Foundation Models
Allgemeines Konzept großer, vortrainierter KI-Modelle, die als Basis für vielfältige Anwendungen dienen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Missbrauch durch Generierung irreführender Inhalte.
- Verletzung von Datenschutz oder Lizenzbedingungen durch Trainingsdaten.
- Übermäßige Abhängigkeit von Drittanbietern oder Modellen.
- Versionskontrolle für Modelle und Trainingsartefakte verwenden.
- Kontinuierliches Monitoring und Drift-Erkennung einrichten.
- Klare Verantwortlichkeiten für Governance definieren.
I/O & Ressourcen
- Vortrainierte Modellgewichte
- Kuratiertes Domänendataset
- Infrastruktur für Training und Inferenz
- Feinabgestimmte Modelle für Produktfunktionen
- Evaluationsberichte und Testsets
- Betriebsartefakte (Pipelines, Monitoring)
Beschreibung
Foundation Models sind große, vortrainierte KI-Modelle, die als allgemeine Basis für verschiedene Aufgaben dienen. Sie werden auf umfangreichen Datensätzen vortrainiert und anschließend durch Feinabstimmung oder Prompting für spezialisierte Anwendungen angepasst. Sie erfordern sorgfältiges Governance- und Sicherheitsdesign.
✔Vorteile
- Schnellere Produktentwicklung durch vortrainierte Fähigkeiten.
- Bessere Generalisierung über Aufgaben hinweg.
- Effizienzvorteile durch Transferlernen und Wiederverwendung.
✖Limitationen
- Hoher Rechen- und Speicherbedarf für Training und Inferenz.
- Abhängigkeit von großen, oft proprietären Datensätzen.
- Potenzielle Verzerrungen und unerwünschte Verhaltensweisen.
Trade-offs
Metriken
- Inferenzlatenz
Durchschnittliche Antwortzeit bei Modellanfragen, wichtig für UX.
- Anfragenkosten (Cost per request)
Betriebskosten pro Anfrage inklusive Infrastruktur und Modellzugriff.
- Genauigkeit / Domänenmetriken
Leistungskennzahlen, angepasst an konkrete Aufgaben (z. B. F1, BLEU).
Beispiele & Implementierungen
Chat-Assistenz mit GPT-Familie
Einsatz großer generativer Foundation Models zur Beantwortung von Nutzerfragen in Echtzeit.
Dokumentanalyse mit BERT-basierten Modellen
Feinabgestimmte Modelle zur Klassifikation und Extraktion aus Geschäftsunterlagen.
Code-Generatoren auf Basis großer Modelle
Automatische Codevorschläge und Templates durch vortrainierte Modelle, angepasst an Entwickler-Workflows.
Implementierungsschritte
Use-Case definieren und Datenanforderungen spezifizieren.
Vortrainiertes Modell auswählen und Evalutionskriterien festlegen.
Feinabstimmung oder Prompting-Prototyp entwickeln.
Rollout mit Monitoring, Tests und Governance durchlaufen.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Monolithische Modell-Deployments ohne Modularisierung.
- Fehlende Automatisierung für Retraining und Rollbacks.
- Unzureichende Dokumentation von Trainingsdaten und Pipelines.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Generierung rechtlich problematischer Inhalte ohne Moderation.
- Verwendung sensibler interner Daten zum ungeprüften Fine-Tuning.
- Einsatz in sicherheitskritischen Kontexten ohne Robustheitstests.
Typische Fallen
- Überschätzen der Generalisierungsfähigkeit auf Spezialdomänen.
- Unterschätzen der laufenden Betriebskosten.
- Mangelhafte Messung von Qualitätsmetriken im Produktkontext.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Budgetbegrenzungen für Training und Inferenz
- • Rechtliche und lizenzielle Beschränkungen bei Trainingsdaten
- • Betriebsaufwand für Monitoring und Sicherheit