15.6.2023
Foundation Models sind ein bemerkenswerter Fortschritt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz, der das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen grundsätzlich zu verändern. Diese Modelle, die auf so genannten "breiten" Datenmengen (engl. broad data) trainiert werden und sich selbst überwachen (self-supervised), wurden entwickelt, um eine Vielzahl von Aufgaben zu bewältigen.
Ihre Bedeutung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, da sie in den kommenden Jahren eine zentrale Rolle in verschiedenen Anwendungen spielen werden. In diesem Artikel werden wir tiefer in das Konzept der Foundation Models eintauchen, ihre Funktionsweise, Anwendungen und Auswirkungen auf die Gesellschaft diskutieren und einen Blick in die Zukunft werfen.
Models trained on broad data (generally using self-supervision at scale) that can be adapted (fine-tuned) to a wide range of downstream tasks (Source: Standford Research Center)
Foundation Models sind leistungsfähige KI-Modelle, die auf großen Datenmengen trainiert und durch Selbstüberwachung und weitere Schritte angepasst werden können, um eine Vielzahl von nachgelagerten Aufgaben zu erfüllen. Sie stellen eine Art von "allgemeiner" künstlicher Intelligenz dar, die in der Lage ist, eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen, ohne speziell dafür programmiert zu werden. Beispiele für solche Modelle sind GPT-3, ein Modell zur Generierung von Texten, und DALL-E, ein Modell, das in der Lage ist, einzigartige Bilder zu erzeugen. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie eine breite Palette von Aufgaben in verschiedenen Domänen erfüllen können, indem sie von den großen Datenmengen lernen, auf denen sie trainiert wurden.
Foundation Models funktionieren durch den Einsatz von Deep Neural Networks, insbesondere einer Art von Netzwerk namens Transformer. Diese Modelle werden auf umfangreichen Daten trainiert, in der Regel unter Anwendung von Selbstüberwachung, was bedeutet, dass sie lernen, Muster in den Daten zu erkennen, ohne dass sie explizit darauf hingewiesen werden. Ein einfacheres neuronales Netzwerk könnte beispielsweise lernen, handschriftliche Ziffern zu erkennen, indem es auf einer großen Anzahl von Beispielen trainiert wird und die "Kosten" minimiert, d.h. die Differenz zwischen der Vorhersage des Netzwerks und dem tatsächlichen Wert.
Transformers lösen jedoch einige der Einschränkungen traditioneller neuronaler Netzwerke, insbesondere im Kontext der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das revolutionäre Paper "Attention is All You Need" von Google, das 2017 veröffentlicht wurde, stellte die Transformer-Architektur vor, die das Paradigma der Verarbeitung natürlicher Sprache durch die Einführung des Konzepts der "Self-Attention" neu definierte, wodurch Modelle in der Lage sind, auf die relevantesten Teile eines Eingabetextes zu achten und den Kontext bei der Verarbeitung von Informationen zu berücksichtigen. Transformer sind dabei äußerst effizient und durch Parallelisierung sehr gut skalierbar.
"Attention is all you need" Research Paper über Transformer Modelle, Google 2017
Das Trainieren von Foundation Models ist ein zweistufiger Prozess: Pre-Training und Fine-Tuning. Im Pre-Training wird das Modell auf einer großen Menge von Daten trainiert, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu lernen. Das Modell lernt, Vorhersagen zu treffen, basierend auf den Daten, mit denen es trainiert wurde.
Nachdem das Modell vortrainiert wurde, wird es feinabgestimmt, um spezifische Aufgaben zu erfüllen. Dies geschieht durch Training des Modells auf einer kleineren Menge von spezifischen Daten, die für die zu lösende Aufgabe relevant sind. Durch Feinabstimmung kann das Modell seine erlernten allgemeinen Kenntnisse auf spezifische Aufgaben anwenden und diese effizient lösen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt im Rahmen des Fine-Tunings von Foundation Models ist das Verstärkungslernen basierend auf menschlichem Feedback (engl. Reinforcement Learning from human feedback oder kurz RLHF), bei dem das Modell durch Interaktion mit menschlichen Benutzern lernt und seine Vorhersagen anhand von Feedback, das es erhält, kontinuierlich anpasst und verbessert.
Foundation Models finden bereits heute in vielen Bereichen Anwendung, von Textverarbeitung und -erzeugung über Bilderkennung, Videobearbeitung bis hin zu Übersetzung und mehr. Zum Beispiel kann GPT-3.5, ein bekanntes Foundation Model eingesetzt in ChatGPT, natürliche Sprache verstehen und Texte in menschenähnlicher Weise generieren. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie z. B. automatisierten Kundendienstsystemen, kreativem Schreiben und sogar als Tutor für verschiedene Fachgebiete.
