Foundation Model (Grundlagenmodell)

Foundation Models sind große, vortrainierte KI-Modelle, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden und als Grundlage für viele verschiedene Aufgaben dienen. Training in zwei Phasen: Vortraining auf breiten Datensätzen → Fine-Tuning für spezifische Aufgaben. Beispiele: GPT, BERT, CLIP.

Vorteile: Wiederverwendbarkeit (ein Modell für viele Aufgaben), Skalierbarkeit, reduzierter Datenbedarf beim Fine-Tuning, universelle Fähigkeiten. Foundation Models haben die KI-Entwicklung demokratisiert, da teure Grundlagentrainings nur einmal durchgeführt werden müssen.

Anwendungsbereiche: Sprachverarbeitung (Chatbots), Bild- und Videoverarbeitung, multimodale Anwendungen, medizinische Diagnostik, wissenschaftliche Forschung.