht stellt Ihnen 14 relevante Vertreter im Detail vor:

Die 14 wichtigsten großen Sprachmodelle: Ein umfassender Überblick

Beispiele für Foundation Models

Es gibt verschiedene FMs für unterschiedliche Anwendungen. Um das Verständnis zu erleichtern, finden Sie im Folgenden die Ursprünge, Funktionen und Anwendungsbereiche dieser gängigen Foundation Models:

• BERT: Das BERT von Google AI kann den Kontext eines Wortes untersuchen, indem es die Wörter berücksichtigt, die vor und nach dem Wort stehen. Dies hilft dem Modell, die Absicht hinter den Suchanfragen zu entschlüsseln. BERT wird in der Wirtschaft eingesetzt, um Suchergebnisse zu verbessern, Chatbot-Funktionen zu erweitern, indem es die Absicht der Nutzer versteht, kontextabhängige Antworten liefert und Inhalte übersetzt.
• DALL-E: DALL-E von Open AI kann Bilder aus Texteingaben erzeugen. Neben der Erstellung von Bildern ermöglicht DALL-E auch die Bearbeitung und Verfeinerung bestehender Bilder. Das Modell ist bekannt für seine Anwendungen bei der Erstellung von Bildern für Marketing-Kampagnen, bei der Erstellung von Storyboards für Spiele und Filme, bei der Ideenfindung für physische Produkte und bei der Schaffung einer Markenidentität.
• LLaMA: LLaMA von Meta AI ist eine grundlegende große Sprache, die eine Folge von Wörtern als Eingaben annimmt und das nächste Wort vorhersagt, um rekursiv Text zu erzeugen. Wie andere Modelle hilft LLaMA dabei, Text zu generieren und zu übersetzen, Fragen zu beantworten und Code zu erzeugen. Unternehmen können LLaMA für den Kundendienst nutzen, Anwaltskanzleien können nach spezifischen juristischen Informationen suchen, und E-Commerce-Unternehmen können damit Produktbeschreibungen erstellen.
• GPT-3: GPT-3 von OpenAI ist ein Sprachmodell, das vor allem als kreativer Schreibassistent eingesetzt wird. Es fasst Texte zusammen, indem es längere Abschnitte auswertet und informative Antworten auf Texteingaben des Benutzers gibt. Unternehmen setzen es gerne ein, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Code zu generieren, die Produktivität von Softwareentwicklern durch Unterstützung bei der Code-Dokumentation zu steigern und Feedback für Bildungsinhalte zu geben.
• SeamlessM4T: SeamlessM4T von Meta AI ist ein mehrsprachiges, multimodales KI-Modell für nahtlose Sprach- und Textübersetzungen. Das Modell kann, je nach Aufgabe, Übersetzungen für bis zu 100 Sprachen durchführen. Es kann Spracherkennung, Sprache-zu-Text-Übersetzung, Sprache-zu-Sprache-Übersetzung, Text-zu-Text-Übersetzung und Text-zu-Sprache-Übersetzung durchführen.

Entdecken Sie die beeindruckende Fähigkeit neuer KI-Modelle, aus Texten realistische Bilder zu erstellen, die kaum von echten Kunstwerken zu unterscheiden sind.

Content ist KI-NG – Text-zu-Bild-Generatoren im Überblick

Die Wahl des richtigen Foundation Models

Im Folgenden wird eine Strategie zur Auswahl von FM für Ihr Unternehmen vorgeschlagen:

1. Brainstorming über Wert und Vorteile

Wenn Sie sich für Foundation Model für Ihr Unternehmen entscheiden, überlegen Sie, welchen Wert es für Ihren Geschäftsbetrieb hat. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Beweggründe für die Wahl von FM mit Vorteilen für Ihr Unternehmen zu identifizieren. Im Folgenden finden Sie einige vorgeschlagene Beweggründe für die Auswahl des richtigen Foundation Model für Ihr Unternehmen:

1. Beschleunigung der Effizienz: Steigern Sie die Effizienz Ihres Unternehmens, indem Sie Aufgaben automatisieren und Ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen, Zeit und Energie in strategische Entscheidungen zu investieren.
2. Verbessern Sie die Entscheidungsfindung: Verbessern Sie die Entscheidungsfindung durch den Einsatz von FM zur Gewinnung von Geschäftseinblicken.
3. Verbessern Sie das Kundenerlebnis: Bessere Dienstleistungen für Kunden durch den Einsatz von FM zur Personalisierung von Inhalten.
4. Bessere Produkte entwickeln: Nutzen Sie die Möglichkeiten des FM für die Entwicklung und Einführung neuer Produkte.