Ein weiteres Beispiel ist DALL-E, ein Modell, das darauf trainiert wurde, Bilder zu erzeugen. Es kann auf Basis einer schriftliche Beschreibung ein Bild erzeugen, das diese Beschreibung darstellt. Das hat weitreichende Auswirkungen auf Bereiche wie Grafikdesign, Werbung und mehr.
Weitere Modelle sind PaLM2 (Google Bard) oder Midjourney.
Obwohl Foundation Models vielversprechend sind, bringen sie auch eine Reihe von Herausforderungen und ethischen Bedenken mit sich. Ein Hauptanliegen ist die Frage von Voreingenommenheit (Bias) in den Daten, auf denen diese Modelle trainiert werden. Da diese Modelle in der Regel auf öffentlich zugänglichen Daten trainiert werden, können sie Vorurteile, Stereotypen und diskriminierende Aussagen aus diesen Daten lernen und reproduzieren. Dies kann zu Problemen führen, wenn die Modelle in realen Anwendungen eingesetzt werden.
Zudem gibt es Bedenken hinsichtlich der Datenschutz, Datensicherheit und Urheberrecht. Da Foundation Models auf großen Mengen von Daten trainiert werden, könnten sie potenziell sensible Informationen enthalten, die in den Trainingsdaten vorhanden waren. Urheberrechtsfragen zum generierten Text oder Bild sind schwer zu beantworten.
Schließlich gibt es Bedenken hinsichtlich der Verantwortung und Kontrolle. Es kann schwierig sein, die Entscheidungen, die ein Foundation Model trifft, nachzuvollziehen und zu kontrollieren. Dies wirft Fragen zur Verantwortlichkeit und zum Umgang mit Fehlern oder Schäden, die durch die Entscheidungen des Modells verursacht werden könnten, auf.
Foundation Models werden eine bedeutende Wirkung auf die Arbeitswelt haben und neue Möglichkeiten für Effizienz und Innovation schaffen. Mit ihrer Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben zu erlernen und auszuführen, könnten sie dazu beitragen, repetitive und manuelle Aufgaben zu automatisieren, wodurch Mitarbeiter mehr Zeit für kreative und strategische Aufgaben haben.
Darüber hinaus könnten sie auch zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in Unternehmen beitragen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Foundation Models Muster und Zusammenhänge erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen könnten. Dies könnte zu besseren und fundierteren Entscheidungen führen, die letztlich die Leistung und Effizienz von Unternehmen verbessern könnten.
Schließlich könnten Foundation Models auch neue Arbeitsplätze und Karrieremöglichkeiten schaffen. Da diese Modelle komplex und leistungsfähig sind, wird es einen wachsenden Bedarf an Fachleuten geben, die wissen, wie man sie entwickelt, trainiert, implementiert und verwaltet. So ist der Begriff des Prompt Engineers erst kürzlich entstanden und im Bereich der AI Apps, die häufig per API auf die Modelle zugreifen entsteht gerade ein florierender Markt.
Foundation Models sind eine aufregende Entwicklung in der KI-Forschung, die das Potenzial haben, eine Vielzahl von Anwendungen zu transformieren. Durch ihre Fähigkeit, auf breiten Daten zu lernen und auf spezifische Aufgaben feinabgestimmt zu werden, sind sie unglaublich vielseitig und leistungsfähig.
Allerdings gibt es auch eine Reihe von Herausforderungen und ethischen Bedenken, die angegangen werden müssen, einschließlich Voreingenommenheit in den Daten, Datenschutzprobleme und Fragen der Verantwortlichkeit und Kontrolle. Es ist daher entscheidend, dass Forscher, Entwickler und Regulierungsbehörden zusammenarbeiten, um Richtlinien und Praktiken zu entwickeln, die sicherstellen, dass Foundation Models auf eine Weise eingesetzt werden, die ethisch, sicher und gerecht ist.
In der Zukunft könnten Foundation Models weiterentwickelt und verbessert werden, um noch leistungsfähiger und vielseitiger zu werden. Mit fortschreitender Forschung und Entwicklung könnten sie noch mehr Anwendungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen revolutionieren.
Links & Quellen:
Dieser Text wurde in "Zusammenarbeit" des Authors mit künstlicher Intelligenz (GPT-4) erstellt. Die Bilder in diesem Text wurden mit Midjourney erstellt.
