Foundation Model
Ein großes, generelles KI-Modell, das auf riesigen Datenmengen trainiert wurde und als Grundlage für viele spezialisierte Anwendungen dient.
Foundation Models sind die Basis-Bausteine moderner KI. Anders als klassische, eng spezialisierte Modelle (z. B. ein Modell nur für Spam-Erkennung) sind sie auf allgemeinen Daten trainiert, typischerweise einem großen Teil des Web-Textes und Milliarden von Bildern, und können dann für viele verschiedene Aufgaben angepasst werden.
Beispiele: GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta). du kannst Texte generieren, Bilder verstehen, Code schreiben, übersetzen, zusammenfassen, alles auf Basis desselben Modells.
Warum der Begriff zählt
Foundation Models haben den KI-Markt 2022–2026 neu sortiert. Statt für jeden Use Case ein eigenes Modell zu trainieren, baut man heute auf einem vorhandenen Foundation Model auf, entweder über die API (OpenAI, Anthropic, Google) oder als Open Source (Llama, Mistral) selbst gehostet.
Praxis-Konsequenz für Unternehmen
Drei Stellschrauben für die Vendor-Entscheidung: (1) Welches Foundation Model nutzt der Vendor unter der Haube? (2) Wo wird der Inference-Traffic verarbeitet (EU/US)? (3) Wer haftet bei Halluzinationen oder Ausfällen?
Beispiele aus der Praxis
Beispiel 1 · Bewerbungs-Screening: Ein HR-Tool nutzt im Hintergrund GPT-4 zur Lebenslauf-Analyse. Foundation Model = GPT-4.
Beispiel 2 · Chatbot im Kundenservice: Ein Telekom-Chatbot setzt auf Claude für die Konversation + RAG für die FAQ-Suche. Foundation Model = Claude.
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