2. Identifizierung der geschäftlichen Anforderungen und Ziele

Sie müssen feststellen, wofür Sie das Foundation Model benötigen, indem Sie die Ressourcen und das Budget bewerten. Auf der Grundlage des aktuellen Stands und der Durchführbarkeit müssen Sie entsprechend beschaffen und vorbereiten. Im Folgenden finden Sie eine kurze Liste der wesentlichen Faktoren, die Sie bei der Auswahl des richtigen Foundation Model für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten:

1. Technische Anforderungen: Bewerten Sie den aktuellen Stand Ihrer technischen Infrastruktur und Fähigkeiten. FMs erfordern große Mengen an Rechenressourcen und Dateninfrastruktur. Sie müssen beurteilen, ob Sie diese Art der Datenspeicherung und -verarbeitung bereitstellen oder beschaffen können. Wenn nicht, müssen Sie mögliche Partnerschaften und Kooperationen mit Unternehmen in Betracht ziehen, die sich auf solche Dienstleistungen spezialisiert haben.
2. Personal: Wenn Sie ein geeignetes FM für Ihr Unternehmen wünschen, benötigen Sie auch Mitarbeiter, die das FM auswählen, pflegen und implementieren können. Dazu könnten Data Scientists, Data Engineers für maschinelles Lernen oder NLP-Spezialisten gehören. Bestimmen Sie die Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens und stellen Sie bei Bedarf weitere ein.
3. Kosten: Die FM-Schulung selbst ist teuer, so dass der Zugang zu Foundation Models für ein Unternehmen teuer ist. Wie bei jeder anderen Technologie bestimmt die Anzahl der Funktionen und Anwendungen, die FMs bieten, ihren Preis und Wert. FMs mit mehr Funktionen sind teuer, aber sie sind auch allgemeiner. Daher ist es am besten, große FMs zu verwenden, um Ihr Minimum Viable Product (MVP) zu validieren. Sobald Ihr MVP validiert ist, können Sie kleinere Modelle verwenden, die billiger sind und auf Ihre spezifische Geschäftsanwendung zugeschnitten sind, mit mehr Leichtigkeit und Rentabilität.
4. Latenzzeit: Unternehmen verfolgen bei der Produkteinführung einen strukturierten Ansatz und haben oft nur wenig Zeit. FMs variieren in der Zeit, die sie brauchen, um zu schulen und die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Wählen Sie ein Modell, bei dem die Geschwindigkeit im Vordergrund steht, wenn Sie eine Geschäftsanwendung benötigen, die schnelle Antworten erfordert.

3. Definieren Sie Anwendungsbereiche

Sie müssen wissen, wofür Sie das Foundation Model benötigen. Es gibt zwar zahlreiche Anwendungsbereiche für FMs, aber es ist am besten, wenn Sie sich darüber klar werden, wofür Sie das Foundation Model benötigen, damit Sie das richtige für Ihr Unternehmen auswählen können, je nachdem, welchen Zweck es erfüllen soll. Hier sind einige mögliche Anwendungsbereiche für ein Foundation Model:

1. Erstellung von Inhalten: FMs sind eine leistungsstarke Technologie für die Erstellung von Geschäftsinhalten durch überzeugende Marketingtexte, das Schreiben von Produktbeschreibungen für E-Commerce-Websites oder die Erstellung von Geschäftsberichten auf der Grundlage von Sitzungszusammenfassungen.
2. Bereitstellung von Kundenservice: FMs verbessern die Fähigkeiten von Chatbots, indem sie menschenähnliche Antworten generieren, und mit etwas Feinabstimmung kann das Modell die Stimmungsanalyse verbessern und einfühlsame Antworten für Kunden liefern.
3. Entwicklung von Produkten: FMs können die Produktentwicklung beschleunigen, indem sie Kundenrezensionen von Websites, Forschungsergebnisse und Daten aus sozialen Medien analysieren, um Produkte zu verbessern und neue Produkte auf den Markt zu bringen.
4. Forschung und Entwicklung: FMs verbessern die Datenanalyse, indem sie riesige Datenmengen auswerten, die die Grundlage für wissenschaftliche Forschung bilden können.

Die vorgeschlagene Strategie bietet einen Leitfaden für die Auswahl des richtigen Foundation Model für Ihr Unternehmen. Wenn Sie sich darüber im Klaren sind, warum Sie das FM brauchen und wofür Sie es brauchen, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen. Die Wahl des richtigen FM für Ihr Unternehmen legt den Grundstein für dessen Wert und hilft Ihnen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

In unserem Artikel untersuchen wir, wie das CLIP-Modell nach Feinabstimmung auf spezifische Datensätze im Vergleich zu traditionellen Modellen wie ResNet50 abschneidet.

Fine-Tuning the CLIP Foundation Model for Image Classification

Grundlage für effiziente Unternehmensprozesse

Foundation Models sind wirksame Werkzeuge für generative KI, und ihre Anwendungen verändern Unternehmen und Branchen. Durch weitere Feinabstimmung von FMs können Unternehmen FM-Trainingsdaten anpassen, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Produkte effizient zu entwickeln, den Kundensupport zu verbessern und überzeugende Geschäftsdokumente zu erstellen. Obwohl sowohl FMs als auch LLMs die Geschäftsanwendungen der generativen KI vorantreiben, leisten beide einen unterschiedlichen Beitrag, da FMs allgemeiner einsetzbar sind, während LLMs nur auf Text spezialisiert sind. Foundation Models tragen erheblich zu effizienten Geschäftsabläufen bei. Allerdings müssen Unternehmen bei ihrer Nutzung vorsichtig vorgehen, indem sie zunächst eine Strategie für die Auswahl des richtigen Foundation Model für ihre Anwendungsfälle entwickeln.